培训内容：
（1）人工智能视觉概述与开发环境搭建：了解计算机视觉的发展历程、核心任务分类（图像处理、图像识别、图像生成）和典型应用场景（工业质检、安防监控、医疗影像、自动驾驶）。配置Python开发环境，安装OpenCV、TensorFlow/PyTorch、NumPy、Matplotlib、Scikit-image等核心库，熟悉Jupyter Notebook等交互式开发工具的使用方法。
（2）数字图像处理基础：理解数字图像的生成与表示方式，包括像素、分辨率、灰度深度、色彩空间（RGB、HSV、Lab、YUV）及其转换原理。掌握图像的读取、显示、保存方法，学习图像的裁剪、缩放、旋转、翻转等几何变换。实现图像通道的分离与合并，理解图像直方图的概念与绘制方法。
（3）图像增强与滤波技术：掌握图像增强的核心方法，改善图像质量。学习直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）提升对比度，掌握伽马校正、对数变换等灰度变换技术。理解图像滤波的数学原理，掌握均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等去噪方法的原理与应用场景。
（4）边缘检测与特征提取：深入理解边缘检测的基本原理，掌握Sobel、Canny等经典边缘检测算法的原理与实现。学习图像特征提取技术：角点检测（Harris、Shi-Tomasi）、斑点检测、纹理特征提取（灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP）。掌握尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）、ORB等局部特征描述子的原理与应用。
（5）图像分割技术：掌握图像分割的核心任务（将图像划分为具有语义意义的区域）。学习基于阈值的分割方法：全局阈值、自适应阈值、大津法（OTSU）。理解基于边缘的分割和基于区域的分割（区域生长、分水岭算法）。掌握传统图像分割技术在目标提取、图像分析中的应用。
（6）卷积神经网络（CNN）基础：理解卷积运算的数学原理，掌握卷积层（卷积核、步长、填充）、池化层（最大池化、平均池化）的作用。学习经典CNN架构（LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的演进与特点。掌握激活函数（ReLU、Leaky ReLU）、批归一化、Dropout等核心技术的原理与应用。
（7）图像分类实战：掌握图像分类任务的完整流程，包括数据集准备（MNIST、CIFAR-10、ImageNet）、数据预处理（归一化、标准化）和数据增强技术（随机裁剪、水平翻转、色彩抖动）。使用TensorFlow/PyTorch构建CNN分类模型，实现完整的训练、验证和测试流程。学习迁移学习，使用预训练模型（ResNet、EfficientNet）进行微调，适应特定分类任务。
（8）目标检测技术：深入理解目标检测的核心任务（目标分类+定位）。掌握两阶段检测器（Faster R-CNN、Mask R-CNN）和一阶段检测器（YOLO系列、SSD）的原理与演进。学习锚框（Anchor Box）的概念、设计策略和匹配规则。实战训练YOLO目标检测模型，实现自定义数据集的目标检测应用。
（9）图像分割深度学习：掌握基于深度学习的图像分割技术。理解全卷积网络（FCN）的核心思想和上采样技术（转置卷积、双线性插值）。学习U-Net的编码器-解码器架构及其在医学图像分割中的应用。掌握DeepLab系列的空洞卷积（Dilated Convolution）和空洞空间金字塔池化（ASPP）。实战实现U-Net图像分割模型。
（10）人脸识别技术：系统学习人脸识别的完整技术流程：人脸检测（MTCNN、RetinaFace）、人脸对齐、特征提取、人脸比对。掌握人脸识别核心算法（FaceNet、ArcFace）的原理与实现。学习人脸活体检测技术，区分真实人脸与照片、视频攻击。实战构建完整的人脸识别系统。
（11）光学字符识别（OCR）：掌握OCR技术的完整流程：文本检测（EAST、DB）和文本识别（CRNN、Attention OCR）。学习传统OCR方法与深度学习OCR模型的对比与选型。使用Tesseract、PaddleOCR等工具实现文字识别应用。实战构建文档扫描识别系统。
（12）综合项目实战：结合所学知识，完成一个完整的AI视觉项目（如工业缺陷检测系统、人脸识别门禁系统、医学图像分割平台、车牌识别系统）。涵盖需求分析、数据采集与标注、模型选型与训练、优化加速、系统集成和效果评估的全流程，形成规范的AI视觉项目报告。
