计算机视觉（CV）是一个令人着迷的研究领域，它试图将赋予数字图像或视频意义的过程自动化。换句话说，我们正在帮助计算机观察和理解我们周围的世界！许多机器学习（ML）算法和技术可用于完成 CV 任务，随着 ML 变得越来越快、越来越高效，我们可以将这些技术部署到嵌入式系统中。 本课程由 Edge Impulse、OpenMV、Seeed Studio 和 TinyML 基金会合作提供，将让您了解如何利用神经网络进行深度学习，以对图像和视频中的对象进行分类和检测。建议熟悉 Python 编程语言和基本 ML 概念（如神经网络、训练、推理和评估），以便理解某些主题并完成项目。测验和项目还需要一些数学知识（读图、算术、代数）。如果您还没有选修 "嵌入式机器学习入门 "课程，建议您选修该课程。 该课程涵盖了理解卷积神经网络（CNN）如何运行所需的概念和词汇，并介绍了如何使用它们对图像进行分类和检测物体。实践项目将让您有机会训练自己的 CNN，并将其部署到微控制器和/或单板计算机上。