计算机视觉专业学习方法

一、基础准备阶段

1. 数学基础：重点复习线性代数、概率统计和微积分，推荐《机器学习的数学》书籍配合B站高播放课程

2. 编程工具：掌握Python基础语法至内置函数阶段，搭配Jupyter Notebook实践

3. 数据处理：学习NumPy/Pandas库进行数据操作，建议通过《利用Python进行数据分析》快速入门

二、核心理论阶段

1. 学习基础：从吴恩达学习课程入门（约3周），理解神经网络与反向传播机制

2. 框架掌握：PyTorch优先于TensorFlow，通过B站300万播放量的实战教程学习环境配置与模型搭建

3. CV专项理论：包括图像分类/目标检测/分割等经典任务，配合代码逐行调试的实战项目

三、进阶实践阶段

1. 工具链组合：使用PyCharm等支持Debug的IDE，结合OpenCV处理图像数据

2. 项目实战：

3. 领域应用：自动驾驶/AR/三维重建等前沿方向的技术实现

四、持续提升建议

建议每天保持3-4小时专注学习，理论实践时间按1:2分配效果更佳。遇到复杂项目时，推荐使用思维导图梳理技术脉络。