計算機視覺與深度學習學習筆記（1）

隨著計算機計算速度的不斷迭代增加，計算機視覺技術的發展也越來越好。隨著深度學習的不斷被人們重新提起，現在深度學習概念使用最多的地方便是結合計算機視覺技術。由於數字影象在儲存在計算機中時，是大量的資料，所以在使用深度學習模型進行訓練時，通常需要涉及到更多關於硬體與軟體方面的各類專業知識。

計算機視覺技術是乙個很廣泛的學科，涉及到影象的基本處理、影象的識別、影象的認知與學習；而深度學習這個學科也存在很多的分支；經常和深度學習一起出現的學科、概念，通常包括：機器學習，強化學習，概率學，線性代數，大資料，神經網路。當兩個具有很多分支的學科交織在一起時，往往可以產生很多很有趣的事情。

通常需要首先進行理論學習，從強化學習與相關數學開始，再過度到計算機視覺技術與深度學習網路學習，當打好了理論基礎和動手能力，便可以開始使用相關工具進行一些小型網路的訓練。