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《计算机视觉》是一门针对电子信息工程专业的任意选修课，旨在教授学生计算机视觉的基本理论、技术和应用，为他们未来在该领域的工作或研究打下坚实基础。计算机视觉是一门跨学科的领域，融合了图像处理、模式识别、计算机科学、统计学、神经生理学和认知科学等多个领域的知识，其目标是使计算机能够识别、分析和理解图像。

课程教学目标分为三个部分。让学生了解计算机视觉的发展历程、相关学科背景、应用领域以及当前的研究热点，激发他们的学习兴趣并关注学科前沿动态。掌握图像预处理和特征提取的基本原理和方法，特别是卷积神经网络（CNN）的基础知识，如损失函数、正则化和梯度下降优化算法。学生应能理解和应用图像分类、目标检测、语义分割、场景理解及图像生成等领域的经典算法，具备解决相关问题的能力。

课程教学强调理论与实践相结合，通过讲解深度学习技术在计算机视觉中的应用，使学生能够掌握基于深度学习的图像处理方法。同时，由于计算机视觉领域广泛且快速发展，课程鼓励学生自主学习，关注领域最新进展，提升科技素养。

本课程的先修课程包括高等数学、数字信号处理和计算机仿真（如Matlab和Multsim），这些都是理解计算机视觉所必需的数学和工程基础。教学内容涵盖绪论、图像预处理、特征与分类器、神经网络基础以及卷积神经网络等章节，每章都会明确指出教学重点和难点，帮助学生针对性地学习。

教学方法采用讲授、讨论和探究等多种方式，结合多媒体辅助教学，促进学生积极参与课堂讨论和分享，提高他们的实践能力和问题解决能力。课程不仅传授知识，更注重培养学生的创新思维和独立研究能力，以适应计算机视觉这一快速发展的领域。

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