最近想学人工智能 AI，主要方向是图像识别与处理 求大侠们给点意见

[JasonTsang]

最近想学人工智能 AI，主要方向是图像识别与处理 求大侠们给点意见

方向与用途： 图像识别 与 图像处理

比如：我要在一张图中 把人识别出来，并把它扣图 扣出来

问题：

1，我应该从哪入手 2，我要学习什么 AI 框架 3，有哪些知识点要掌握。

[XOXO360]

先学高数

[JasonTsang]

@XOXO360 大学都学了 考试也 80 多分 应该可以了，说说关于人工智能的东西 ，高数 等，到时有问题 再补习

[RingoTC]

看看 cs231n?

[XOXO360]

@JasonTsang 人工智能就是做算法啊，都是框架写算法。矩阵这些你都玩的 6，那你找接口文档自己看好了。都是模版输入调参数

[wanzy]

我也是毕业之后才接触视觉算法，现在在某视觉公司作研究员。回想起来当年最关键的也最痛苦的就是大量读论文，有代码的阅读代码复线结果，坚持几个月就能入门了。而且现在的学习难度已经降低很多了，越来越多的工作选择开源。建议先看看 pytorch 这种动态图的框架，学习曲线很平滑。face detection 的话建议直接读 cnn 和 deep ID 的文章，GitHub 上开源了很好的实现。

[YRodT]

1 Mask R-Cnn
2 Pytorch
3 以上两个哪里不会学哪里

[mscb]

先从一些简单的机器学习算法入手，比如 knn、贝叶斯、SVM 等等，了解一下整个研究思路是怎么样的。然后再学神经网络、卷积神经网络等基础深度学习算法知识，再然后去开始了解相关网络架构 VGG、LeNet、GoogleLeNet、ResNet 等相关比较流行的网络架构。现在你就有一定基础了，接下来可以开始看一些和你说的那些相关的论文 /网络架构了，比如 Mask-CNN、PixelNet、facenet、MTCNN 等等。希望对你有所帮助

[wangkai0351]

还没搞清楚楼主学这个是要干嘛？

[CrazyRundong]

你说的这个任务属于样本分割，用现代一点的方法，可以用 mask rcnn 这类检测 + 分割的方法来做；用传统方法的话，可以算是 image matting，可以了解下 Poisson matting 之类的算法。

[vsitebon]

两种路子，一种是从代码理解别人怎么用各种的包，实现某个功能。一种是从算法理解包是怎样实现的，然后通过复现论文实现代码。