说到计算机科学中最热门的几个方向，毫无疑问会提到计算机视觉！

不管是最近大火的人脸识别，还是计算机视觉、自动驾驶、VR影像，不管是教育、医疗、还是安防、娱乐，计算机视觉的应用场景开始变得越来越广。

在6月23~24日的世界智能大会上，新基建、新一代信息技术、高技术服务、新能源新材料、高端装备制造等行业产业，共签约项目148个，投资总额超900亿元。

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如何成为AI初级应用工程师？

看到这里，很多同学会问，成为AI初级应用工程师难吗？

坦诚地说，我不能告诉你很简单。成为AI初级应用工程师需要很多能力，你需要掌握图像处理基础、传统算法、基础环境搭建、主流框架搭建、经典网络结构等各项技能。

即使都掌握之后，还有很多人因为没有项目经验错过了机会。

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为什么我推荐你这门课程

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涵盖所有AI初级应用工程完整学习路径，课程内容涵盖：图像处理基础+传统算法讲解+基础环境搭建+卷积学习和主流框架搭建+经典网络学习+YOLO,FasterRcnm，MaskRcnm等大型检测网络学习。

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教学过程中，采用三大实战案例教学，包括：车辆检测分类系统、目标检测FASTERRCNM,图像分割经典模型MASK RCNM系列，横跨金融、医疗、防控等多个领域。

企业级项目实战训练，每一个都能成为优秀的面试作品。

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你能收获什么？

1. 掌握图像处理主流算法的知识，并有能力通过代码实现

2. 掌握基础算法解决实际问题的能力

3. 可以独立安装整个深度学习环境，并在环境上进行简单的神经网络搭建

4. 独立实现分类网络的运行和测试

5. 掌握几大经典模型的独立搭建

6. 掌握并深入理解什么是检测算法，并对网络有深刻理解，并且可以独立在服务器端部署项目

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