1樓：匿名使用者
您好：我覺得最基本的影象處理的影象，你應該有影象處理等知識有一定的瞭解（包括影象平滑去噪，影象增強，影象分割和影象變換）應該是的基礎上，模式識別這個我建議你看到的影象處理岡薩雷斯這本書，用於模式識別，迪達寫道，「模式分類」這本權威的書，我覺得模式識別領域仍然有很多的東西可以挖掘，畢竟他做到了沒有完美的常規固定經典物理學理論，這本書是很多理論都有自己的缺點加以改進，你先學這本書呈現（如貝葉斯決策理論，引數和非引數估計的基本理論，等），要學會去研究這些理論這些問題。有一個數學基礎，相關的數學圖形識別的基礎上，應該有：
高等數學，線性代數，概率論，隨機過程優化方法，等等。你有數學基礎，科學這些應該不是難事。
希望對你有用！
2樓：江西新華電腦學院
建議可以嘗試著學下電腦：理由有幾點：
1、電腦行業需求不錯，工作很好找，而且工作環境也不錯。
2、電腦行業的工作與社會接觸都比較緊密，緊跟潮流，所以見識和思想都會比較開放，也有利 於以後自己的發展。
3、學習電腦入手比較快，學習難度不是很大。
4、現在有些學校有一些技能加學歷的政策
學習影象處理需要哪些基礎知識？
3樓：sky獨愛
數字bai
影象處理的基本du概念和影象變換zhi 影象增強、影象恢復dao與重建、內影象編碼與壓縮容 影象分割、二值影象處理與形狀分析、紋理分析、模板匹配與模式識別 推薦你看一下武漢大學出版社的賈永紅老師的《數字影象處理》 裡面把影象處理的基本內容都講到了 另外你自己可以瞭解一下常用的影象處理軟體。
影象處理(image processing)，用計算機對影象進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。影象處理一般指數字影象處理。
數字影象是指用工業相機、攝像機、掃描器等裝置經過拍攝得到的一個大的二維陣列，該陣列的元素稱為畫素，其值稱為灰度值。影象處理技術的一般包括影象壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統有康耐視系統、圖智慧系統等，目前是正在逐漸興起的技術。
4樓：匿名使用者
那已經很厲害了，知道數字影象結構了，在此基礎上學習影象處理方法更容易
研究生學習影象處理，需要哪些基礎課程？
5樓：哎喲帶你看娛樂
影象抄編碼技術、影象分割等。
影象處理的各個內容襲
是互相有聯絡的。一個實用的影象處理系統往往結合應用幾種影象處理技術才能得到所需要的結果。影象編碼技術可用以傳輸和儲存影象。
影象增強和復原可以是影象處理的最後目的，也可以是為進一步的處理作準備。
通過影象分割得出的影象特徵可以作為最後結果，也可以作為下一步影象分析的基礎。影象匹配、描述和識別對影象進行比較和配準，通過分制提取影象的特徵及相互關係，得到影象符號化的描述，再把它同模型比較，以確定其分類。
6樓：匿名使用者
如下幾個方向：du
1）ocr----印刷
zhi體識別應該比較dao
成熟了，手寫體識別版有前景，但是比權較難， 2）車牌識別----做得好的公司不多，尤其是實時識別和噪聲、特殊情況的處理， 3）生物識別----指紋、虹膜等等，目前比較熱門， 4）計算機輸入裝置的配套處理軟體----掃描器、數碼相機、攝像頭等等的配套軟體，還有不少工作可作， 5）工程專案----這個比較雜，象一代身份證識別、銀行票據識別、數字水印加工識別等等，都不是小專案（要有關係、有技術才能做） 6）和其他專業配合----主要是把思路和演算法用在其他專業中，象資料探勘、**等等，但是要有其他專業知識。希望幫到你
學習數字影象處理前應具有哪些知識作基礎？岡薩雷斯的那本教材如何？謝謝！！
7樓：匿名使用者
基本的訊號處理知識吧，比如時間頻域分析之類的。
岡薩雷斯的書是經典，已經出到第三版了，強力推薦！！！
8樓：匿名使用者
書好，內容也好。不過還是比較難的。
9樓：匿名使用者
高等數學。微積分 圖形學。數字訊號處理。。。
學習人工智慧ai需要哪些知識?
10樓：小小詩不敢給她
基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智慧問題的基本思想與方法，也是理解複雜演算法的必備要素。
今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究物件形式化，概率論描述統計規律。
需要演算法的積累：人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究slam；總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門程式語言，比如c語言，matlab之類。畢竟演算法的實現還是要程式設計的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。
2023年12月，人工智慧入選「2023年度中國**十大流行語」。
11樓：匿名使用者
下面這些基礎知識是挺重要的：
語言學——自然語言處理需要相關知識
神經科學——ai很重要的一個方向是模擬人腦。
心理學和哲學——什麼是智慧，人如何認知，如何學習
自然語言生成：利用計算機資料生成文字。目前應用於客戶服務、報告生成以及總結商業智慧洞察力。
語音識別：將人類語音轉錄和轉換成對計算機應用軟體來說有用的格式。目前應用於互動式語音應答系統和移動應用領域。
虛擬**：弗雷斯特公司聲稱，「虛擬**可謂是**界目前競相報道的物件。」從簡單的聊天機器人，到可以與人類進行交際的高階系統，不一而足。
目前應用於客戶服務和支援以及充當智慧家居管理器。
機器學習平臺：不僅提供了設計和訓練模型，並將模型部署到應用軟體、流程及其他機器的計算能力，還提供了演算法、應用程式設計介面（api）、開發工具包和訓練工具包。目前應用於一系列廣泛的企業應用領域，主要涉及**或分類。
針對人工智慧優化的硬體：這是專門設計的圖形處理單元（gpu）和裝置，其架構旨在高效地執行面向人工智慧的計算任務。目前主要在深度學習應用領域發揮作用。
決策管理：引擎將規則和邏輯嵌入到人工智慧系統，並用於初始的設定/訓練和日常的維護和調優。這是一項成熟的技術，應用於一系列廣泛的企業應用領域，協助或執行自動決策。
深度學習平臺：一種特殊型別的機器學習，包括擁有多個抽象層的人工神經網路。目前主要應用於由很龐大的資料集支援的模式識別和分類應用領域。
生物特徵識別技術：能夠支援人類與機器之間更自然的互動，包括但不限於影象和觸控識別、語音和身體語言。目前主要應用於市場研究。
機器**程自動化：使用指令碼及其他方法，實現人類操作自動化，從而支援高效的業務流程。目前應用於人類執行任務或流程成本太高或效率太低的地方。
文字分析和nlp：自然語言處理（nlp）使用和支援文字分析，為此它藉助統計方法和機器學習方法，為理解句子結構及意義、情感和意圖提供方便。目前應用於欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結構化資料等領域。
人工智慧專業需要學習什麼知識？
12樓：鄭州千鋒教育
一定的事實證明，python語言更適合初學者，python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程式語言入門困難的語法屏障，初學者在學習python的同時，還能夠鍛鍊自己的邏輯思維，同時python也是入門人工智慧的首選語言。
學習程式設計並非那麼容易，有的人可能看完了python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合專案才是學好一門程式語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2w左右，根據自己的實際需要實地瞭解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
13樓：top域名
.top域名給你解答：從事人工智慧，需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究slam;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門程式語言：畢竟演算法的實現還是要程式設計的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
14樓：中國教育電視臺
人工智慧專業主要學的是核心課程包括：數學、統計、計算機、自動化等，這些學科都屬於人工智慧專業的核心課程。
15樓：匿名使用者
人工智慧的方向有：計算機視覺（人臉識別、指紋識別、以圖搜圖、影象語義理解、目標識別等）、自然語言處理（問答系統、機器翻譯等）、知識工程（知識圖譜在個性化推薦、問答系統、語義搜尋等場景的應用）、語音識別（ai音箱）、移動機器人（slam、路徑規劃）、工業機器人（motion planning、3d視覺）等等；
16樓：郎夢雨
一般需要學習網路互聯技術，linux作業系統，c語言程式設計，mysql資料庫管理與應用，web前端開發，人工智慧導論，pyhton入門及提高，python核心程式設計。
17樓：重慶千鋒教育
課程階段一：python基礎
課程階段二：python進階
課程階段三：資料庫實戰開發
課程階段四：web前端開發
課程階段五：python爬蟲開發
課程階段六：django框架
課程階段七：雲端計算平臺
課程階段八：資料分析
課程階段九：人工智慧
千鋒人工智慧的課程推薦你去試試
18樓：
人工智慧專業主要學什麼？
19樓：陝西新華電腦學校
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」，也可能超過人的智慧。
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「 人工」和「 智慧」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智慧程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。
但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
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