计算机视觉是人工智能的一个分支领域，它研究计算机如何理解、分析和生成图像和视频。它是一门多学科的领域，结合了计算机科学、数学和工程学方面的知识。计算机视觉技术广泛应用于自动驾驶、医疗保健、机器人和安全等领域。
课程内容
edX 的计算机视觉基础课程涵盖了以下主题：
- 数字图像基础和图像处理技术
- 特征提取和匹配
- 对象检测和识别
- 分割和三维重建
- 计算机视觉的应用
课程目标
本课程旨在为学生提供：
- 计算机视觉的基本原理和算法的理解
- 实践经验，使用流行的计算机视觉工具和库
- 计算机视觉在实际应用中的知识
适合人群
本课程适合对计算机视觉感兴趣的以下人群：
- 计算机科学或相关领域的本科生和研究生
- 希望扩展其技能的软件工程师和数据科学家
- 对计算机视觉的理论和应用感兴趣的任何人
先决条件
建议学生具备以下先决条件：
- 线性代数和微积分的基本知识
- 编程语言（如 Python 或 MATLAB）的经验
- 图像处理或计算机视觉的先验知识（可选）
课程结构
本课程共分为 6 个模块，每个模块包含视频讲座、测验、编程作业和讨论论坛：
- 模块 1: 数字图像基础
- 模块 2: 图像处理
- 模块 3: 特征提取和匹配
- 模块 4: 对象检测和识别
- 模块 5: 分割和三维重建
- 模块 6: 计算机视觉的应用
评分标准
本课程的评分标准如下：
- 测验（30%）
- 编程作业（40%）
- 讨论论坛参与（10%）
- 期末考试（20%）
注册信息
本课程通常每年提供两次，一次在春季，一次在秋季。要注册，请访问 edX 网站： https://www.edx.org/course/foundations-computer-vision
讲师
本课程由来自 [机构名称] 的 [讲师姓名] 教授。[讲师姓名] 是计算机视觉领域的专家，在该领域发表了多篇本文和著作。
相关资源
- Coursera 计算机视觉专业化课程
- Udacity 人工智能纳米学位，包括计算机视觉
- learning.ai/ai-engineer-track/"> DeepLearning.AI 计算机视觉课程
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