本文目录导读：
课程概述
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在研究如何使计算机能够“看”并理解图像和视频中的内容，本课程标准旨在培养具备计算机视觉理论基础、算法实现能力和实际应用能力的复合型人才，课程内容涵盖计算机视觉的基本概念、关键技术、应用领域以及跨学科知识融合等方面。
课程目标
1、知识目标：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）掌握计算机视觉的基本概念、理论框架和关键技术；
（2）熟悉计算机视觉在不同领域的应用；
（3）了解计算机视觉与其他学科的交叉融合。
2、能力目标：
（1）具备计算机视觉算法设计与实现能力；
（2）具备计算机视觉系统分析与设计能力；
（3）具备计算机视觉项目开发与实施能力。
3、素质目标：
（1）培养创新意识、团队合作精神和实践能力；
（2）提高学生的社会责任感和职业道德；
（3）培养学生独立思考、自主学习的能力。
1、计算机视觉基础
（1）图像处理基本理论；
（2）图像特征提取与描述；
（3）图像分类与识别；
（4）图像分割与边缘检测。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、计算机视觉关键技术
（1）特征匹配与匹配方法；
（2）目标检测与跟踪；
（3）三维重建与场景理解；
（4）计算机视觉在自然语言处理中的应用。
3、计算机视觉应用
（1）人脸识别与表情识别；
（2）图像识别与内容审核；
（3）医学图像分析与处理；
（4）自动驾驶与智能交通。
4、跨学科知识融合
（1）计算机视觉与机器学习；
（2）计算机视觉与深度学习；
（3）计算机视觉与机器人；
（4）计算机视觉与自然语言处理。
教学方法与评价
1、教学方法：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）理论教学与实验教学相结合；
（2）案例教学与项目教学相结合；
（3）线上教学与线下教学相结合。
2、评价方式：
（1）平时成绩：课堂表现、作业完成情况等；
（2）期中考试：考察学生对课程内容的掌握程度；
（3）期末考试：考察学生对课程内容的综合运用能力；
（4）项目实践：考察学生解决实际问题的能力。
课程实施与保障
1、教师队伍建设：加强计算机视觉领域师资队伍建设，提高教师教学水平和科研能力。
2、实验室建设：建设计算机视觉实验室，为学生提供良好的实验环境和实验设备。
3、课程资源建设：整合国内外优质教学资源，开发适应本课程的教学课件、教材和实验指导书。
4、跨学科合作：与相关学科领域开展合作，推动计算机视觉技术在实际应用中的创新与发展。
本课程标准旨在为学生提供全面、系统的计算机视觉知识体系，培养学生的创新能力和实践能力，为我国计算机视觉领域的发展贡献力量。
标签： #计算机视觉课程标准
评论列表