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機(jī)械專業(yè)想學(xué)習(xí)些人工智能和機(jī)器視覺方面的知識(shí)應(yīng)該怎么學(xué)？

對(duì)于你們這些愿意學(xué)習(xí)的人，我非常感激。畢竟，年輕人的大腦是靈活的，他們有很強(qiáng)的接受新事物和思考的能力。你可以買一些關(guān)于人工智能的書。從基礎(chǔ)知識(shí)開始，包括光電和各種傳感器的信號(hào)采集、處理器芯片技術(shù)等，祝你盡快學(xué)習(xí)成功！機(jī)器視覺是最常用的人工智能應(yīng)用之一。更好的介紹請(qǐng)看維基百科。

https://en.wikipedia.org/wiki/Computer計(jì)算機(jī)視覺是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，獲得我們想要的信息。在人工智能領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺的意義更近了一步，它不再是簡單的圖像采集和圖像處理，如裁剪、縮放、濾波等，而是如何像人一樣理解圖像。這一領(lǐng)域的先驅(qū)者可以追溯到更早的時(shí)代，但直到20世紀(jì)70年代末，計(jì)算機(jī)性能的提高足以處理圖像等大規(guī)模數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。

例如，在下面的圖片中，人們可以很容易地識(shí)別一個(gè)男人、一條斑馬線、一個(gè)黑色背包、一部手機(jī)等等。同時(shí)，他們還可以了解這些對(duì)象之間的關(guān)系。一個(gè)背著黑色背包的男子正在打電話穿越斑馬線。甚至可以進(jìn)行進(jìn)一步的推理，比如根據(jù)男人的穿著，那么他可能是一個(gè)喜歡運(yùn)動(dòng)的人。

信息，計(jì)算機(jī)視覺就是這么做的。

目前，計(jì)算機(jī)視覺主要包括：最基本的，如目標(biāo)檢測與識(shí)別，在此基礎(chǔ)上，動(dòng)作手勢識(shí)別，目標(biāo)跟蹤，圖像恢復(fù)與增強(qiáng)。

進(jìn)一步的研究是圖像理解。例如，在下面的圖片中，我們首先需要識(shí)別圖片中的所有對(duì)象并為它們添加標(biāo)簽。例如，在左邊的圖片中，我們可以識(shí)別大象、河流等，甚至包括描述性信息，如臟的、躺著的、站著的等等。這些標(biāo)記在語義上被重新組織成一個(gè)句子。然而，在圖像中仍然存在許多問題，如識(shí)別圖像中不存在的對(duì)象，如馬、人等。因此，輸出語句（黑色）與實(shí)際語句（藍(lán)色）有很大的不同。

什么是計(jì)算機(jī)視覺？

我只想知道我是真的喜歡它，還是人工智能現(xiàn)在很流行，所以我選擇了計(jì)算機(jī)視覺。在這方面，我當(dāng)前的小組進(jìn)行圖像處理，并使用python。首先，開始使用Python很容易，但真正學(xué)會(huì)如何做項(xiàng)目卻很難。另外，它不僅擅長寫一點(diǎn)代碼，至少數(shù)學(xué)要學(xué)好，如果你只懂python，我可以告訴你找工作很難