授课教师：240164

总学时：36

课程教材：自编讲义。

先修课程：深度学习

主要参考书目：

计算机视觉：算法与应用，Richard，Szeliski，清华大学出版社，ISBN：9787302269151

课程内容简介（中文）：计算机视觉实验课旨在带领学生们实践计算机视觉的基本方法，加深对计算机视觉的核心思想和基本理论的理解，锻炼编程实现人工智能算法的动手能力。课程将围绕计算机视觉基础、视觉世界的感知和理解、内容生成的视觉智能这三部分内容展开： 1. 学习使用Python编程语言，配置Jupyter Notebook环境，掌握流行的深度学习框架Pytorch； 2. 传统计算机视觉基础方面，通过实践图像基础变换、预处理、图像特征描述子SIFT等，学生将学会如何使用传统计算机视觉方法解决问题； 3. 视觉世界的感知和理解方面，通过实践基础神经网络、深度卷积神经网络、Transformers、自监督学习等，学生将学会如何应用深度学习的技术解决计算机视觉典型任务； 4. 内容生成的视觉智能方面，通过实践对抗生成网络、扩散模型等，学生将学会前沿的内容生成的核心技术，并应用来解决如人脸修复等实际问题；

课程内容简介（英文）：