计算机视觉学习路径包括：数学基础（线性代数、概率论与数理统计）、编程基础（Python、C++）、图像处理（OpenCV、MATLAB）、机器学习（深度学习、传统机器学习）、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）。全方位掌握必备课程及知识点，包括特征提取、目标检测、图像分类等。
本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在图像识别、视频分析、自动驾驶等领域取得了显著的成果，为了深入学习计算机视觉，掌握其核心技术和应用，以下将详细介绍计算机视觉所需学习的课程及知识点。
基础课程
1、线性代数
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线性代数是计算机视觉的基础，主要学习向量、矩阵、行列式等基本概念，为后续学习提供数学基础。
2、概率论与数理统计
概率论与数理统计是计算机视觉的核心，主要学习概率分布、随机变量、估计、假设检验等基本概念，为后续学习提供理论基础。
3、信号与系统
信号与系统是计算机视觉的前身，主要学习信号处理的基本原理，包括连续信号、离散信号、滤波器等，为后续学习图像处理打下基础。
4、数字图像处理
数字图像处理是计算机视觉的基础课程，主要学习图像的获取、表示、处理、分析等基本技术，如灰度图像、二值图像、边缘检测、图像分割等。
进阶课程
1、机器学习
机器学习是计算机视觉的核心技术之一，主要学习监督学习、无监督学习、强化学习等基本算法，如支持向量机、神经网络、决策树等。
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2、深度学习
深度学习是计算机视觉领域的革命性技术，主要学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型。
3、计算机视觉算法
计算机视觉算法主要学习目标检测、图像分类、人脸识别、姿态估计等算法，如SIFT、SURF、HOG、R-CNN、SSD、YOLO等。
4、视频分析
视频分析是计算机视觉的一个重要应用领域，主要学习视频序列处理、运动估计、视频跟踪等算法，如光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
实践课程
1、计算机视觉工具箱
学习使用OpenCV、MATLAB等计算机视觉工具箱，掌握图像处理、机器学习、深度学习等基本操作。
2、项目实践
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通过实际项目，如人脸识别、目标检测、图像分类等，锻炼计算机视觉算法的实际应用能力。
选修课程
1、人工智能导论
了解人工智能的基本概念、发展历程、应用领域，为计算机视觉的学习提供更广阔的视野。
2、人工智能伦理与法规
关注人工智能伦理与法规，了解人工智能在计算机视觉领域的应用可能带来的社会问题。
3、计算机视觉前沿技术
关注计算机视觉领域的最新研究成果，如深度学习、多模态学习、跨领域学习等。
计算机视觉的学习需要从基础课程、进阶课程、实践课程和选修课程等多方面进行，在学习过程中，要注重理论与实践相结合，不断积累经验，提高自己的计算机视觉技术水平。
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