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開學(xué)大三，對計算機視覺和圖像處理有很大興趣，這個假期主要該學(xué)些什么呢？

岡薩雷斯數(shù)字圖像處理，然后直接戰(zhàn)斗，做一些簡單的事情，然后斯坦福cs231n深入學(xué)習(xí)計算機視覺課程刷一遍。是時候開始了。如果你想深入研究凸優(yōu)化，你必須閱讀這篇論文。

如何通過深度學(xué)習(xí)做圖像分類任務(wù)？

利用Alfa深度學(xué)習(xí)套件，Alfa軟件采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以模塊化的方式解決機器視覺的各種問題，使人工智能真正進入機器視覺領(lǐng)域。阿爾法使每一臺自動化設(shè)備都像人一樣有頭腦、有學(xué)習(xí)能力，并能在不斷的工作中積累經(jīng)驗。

Alfa缺陷檢測模塊工具的管理模式和Alfa分類模塊的自動檢測和分類將使汽車行業(yè)的金屬零件檢測變得非常簡單。

首先，我們需要收集大量的零件檢驗圖片作為學(xué)習(xí)樣本庫，包括正常產(chǎn)品和不良產(chǎn)品。每個不良品檢查畫面至少包含一組。樣本庫中樣本越多，學(xué)習(xí)效果越好，后續(xù)檢測越準(zhǔn)確。接下來，Alfa軟件通過圖像樣本庫進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，生成檢測的參考模型。這個學(xué)習(xí)過程只需要不到10分鐘，具體的學(xué)習(xí)取決于電腦的硬件配置。最后，Alfa可用于實際檢測。

人工智能可以實現(xiàn)智能垃圾分類嗎？

這是一個非常好的問題。誠然，人工智能完全可以實現(xiàn)垃圾分類，但它并不是在混合垃圾分類，而是代替人們按分類挨家挨戶收集垃圾，而且每個家庭都可以交納一定的費用。