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oT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。来自：百科0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括 人脸识别 、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。来自：百科
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