1，数学基础：高等数学、线性代数、概率论
2，python工具包实战:Numpy、Pandas、 Matplotlib、Seaborn
1，机器学习算法
2，机器学习应用
1、深度学习框架PyTorch与TensorFlow
2、深度学习算法入门
3、深度学习应用实战
1，图像分类
2，目标检测
3，图像分割
4，计算机视觉实战
用梯度变化计算图像边缘
2，图像金字塔图像放缩
（1）放大：用0进行填充
（2）缩小：偶数列、行删除
角点：边界、拐角、平面
（1）泰勒展开进行Ix,Iy梯度变化计算
（2）求矩阵特征值
（3）比较特征值大小
（4）NMS非极大值抑制（求出真正的角点）
（1）对图片用图像金字塔变换
（2）对每层变换过的图片都进行高斯滤波变换
（3）对同层高斯滤波进行差分，进而得到有价值的点（不同模糊程度进行相减）
（4）对有价值的离散点进行处理：
- 泰勒展开进行拟合操作
- Hessian矩阵消除边界
（5）计算特征点的方向结果
Sift参考链接
五：NLP1，机器翻译、文本摘要、文本分类与校对
2，信息抽取、语音合成、语音识别
3，NLP项目实战
（1）3小时学懂了深度学习神经网络入门到实战
（2）OpenCV入门级实战
