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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。