人工智能（AI）是技术领域的创新灯塔，推动着曾经被认为遥不可及的进步。人工智能的核心是计算机执行传统上与智能生物相关任务的能力。在这个庞大的领域中，有两个不可或缺的组成部分：机器学习（ML）和深度学习（DL）。
了解基础知识：人工智能、ML 和 DL
人工智能体现了计算机模拟智能行为的能力，如学习、推理和解决问题。机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，其重点是开发能让系统从经验中学习和改进的算法。与明确定义规则的传统编程不同，机器学习算法依靠数据做出明智的决策和预测。
深度学习则是 ML 范式中的一个专门分支。它通过层层递进的有意义抽象来学习数据表示。这些神经网络受人脑结构的启发，擅长图像和语音识别、自然语言处理等任务。
解密深度学习：剖析深度神经网络
深度学习的核心在于深度神经网络的架构。这些网络由相互连接的层组成，每个层都有助于从原始数据中提取复杂的特征。典型的深度神经网络包括
输入层 接收数据输入。
规范化层： 将输入数据调整到适当的范围。
卷积层 应用滤波器检测输入中的特征。
隐藏的层次 提取分层表示的连续层。
输出层： 根据学习到的表征生成最终输出。
图像处理： 揭开数字画布的神秘面纱
作为视觉信息的数字表示，图像是从医疗诊断到自动驾驶汽车等众多应用的基石。要利用视觉数据的力量，了解图像处理的基本原理势在必行。
在 2023 年 3rd 本文探讨了人工智能与图像处理的融合，揭示了该领域的进步和可能性。
图像处理的基本步骤
图像处理包括一系列增强、分析和解释视觉数据的操作。主要步骤包括
图像采集： 从硬件源检索图像
图像增强： 在图像中突出显示感兴趣的特征。
图像修复： 提高劣质图像的质量。
彩色图像处理： 为分析和可视化操作色彩信息。
细分： 将图像划分为有意义的区域
认可： 为图像中的对象指定标签或分类。
图像处理在现实世界中的应用
图像处理的影响遍及各个领域：
医学图像检索： 促进早期疾病检测和治疗规划。
交通传感技术： 通过视频分析实现高效交通管理
面部检测 增强安全系统、生物识别和社交媒体应用的能力。
图像重建 恢复和增强受损或损坏的图像。
优势与前景
图像处理的好处不仅限于可视化：
强化口译： 为人类和机器解读改进图像。
数据提取： 从可视化数据中提取有价值的见解和信息。
多功能操纵： 为各种应用操作图像属性
无缝传输： 促进跨平台的图像电子传输。
当我们穿越人工智能、机器学习和深度学习的领域时，我们开启了创新和发现的新领域。图像处理是技术变革力量的证明，它在原始数据和可操作的洞察力之间架起了桥梁。随着我们踏上探索之旅，人工智能与图像处理的融合有望重塑行业，重新定义可能性，并以前所未有的方式赋予人类力量。
作者简介
ASSOC.Ts.博士RAJAMOHAN PARTHASARATH
网络安全与物联网中心副教授兼首席协调员、
世纪大学工程、建筑环境与资讯科技系
拉贾莫汉副教授Rajamohan 博士是一位受人尊敬的学者和研究员，专门研究计算机网络、安全和人工智能。他拥有物理学学士学位和高级学位，包括计算机应用硕士（MCA）、计算机科学工程技术硕士（MTech-Computer Science Engineering）和计算机科学博士学位。他的研究兴趣涵盖多个领域，包括网络安全、虚拟专用网络实施和云计算安全。他的贡献得到了认可，拥有特许工程师（C.Eng.）等专业头衔和著名机构的研究员会员资格。他拥有超过 28 年的学术经验和 2 年的行业经验，指导研究学者并在著名期刊上发表了 64 篇文章。此外，他还担任八份国际期刊的编辑/审稿人，为学术界做出了重大贡献。