《Python＋機器學習＋深度學習人工智能系列課程》簡介

本課程是一套面向人工智能入門及進階學習者的系統(tǒng)性實戰(zhàn)課程，以 “基礎工具→核心理論→框架應用→項目落地” 為邏輯主線，全面覆蓋 Python 編程、計算機視覺、深度學習核心算法及實戰(zhàn)開發(fā)技能。課程通過六天循序漸進的內容設計，從零基礎逐步過渡到復雜模型開發(fā)，助力學習者掌握從數據處理到人工智能應用落地的完整技術鏈條，尤其聚焦計算機視覺領域的核心技術與實戰(zhàn)能力培養(yǎng)。

一、課程定位與目標

本課程專為希望入門人工智能、計算機視覺方向的學習者設計，無論是零基礎編程愛好者、高校學生，還是希望轉型 AI 領域的技術從業(yè)者，都能通過課程系統(tǒng)掌握：

Python 編程核心語法與數據處理能力；

圖像處理基礎技術與 OpenCV 工具應用；

深度學習核心理論（神經網絡、卷積神經網絡、圖像分割等）；

主流框架 PyTorch 的實戰(zhàn)開發(fā)能力；

從數據預處理到模型訓練、部署的完整項目開發(fā)流程；

主流 AI 應用場景（圖像識別、OCR、語義分割等）的解決方案設計與實現。

二、核心內容模塊詳解

模塊一：Python 基礎與工具準備（第一天）

課程開篇從人工智能開發(fā)的 “地基” 入手，夯實 Python 編程基礎，確保學習者具備后續(xù)技術學習的工具能力。

環(huán)境搭建與核心工具：涵蓋 Python 環(huán)境配置、庫安裝工具（pip）、Notebook 與 IDE 使用，為開發(fā)環(huán)境保駕護航；

Python 核心語法：系統(tǒng)講解數值運算、字符串操作、索引結構、列表（List）、字典（Dictionary）、集合（Set）等數據結構，深入解析賦值機制、判斷結構、循環(huán)結構等控制邏輯，以及函數定義、模塊與包管理、異常處理、文件操作等核心編程技能；

面向對象基礎：介紹類的定義與屬性操作，為后續(xù)框架源碼理解奠定基礎；

實戰(zhàn)鞏固：通過 3 組針對性練習題，強化語法應用能力，確保學習者熟練掌握 Python 編程范式。

模塊二：OpenCV 圖像處理與實戰(zhàn)（第二天）

聚焦計算機視覺基礎工具 OpenCV 的應用，從圖像底層原理到實戰(zhàn)項目，構建圖像處理核心能力。

圖像處理基礎：解析 “計算機眼中的圖像” 本質，講解圖像讀取與顯示、視頻處理、ROI（感興趣區(qū)域）提取、邊界填充等基礎操作，掌握圖像數值計算邏輯；

形態(tài)學操作：深入講解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、梯度計算、禮帽與黑帽等形態(tài)學處理技術，理解圖像噪聲去除、輪廓提取的底層邏輯；

特征提取與增強：涵蓋 Sobel、Scharr、Laplacian 等梯度算子，圖像閾值處理、高斯濾波、中值濾波等平滑技術，以及 Canny 邊緣檢測的完整流程（非極大值抑制、邊緣連接等）；

高級技術：講解圖像金字塔構建、輪廓檢測與特征分析、模板匹配等進階方法；

項目實戰(zhàn)：通過 “信用卡數字識別” 和 “文檔掃描 OCR 識別” 兩個項目，綜合應用圖像處理技術。前者實現數字模板匹配與識別全流程，后者涵蓋文檔輪廓提取、透視變換、Tesseract-OCR 配置與文字識別，讓學習者體驗從技術到應用的落地過程。

模塊三：神經網絡基礎（第三天）

搭建深度學習理論框架，解析神經網絡的核心原理與訓練邏輯。

深度學習入門：明確深度學習的核心目標（解決復雜非線性問題）、應用領域（計算機視覺、自然語言處理等），聚焦計算機視覺任務類型（分類、檢測、分割等）及常見挑戰(zhàn)；

核心原理：詳解得分函數（模型輸出與標簽映射）、損失函數（模型優(yōu)化目標）、前向傳播（數據流經網絡的計算流程）、反向傳播（梯度計算與參數更新）的數學邏輯與實現方法；

網絡架構設計：分析神經網絡層數、神經元數量對模型性能的影響，講解正則化（防止過擬合）、激活函數（引入非線性能力）等關鍵技術，以及過擬合的解決策略（數據增強、早停、正則化等）。

模塊四：PyTorch 框架入門（第四天）

聚焦主流深度學習框架 PyTorch 的實戰(zhàn)應用，掌握模型構建與訓練的核心工具。

框架基礎：介紹 PyTorch 的發(fā)展優(yōu)勢、環(huán)境配置（CPU/GPU 版本），詳解張量（Tensor）操作、自動求導機制（Autograd）等核心特性；

基礎任務實踐：通過線性回歸案例，演示數據準備、模型定義、訓練流程（損失計算、優(yōu)化器更新）的完整鏈路；

數據處理工具：講解 DataSet 模塊的作用與應用，掌握自定義數據集的構建方法；

項目實戰(zhàn)：以 “氣溫預測” 項目為例，完整演示從網絡架構設計、數據預處理到模型訓練與預測的全流程，強化框架應用能力。

模塊五：卷積神經網絡（CNN）與圖像識別（第五天）

深入卷積神經網絡核心技術，掌握圖像識別的模型設計與實戰(zhàn)開發(fā)。

CNN 核心原理：解析卷積操作的本質（特征提取）、特征值計算方法、步長與卷積核大小對特征圖的影響，講解邊緣填充（Padding）、參數共享等關鍵機制；

網絡組件：詳解池化層（下采樣與特征聚合）、經典網絡架構（VGG、ResNet）的設計邏輯，分析殘差連接解決的 “梯度消失” 問題，理解感受野對特征提取的意義；

實戰(zhàn)技能：掌握遷移學習策略（加載預訓練模型、微調適配新任務）、數據增強（提升模型泛化能力）、Batch 數據制作等工程技巧；

項目實戰(zhàn)：通過 “基于 CNN 的圖像識別模型”“花朵識別模型” 等項目，完整實現從網絡參數定義、數據集配置、圖像增強、模型訓練到預測部署的全流程，并解讀 ResNet 論文與架構細節(jié)，強化理論與實踐結合能力。

模塊六：圖像分割進階與實戰(zhàn)（第六天）

聚焦圖像分割前沿技術，深入主流算法與實戰(zhàn)落地，覆蓋語義分割、實例分割等復雜任務。

分割任務基礎：區(qū)分語義分割與實例分割目標，講解 MIOU 評估標準，解析分割任務中的損失函數設計；

主流分割算法：

U-Net 系列：詳解編碼 - 解碼架構、特征融合邏輯，以及 U-Net 升級版本的改進策略；

DeepLab 系列：解析空洞卷積（擴大感受野）、SPP 層（多尺度特征融合）、ASPP 模塊原理，深入 DeepLabV3Plus 架構細節(jié)；

Mask R-CNN：解讀 FPN 層特征提取、RPN 層候選框生成、RoIAlign 操作等核心模塊，掌握實例分割的完整流程；

數據與工具：介紹 PascalVoc 等經典數據集，講解 Labelme 標注工具的使用，掌握自定義數據集的標注與準備方法；

項目實戰(zhàn)：涵蓋醫(yī)學細胞分割、顯著性檢測、基于 Mask R-CNN 的自定義任務訓練等項目，演示從數據標注、網絡調試、特征融合到模型訓練與效果驗證的全流程，強化復雜場景下的問題解決能力。

三、課程特點

循序漸進的學習路徑：從 Python 基礎到深度學習框架，從簡單圖像處理到復雜分割模型，難度階梯式上升，零基礎學習者可逐步適應；

強實戰(zhàn)導向：包含 6 個完整項目（信用卡識別、文檔掃描 OCR、氣溫預測、花朵識別、醫(yī)學圖像分割、實例分割），每個技術點均配套代碼演示與效果驗證，確保 “學即能用”；

技術棧全面覆蓋：涵蓋 Python、OpenCV、PyTorch、經典網絡（VGG/ResNet）、前沿算法（U-Net/DeepLab/Mask R-CNN），構建完整 AI 技術體系；

理論與實踐結合：既講解核心原理（如反向傳播、卷積計算），又深入源碼實現（如 PyTorch 自動求導、網絡架構細節(jié)），配套論文解讀，提升技術深度；

工程能力培養(yǎng)：強調數據預處理、增強策略、模型調優(yōu)、部署測試等工程細節(jié)，貼近工業(yè)界實際開發(fā)需求。