《Python＋机器学习＋深度学习人工智能系列课程》简介

本课程是一套面向人工智能入门及进阶学习者的系统性实战课程，以 “基础工具→核心理论→框架应用→项目落地” 为逻辑主线，全面覆盖 Python 编程、计算机视觉、深度学习核心算法及实战开发技能。课程通过六天循序渐进的内容设计，从零基础逐步过渡到复杂模型开发，助力学习者掌握从数据处理到人工智能应用落地的完整技术链条，尤其聚焦计算机视觉领域的核心技术与实战能力培养。

一、课程定位与目标

本课程专为希望入门人工智能、计算机视觉方向的学习者设计，无论是零基础编程爱好者、高校学生，还是希望转型 AI 领域的技术从业者，都能通过课程系统掌握：

Python 编程核心语法与数据处理能力；

图像处理基础技术与 OpenCV 工具应用；

深度学习核心理论（神经网络、卷积神经网络、图像分割等）；

主流框架 PyTorch 的实战开发能力；

从数据预处理到模型训练、部署的完整项目开发流程；

主流 AI 应用场景（图像识别、OCR、语义分割等）的解决方案设计与实现。

二、核心内容模块详解

模块一：Python 基础与工具准备（第一天）

课程开篇从人工智能开发的 “地基” 入手，夯实 Python 编程基础，确保学习者具备后续技术学习的工具能力。

环境搭建与核心工具：涵盖 Python 环境配置、库安装工具（pip）、Notebook 与 IDE 使用，为开发环境保驾护航；

Python 核心语法：系统讲解数值运算、字符串操作、索引结构、列表（List）、字典（Dictionary）、集合（Set）等数据结构，深入解析赋值机制、判断结构、循环结构等控制逻辑，以及函数定义、模块与包管理、异常处理、文件操作等核心编程技能；

面向对象基础：介绍类的定义与属性操作，为后续框架源码理解奠定基础；

实战巩固：通过 3 组针对性练习题，强化语法应用能力，确保学习者熟练掌握 Python 编程范式。

模块二：OpenCV 图像处理与实战（第二天）

聚焦计算机视觉基础工具 OpenCV 的应用，从图像底层原理到实战项目，构建图像处理核心能力。

图像处理基础：解析 “计算机眼中的图像” 本质，讲解图像读取与显示、视频处理、ROI（感兴趣区域）提取、边界填充等基础操作，掌握图像数值计算逻辑；

形态学操作：深入讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度计算、礼帽与黑帽等形态学处理技术，理解图像噪声去除、轮廓提取的底层逻辑；

特征提取与增强：涵盖 Sobel、Scharr、Laplacian 等梯度算子，图像阈值处理、高斯滤波、中值滤波等平滑技术，以及 Canny 边缘检测的完整流程（非极大值抑制、边缘连接等）；

高级技术：讲解图像金字塔构建、轮廓检测与特征分析、模板匹配等进阶方法；

项目实战：通过 “信用卡数字识别” 和 “文档扫描 OCR 识别” 两个项目，综合应用图像处理技术。前者实现数字模板匹配与识别全流程，后者涵盖文档轮廓提取、透视变换、Tesseract-OCR 配置与文字识别，让学习者体验从技术到应用的落地过程。

模块三：神经网络基础（第三天）

搭建深度学习理论框架，解析神经网络的核心原理与训练逻辑。

深度学习入门：明确深度学习的核心目标（解决复杂非线性问题）、应用领域（计算机视觉、自然语言处理等），聚焦计算机视觉任务类型（分类、检测、分割等）及常见挑战；

核心原理：详解得分函数（模型输出与标签映射）、损失函数（模型优化目标）、前向传播（数据流经网络的计算流程）、反向传播（梯度计算与参数更新）的数学逻辑与实现方法；

网络架构设计：分析神经网络层数、神经元数量对模型性能的影响，讲解正则化（防止过拟合）、激活函数（引入非线性能力）等关键技术，以及过拟合的解决策略（数据增强、早停、正则化等）。

模块四：PyTorch 框架入门（第四天）

聚焦主流深度学习框架 PyTorch 的实战应用，掌握模型构建与训练的核心工具。

框架基础：介绍 PyTorch 的发展优势、环境配置（CPU/GPU 版本），详解张量（Tensor）操作、自动求导机制（Autograd）等核心特性；

基础任务实践：通过线性回归案例，演示数据准备、模型定义、训练流程（损失计算、优化器更新）的完整链路；

数据处理工具：讲解 DataSet 模块的作用与应用，掌握自定义数据集的构建方法；

项目实战：以 “气温预测” 项目为例，完整演示从网络架构设计、数据预处理到模型训练与预测的全流程，强化框架应用能力。

模块五：卷积神经网络（CNN）与图像识别（第五天）

深入卷积神经网络核心技术，掌握图像识别的模型设计与实战开发。

CNN 核心原理：解析卷积操作的本质（特征提取）、特征值计算方法、步长与卷积核大小对特征图的影响，讲解边缘填充（Padding）、参数共享等关键机制；

网络组件：详解池化层（下采样与特征聚合）、经典网络架构（VGG、ResNet）的设计逻辑，分析残差连接解决的 “梯度消失” 问题，理解感受野对特征提取的意义；

实战技能：掌握迁移学习策略（加载预训练模型、微调适配新任务）、数据增强（提升模型泛化能力）、Batch 数据制作等工程技巧；

项目实战：通过 “基于 CNN 的图像识别模型”“花朵识别模型” 等项目，完整实现从网络参数定义、数据集配置、图像增强、模型训练到预测部署的全流程，并解读 ResNet 论文与架构细节，强化理论与实践结合能力。

模块六：图像分割进阶与实战（第六天）

聚焦图像分割前沿技术，深入主流算法与实战落地，覆盖语义分割、实例分割等复杂任务。

分割任务基础：区分语义分割与实例分割目标，讲解 MIOU 评估标准，解析分割任务中的损失函数设计；

主流分割算法：

U-Net 系列：详解编码 - 解码架构、特征融合逻辑，以及 U-Net 升级版本的改进策略；

DeepLab 系列：解析空洞卷积（扩大感受野）、SPP 层（多尺度特征融合）、ASPP 模块原理，深入 DeepLabV3Plus 架构细节；

Mask R-CNN：解读 FPN 层特征提取、RPN 层候选框生成、RoIAlign 操作等核心模块，掌握实例分割的完整流程；

数据与工具：介绍 PascalVoc 等经典数据集，讲解 Labelme 标注工具的使用，掌握自定义数据集的标注与准备方法；

项目实战：涵盖医学细胞分割、显著性检测、基于 Mask R-CNN 的自定义任务训练等项目，演示从数据标注、网络调试、特征融合到模型训练与效果验证的全流程，强化复杂场景下的问题解决能力。

三、课程特点

循序渐进的学习路径：从 Python 基础到深度学习框架，从简单图像处理到复杂分割模型，难度阶梯式上升，零基础学习者可逐步适应；

强实战导向：包含 6 个完整项目（信用卡识别、文档扫描 OCR、气温预测、花朵识别、医学图像分割、实例分割），每个技术点均配套代码演示与效果验证，确保 “学即能用”；

技术栈全面覆盖：涵盖 Python、OpenCV、PyTorch、经典网络（VGG/ResNet）、前沿算法（U-Net/DeepLab/Mask R-CNN），构建完整 AI 技术体系；

理论与实践结合：既讲解核心原理（如反向传播、卷积计算），又深入源码实现（如 PyTorch 自动求导、网络架构细节），配套论文解读，提升技术深度；

工程能力培养：强调数据预处理、增强策略、模型调优、部署测试等工程细节，贴近工业界实际开发需求。