计算机视觉技术是使机器像人眼一样具备识别、跟踪和测量目标物体的能力。

本课程资源包括集微课视频、教学课件、源代码等各类信息化数字资源为一，以知识点碎片化的形式展现，并建议配合相应的新形态一体化教材同步学习。

本课程介绍了基于深度学习的计算机视觉技术的基本原理，以及在图像分类任务中的应用，并设计有丰富的配套实践案例注重培养学员实践动手能力，旨在让学生了解深度学习在计算机视觉领域的应用，以培养学生对深度学习和计算机视觉的兴趣和逻辑思维方法。

计算机视觉技术是使机器具备像人眼一样具备识别、跟踪和测量目标物体的能力。

课程定位为通向互联网和人工智能世界的桥梁，承担知识传递、技能提升、思维训练和AI应用的目的。

人工智能已经在各行各业得到深入广泛的应用，人工智能的研究、开发和应用产生了大量的人才缺口。本课程正是在这一背景下，为学习人工智能技术、普及人工智能教育而开设的。

通过本课程的学习，您将掌握最主流和实用的深度学习算法和模型原理、深度学习框架的使用、算法和模型代码实现方法以及将这些算法模型应用到新的实践问题中的能力。

机器学习是实现人工智能的重要途径，机器学习研究的问题核心是“我们如何让计算机程序能够自动的通过经验学习来提升它们解决问题的能力”。