計算機視覺
CV是計算機視覺（Computer Vision）的縮寫，它是人工智慧的一個分支，旨在賦予計算機類似於人類視覺感知的能力。計算機視覺技術能夠識別和理解圖像、視頻等多媒體元素。在計算機視覺領域，常見的套用包括但不限於：
圖像分類：使用卷積神經網路（CNN）等技術對圖像進行分類。
目標檢測：通過R-CNN等算法實現目標的精確識別和定位。
目標跟蹤：利用算法持續追蹤視頻中的特定對象。
語義分割：FCN等技術用於對圖像中的每個像素進行分類，實現圖像的語義分割。
實例分割：Mask R-CNN等技術用於區分不同對象實例的邊界。
此外，計算機視覺還涉及到一系列技能和技術，包括但不限於：
基礎技能：機率論與數理統計、線性代數、數學分析、深度學習、統計機器學習、凸最佳化、相機原理、3D計算機視覺、低級視覺與圖像處理、視覺神經科學等。
中間層技能：圖像分類、圖像分割、目標檢測、目標跟蹤、視頻（序列圖像）分析等。
計算機視覺是人工智慧領域中最成熟的分支之一，許多套用的精度已經超過了人類的能力，如人臉檢測、人臉識別、視頻處理、視頻監控、車牌識別和身份證識別等OCR識別套用。