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相关AI知识：
机器学习；
深度学习；
神经网络；
迁移学习；
模式识别；
数据挖掘与分析；
涉及的基础数学知识：
矩阵论；
概率论与随机过程；
微积分；
最优化分析；
泛函数；
场论；
涉及的编程工具；
C++；（工业界与底层使用较多）
MATLAB；（数学界与论文多用）
OpenCV；（库）
Python；
三、图像处理、工具方法论、与编程工具入门相关教材资料推荐与学习过程
图形处理
教材《数字图像处理》刚萨雷斯 （包含MATLAB版，共两本）
电子科技大学有关于刚萨雷斯这本书的公开视频讲解
数字图像处理包含的主要知识有:
① 数字图像概论与基础
② 图像空域处理
③ 图像频域处理与小波初步
④ 图像复原
⑤ 图像形态学处理与简易分割算法
⑥ 彩色图像处理
机器学习
国外教材《机器学习》Tom M.Mitchell 卡耐基梅隆大学，中文翻译版是机械工业出版社
国内教材《机器学习》南京大学 周志华 清华大学出版 封面有好多西瓜，号称西瓜书
这两本书都可以
公开课有MOOC上面斯坦福大学吴恩达的《机器学习》视频，相当火爆，李飞飞的也可以，网上资源到处有
另外关于吴恩达的机器学习，网上也有翻译过来整理的笔记与算法，是中国海洋大学博士做的，能帮助大家。
机器学习经典算法：
① 贝叶斯分类
② 回归与分类
③ 支持向量机
④ 聚类
⑤ 数据降维
⑥ EM算法
⑦ 隐马尔科夫模型
⑧ 决策树
⑨ Adaboost算法
深度学习
国外教材《深度学习》Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）被称为AI圣经
编程语言
C++首推C++primer（适合有一点基础） 、C++primer plus （适合零基础）
刷上两遍，遍看书边实践，肯定能到中等水平
MATLAB与Python网上的视频比较多，这两个比C++好上手，可以快速入手
四、计算机视觉教材推荐
网上有很多人推荐《计算机视觉：算法与应用》这本，这本书就不适合入门好么，有一定基础再看。相反《计算机视觉：模型学习与推理》《Concise Computer Vision: An Introduction into Theory and Algorithms》才是比较适合入门的。还有《Learning OpenCV3》也是很好的。
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