能将yolo部署部分，将opencv和yolov11，还有ffmpeg结合，实现音视频传输，和推流么

亲，您好~这需要你对ffmpeg 有一定的了解。可以通过两套方案解决，一套是通过ffmpeg 获取视频流，通过管道送给YOLO，YOLO处理后，再通过管道拿到处理后的数据，编码推流；另一种是通过opencv 完成，opencv加载YOLO模型，ffmpeg 将视频数据转给opencv，opencv 利用YOLO模型处理后，再将处理后的数据交给ffmpeg 推流。对于这门课，我们会将YOLO，将YOLO模型转成opencv 可加载的格式，但不会讲ffmpeg,ffmepg 是另外一门课祝您学习愉快~

你好，学成后能否达到制作识别针对某个个人比较潦草的中文字迹的模型训练与部署的效果。

亲，您好~对潦草的中文字进行识别吗？咱们这个课讲的是对目标物体的识别，如各种动物，人，自行车，车辆等。中文字的识别属于OCR，是一个细的分支，也挺有难度的。不过现在已经有比较好的开源库了，最有名的是百度的paddleOCR,基于深度学习的，你可以尝试用它识别一下。祝您学习愉快~

学完这门课可以实现对手写签名的识别吗？

亲，您好~完全可以祝您学习愉快~

你好，最后几章是做什么呀，可以用来做毕业设计吗

亲，您好~倒数第三章会从头到尾讲如何做一个实时车牌识别，用来做毕设挺不错的。最后两章讲的是未来yolo 与最新技术transformer 的结合的，注意力机制是什么，transformer 是什么，计算机视觉也会朝这个方向发展祝您学习愉快~

用自己的电脑，有没有什么要求

亲，您好~课程前期对电脑的要求不高，后期训练需要用到GPU，如果你的电脑有GPU最好，如果没有可以使用阿里的免费云主机，对于学习够用了。课程中介绍还讲解了在各中系统下，如何学习课程中的内容，也介绍了如何从阿里云、Google 获得免费资源的方法，相信总有一款适合你（^v^）祝您学习愉快~

学完这门课，能实现一个根据图片识别特殊物体的ai吗？

亲，您好~完全没问题，学完这门课就掌握了计算机视觉的终极大法，主要对特殊物体进行单独的训练就可以对特殊物体识别了祝您学习愉快~

学这门课对底层算法和数学有要求吗？

亲，您好~没有要求，课程手把手教学，有python 基础就可以。现在学习人工智能对数学要求已经不高了，像pytorch、tensorflow 这些优秀的开源框架已经将大部分的数学隐藏起来了祝您学习愉快~

学习完可以利用yolo模型，把标注，训练和检测自己报警功能集成在桌面端程序上，这个可以吗？

亲，您好~完全可以，你训练好模型，将模型转成opencv 格式，然后用opencv加载模型后就可以进行推理预测了祝您学习愉快~

只有python语言基础的可以学习吗？

亲，您好~完全可以！咱们这门课是手把手教学，一点点带你从入门到中阶祝您学习愉快~

AI 换脸和换嘴型都能实现吗？

亲，您好~课程里并没有直接讲换脸和换嘴的神经网络，但讲了卷积神经网络，通过卷积神经网络可以训练出识别脸或嘴位置的模型，然后再加上GAN网络就可以实现换脸或换嘴了。也可以说这门课是你实现换脸或换嘴的基础课祝您学习愉快~

课程用什么框架实现的？

亲，您好~课程中会从0开始讲解各种知名的神经网络是如何建立的，比如LeNet,VGG,ResNet 等。然后讲解计算机视觉应该使用那种神经网络，为什么要使用它等内容，重点会讲解YOLO的实现算法。课程的最后还会剖析transformer架构。可以说这门课程是一步一步教你如何利用深度学习实习计算机视觉的过程。祝您学习愉快~

YOLO的版本的是多少

亲，您好~YOLO版本是最新的YOLO11。其实，课程中重点讲的是YOLO计算机视觉的核心算法，让同学们彻底明白计算机视觉底层（YOLO）到底是如何工作的，所以学完这门课你不单单知道了如何YOLO使用，更重要的是理解了其整个工作机制，这样无论使用那种计算机视觉模型，你都可以游刃有余。祝您学习愉快~

没有英伟达显卡能学习这门课程吗？

亲，您好~可以，可以使用CPU或免费的云服务，课程中都有讲解祝您学习愉快~

4070 super ti 16gb的够吗 我准备用自己的电脑弄

亲，您好~可以的祝您学习愉快~