计算机视觉技术 人工智能该如何学起？
人工智能该如何学起？
首先要看基础，比如数学、软件、算法、建筑学、心理学、自动化、脑科学、统计学等等。
其次，要看你想解决哪些问题，比如视觉识别、自动驾驶、天气预报、语音语义学、定量金融、图像处理、金融分析等，每个领域的要求都不一样。例如，那些做医学碰撞诊断的人需要学习一些影像学知识。
需要找一位有学问的专业老师，如果自学，就必须进入专业交流圈。
机械专业想学习些人工智能和机器视觉方面的知识应该怎么学？
对于愿意学习的您，我非常感谢。毕竟，年轻人的大脑是灵活的，他们有很强的接受新事物和思考的能力。你可以买一些关于人工智能的书。从基础知识开始，包括光电和各种传感器的信号采集、处理器芯片技术等，祝你尽快学习成功！机器视觉是最常用的人工智能应用之一。更好的介绍请看维基百科。
https://en.wikipedia.org/wiki/Computer计算机视觉是利用计算机对图像进行处理，获得我们想要的信息。在人工智能领域，计算机视觉的意义更近了一步，它不再是简单的图像采集和图像处理，如裁剪、缩放、滤波等，而是如何像人一样理解图像。这一领域的先驱者可以追溯到更早的时代，但直到20世纪70年代末，计算机性能的提高足以处理图像等大规模数据，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。
例如，在下面的图片中，人们可以很容易地识别一个男人、一条斑马线、一个黑色背包、一部手机等等。同时，他们还可以了解这些对象之间的关系。一个背着黑色背包的男子正在打电话穿越斑马线。甚至可以进行进一步的推理，比如根据男人的穿着，那么他可能是一个喜欢运动的人。
信息，计算机视觉就是这么做的。
目前，计算机视觉主要包括：最基本的，如目标检测与识别，在此基础上，动作手势识别，目标跟踪，图像恢复与增强。
进一步的研究是图像理解。例如，在下面的图片中，我们首先需要识别图片中的所有对象并为它们添加标签。例如，在左边的图片中，我们可以识别大象、河流等，甚至包括描述性信息，如脏的、躺着的、站着的等等。这些标记在语义上被重新组织成一个句子。然而，在图像中仍然存在许多问题，如识别图像中不存在的对象，如马、人等。因此，输出语句（黑色）与实际语句（蓝色）有很大的不同。
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