应届生与毕业不久的同学
计算机、自动化、电子信息、机械等相关专业，可先了解岗位内容与学习要求，再判断匹配度。
HANZHANG ADVANCE · AI 课程
工业 AI 视觉，
从编程与图像，走向工业现场。
面向应届生与希望转向智能制造的技术从业者，了解工业 AI 视觉工程师的能力要求，规划自己的学习起点。
SCROLL TO DISCOVER
INDUSTRIAL AI VISION
让机器“看见”，
让技术走进生产现场。
从软件、算法到硬件与调试，了解工业 AI 视觉工程师如何连接图像信息与实际设备。
不只学习一个 AI 工具。
课程介绍围绕工业视觉这一具体技术方向展开：让系统获取图像、识别信息，并服务于检测、定位或分拣任务。
视频以手机制造、汽车工业、食品医药等场景说明应用背景，重点是软件与硬件结合的工程能力。
WHO IS IT FOR?
从你的专业与经历，
判断新的学习方向。
希望转向工业场景的 IT 从业者
有编程或软件开发经验，希望进一步了解图像处理、硬件协作与现场部署。
希望补足复合技能的技术人员
结合已有工程或设备相关经历，咨询需要补充哪些软件、算法和项目能力。
相关专业背景不等于自动满足所有岗位要求。是否适合学习、需要补哪些基础，由规划老师结合个人情况和具体课程进一步确认。
FROM SOFTWARE TO THE FACTORY FLOOR
从一张图像，
到一个能运行的系统。
视频介绍的六项核心工作，帮助你理解这一方向需要怎样的能力组合。
视觉系统设计
理解检测任务，梳理图像采集、处理与结果输出之间的关系。
图像处理与算法
围绕识别、定位与分拣等任务，学习如何处理图像并形成判断。
硬件集成
理解软件与设备的配合，把算法放进实际的视觉系统。
现场调试与部署
从运行环境与实际效果出发，检查问题、调整方案。
AI 模型训练
了解模型训练与部署的基本流程，将学习与具体任务结合。
技术文档与交付
记录系统方案、调试过程和使用说明，让项目能够被理解和维护。
A PATH INTO INDUSTRIAL AI
把入门目标，
拆成四个学习阶段。
依据视频介绍整理的学习路径，不是固定学制。具体课时、工具、项目与学习周期，以正式课程安排为准。
建立基础
编程 · Python · 图像处理基础
先理解程序与图像如何工作，结合现有基础安排入门任务。
学习视觉工具
OpenCV · Halcon · VisionPro
了解视频介绍的图像处理工具，结合课程安排确认具体使用的软件与练习内容。
理解深度学习
TensorFlow / PyTorch · 模型训练与部署
从框架与模型流程入手，把训练、验证与部署连接起来。
走向项目实践
系统集成 · 调试 · 文档
把前面的知识放进项目任务，理解从算法到落地的完整过程。
先评估编程基础与可投入时间，再讨论学习顺序。实训设备、软件授权、项目内容、授课方式与费用请在咨询时确认。
请老师帮我判断从哪一步开始 ↗BEFORE YOU ENROLL
先问清楚，
再决定是否开始。
没有编程基础，能直接学吗？
可以先咨询入门要求。视频将编程与图像处理基础放在第一阶段，但这不意味着零基础可以跳过基础训练或保证在短期内胜任岗位。
会学到视频中提到的所有软件吗？
OpenCV、Halcon、VisionPro、TensorFlow 与 PyTorch 是视频列出的学习工具和框架。具体开设哪些模块、采用哪些工具、软件授权如何安排，请以正式课程大纲为准。
能不能一边工作一边学？多久能学完？
需要结合现有基础、每周可用时间与实际课程安排判断。本页不直接套用硕士备考的线上线下频次，也不把视频中的参考时间当作统一学制。
本页依据机构提供的《工业 AI 视觉工程师》视频文字稿整理，用于了解学习方向，不替代正式课程大纲。开班时间、费用、课时与实训安排请咨询规划老师。
TALK TO A PLANNING MENTOR
不用先做完功课，
带着问题来就好。
我的专业适合吗？需要什么编程基础？课程有没有设备实训？把你目前的经历和学习目标告诉老师，再确认课程内容与安排。
400-080-5066 ↗上海徐汇区漕溪北路 88 号
圣爱大厦 706 室
提交后，规划老师可在咨询后台查看，并根据你留下的联系方式与你沟通。