这一节课主要是课程介绍，包括机器视觉概览和相关历史，简而言之，背景介绍。这里给出2017年该课程的大纲(科学上网哦)，包括视频，ppt 等各种资源，2018年的似乎只有本校生才能看。。，下面简单做下笔记。
机器视觉是啥，配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或感测器）的检测机器，应用相当广呢。
机器视觉包含哪些科学
- Psychology 心理学
- Computer Science 计算机科学
- Mathematics 数学
- Engineering 工程学
- Physics 物理学
- Biology 生物学
这门课教什么 --> 聚焦于视觉识别中最重要的问题，图像分类，用什么方法 --> 神经网络，也叫深度学习。
为啥和图像分类有关，图像的内容是由个体组成，个体的相互作用产生了行为。为了表达图像内容，首先就是目标检测了。
用什么方式来进行目标检测呢---> 卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks) -- 一种很重要的工具。课程会花大量时间来讲述该算法，该课程也叫Convolutional Neural Networks for Visual Recognition。
CNN什么时候出来的，1998年，得益于摩尔定律和丰富的图像数据，2012年开始迸发出惊人的活力。
当然这节课里面还有很多其他的内容，就不一一描述了。