已认证学习态度决定学习成绩。
关于留学CV中的核心课程，结合搜索结果分析如下：
一、核心课程体系
计算机视觉（CV）专业的核心课程通常包含以下领域：
学习如何构建和管理计算机视觉系统，包括硬件与软件的协同设计。
概率理论
用于图像处理、模式识别等任务中的不确定性建模与分析。
算法与编程
掌握计算机视觉算法的实现，如图像滤波、特征提取等，以及编程技能。
计算机网络基础
理解分布式计算环境下的网络通信原理，支持大规模数据处理。
操作系统与微积分
操作系统原理用于系统级编程优化，微积分用于连续数据处理。
离散数学
包括图论、集合论等，为算法设计提供理论基础。
二、学术准备建议
数学基础： 需熟练掌握线性代数、微积分等课程，建议GPA达到3.5以上。
科研经历：长期科研项目（≥2个月）或高GPA课程项目（如课程设计、毕业设计）可显著提升竞争力。
技能提升：掌握Python、C++等编程语言，熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。
三、注意事项
不同院校对课程的侧重点可能不同，建议结合目标院校的招生简章或教授研究方向调整简历内容。例如，英国院校更关注本科核心课程的GPA，而美国院校可能更重视科研经历。
