简介
在快速演进的技术格局中，计算机视觉已成为关键技能，尤其在技术发展处于前沿的亚洲。依托计算机视觉的机器人技术正在重塑从制造到医疗等各行业。利用 OpenCV 与深度学习实现感知并完成集成，对于构建能够高效理解并与环境交互的先进机器人系统至关重要。本课程将帮助专业人士掌握相关知识与技能，以运用这些技术推动各行业的创新与效率提升。
商业价值
对于人力资源经理和企业领导者而言，投资于以计算机视觉为重点的培训项目能带来显著回报。提升团队在机器人与计算机视觉等领域的技能，不仅可以提高运营效率，还能使企业走在行业趋势前沿。将 OpenCV 与深度学习融入机器人项目，可实现更智能的自动化，降低成本，并提升传统由人工完成任务的准确性。本课程旨在使员工具备运用这些技术的必要技能，从而提升组织的竞争力与创新能力。
课程目标
- 理解计算机视觉的基础知识及其在机器人领域的应用。
- 熟练使用 OpenCV 进行图像处理与分析。
- 学习实现用于增强机器人感知的深度学习模型。
- 具备将计算机视觉方案集成到机器人系统中的能力。
- 通过真实案例与项目提升问题解决能力。
课程大纲
模块 1：计算机视觉概论
本模块涵盖计算机视觉的基础知识，包括其发展历史、应用场景与关键概念。学员将了解计算机视觉在各行业中的应用方式及其在现代机器人中的角色。
模块 2：OpenCV 实战
在本模块中，学员将学习使用功能强大的计算机视觉库 OpenCV。重点包括图像处理技术、目标检测与特征提取，为构建基于视觉的解决方案打下扎实基础。
模块 3：视觉深度学习
本模块介绍深度学习的核心概念及其在计算机视觉中的应用。学员将探索神经网络、卷积层，以及 TensorFlow 与 Keras 等框架，以开发提升机器人感知能力的模型。
模块 4：视觉与机器人集成
本模块聚焦将计算机视觉系统集成到机器人平台中。学员将学习构建使机器人能够感知并与环境交互的系统，包括实时处理与决策。
模块 5：案例与项目实践
最后一个模块通过案例研究与项目实践提供动手体验。学员将运用所学知识解决真实问题，开发展示计算机视觉在机器人领域实际应用的解决方案。
教学方法
课程采用互动式教学方式，结合讲授、动手实验练习与协作项目。学员将参与问题解决活动与讨论，巩固学习并促进概念在真实场景中的应用。通过案例研究，确保所学技能具有相关性并可立即应用。
适合人群
本课程适合希望提升计算机视觉专业能力的机器人、计算机科学与工程领域的专业人士。也适合希望了解这些技术对其运营影响并探索创新机会的企业领导者与管理者。
常见问题
需要具备哪些先修知识？ 建议学员具备编程基础，并熟悉 Python。
课程如何开展？ 课程通过线上讲座、互动环节与线下面授工作坊相结合的方式开展。
将提供哪些学习资源？ 学员将获得课程资料、在线资源以及社区论坛的访问权限，以获得持续支持。