听说学习人工智能，总是要或多或少地要了解计算机视觉？
尤其是深度学习浪潮即将进入第二个十年，其在技术上的快速发展以及设备能力的改善，帮助了CV工程师在各类项目落地和模型搭建上的应用性能和成本效益，促进了该行业的繁荣。
但是，计算机视觉中有很多标准任务都需要特别考虑，比如：分类、目标检测、分割、姿态估计、增强和恢复以及动作识别。
那么如此广泛而复杂的领域该如何学习和进阶呢？同时，编程初学者和科研小白如何玩转AI，各行各业如何用AI，Python和MATLAB两种人工智能技术栈又该如何选择，还有哪些AI蓝海等待发掘？
所以在这里，推荐大家一门公开课，由2020年微软人工智能方向最有价值专家（MVP）张子豪老师为大家带来的《MATLAB玩转深度学习和计算机视觉》课程，将从多角度帮助你学习和认知相关难题——
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本次授课教师十分熟悉人工智能、大数据分析、机器学习、深度学习、树莓派智能硬件等方向。
他将从技术相关的趣味案例和学术科研入手为大家进行讲解，同时也会分享自己的学习心法，帮助大家更好地学习和了解CV与人工智能发展前景：
玩趣味案例：实时识别手势、人体姿态、人脸关键点；
聊技术跨界：人工智能“赋能”还是“降维打击”你的专业；
谈学术科研：理工科必备的MATLAB还有一千种玩法；
品学习心法：AI和计算机视觉的披荆斩棘学习之路；
观发展前景：内卷时代，AI从业者如何打造多维竞争力；
十分适合这样的你来学习：
· 英语、编程、算法基础薄弱的人工智能初学者；
· 本科生、研究生、博士生及部分老师；
· 需要撰写文献综述和论文的学术界研究者；
· 人工智能岗位求职及在职人员：产品经理、计算机视觉算法工程师、机器学习算法工程师、深度学习算法工程师、人工智能算法测试工程师；
· 没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不完、读不精计算机视觉原始论文的同学。
同时，人工智能的学习不仅仅停留在CV方向，随着数字化时代的发展，商业智能也成为各大企业追求的目标。所以，现在报名学习的同学，还有机会免费获得《BI资深学习资料包》，其中包括八份论文，从入门到精通，可以助力培养你独立面对应用场景项目实战的能力！
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