零基础小白的AI学习笔记--day1

学习AI的基础：数学、一门编程语言（python）

硬件设备要求：

• 台式机: 建议12G以上显存。
  • 笔记本: 建议8G以上显存替代方案: 无GPU情况下，可用CPU进行学习和调试，但跑模型需较大显存。
• 数学知识点: 学习数学时，不需要深入公式推导，只需理解概念及其应用场景。
• Python学习: Python学习也不需深入高级特性，需要熟悉基础语法和常用工具包，后续结合案例边用边学。

机器学习

• 机器学习重要性: 对于数据分析与数据挖掘领域，机器学习模块非常重要。

深度学习

• 深度学习模块包括神经网络、卷积网络、递归网络等算法。
• 卷积神经网络: 是深度学习中的一个重要分支，用于处理图像等数据。
• 递归神经网络: 适用于处理序列数据，如文本等。
• 框架选择建议: PyTorch和Tensorflow是目前最主流、最常用的深度学习框架，有开源项目和社区支持。

Opencv简介

•  Opencv是一个图像处理工具。

 如何使用Opencv

• 参数查询: 在实际使用中，根据需要处理的图像问题，查询Opencv的相关参数和API文档。
• 实际应用：如信用卡数字识别、文档扫描识别。

 Opencv的应用范围

• 传统图像处理: Opencv主要用于传统的图像处理。
• 扩展应用: 虽然Opencv主要用于图像处理，但其功能也可以扩展到其他领域，如目标追踪、背景建模等。

后面会持续更新哦~~~明天计划好好学习python基础加油！