1、计算机视觉与深度学习实战指南

计算机视觉与深度学习实战指南

1. 人工智能与机器学习概述

人工智能旨在将人类思维嵌入计算机，创造模拟生物大脑功能的人工大脑。早期人工智能聚焦于人类能形式化描述的问题，机器按人类编写的指令行事，缺乏自主智能，如同主从关系，人类是主导，机器只是执行者。

然而，对于一些复杂的任务，如语音转文字、图像识别和情感分析等，无法通过静态代码解决。因为这些任务没有单一的分类规则，即使为特定环境创建的规则，在其他环境中也可能失效。

为解决这些问题，机器学习应运而生。在机器学习中，规则由机器学习得出。人类负责收集和标注数据、提取合适的特征以及选择最佳的机器学习算法，之后机器学习算法学习人类提供的信息，找到输入与输出之间的映射规则。

但传统机器学习算法存在局限性，在不同环境下的泛化能力较差，且随着数据量的增加，传统方法处理起来变得困难。

2. 深度学习的兴起

当人类在处理大量类别数据时，寻找有效区分特征的能力会下降。此时，深度学习出现了，它让机器自主探索数据，寻找合适的特征进行分类。深度学习专注于从原始数据中直接得出结论，无需人工进行特征工程，可视为“自动化特征工程”。卷积神经网络（CNN）是处理大量图像数据的主流深度学习模型，但它对处理和内存要求较高，分类可能需要较长时间。

3. 所需Python环境与库

• Python下载 ：可从 www.python.org/downloads 下载Python 3，选择适合自己系统的版本进行安