AI视觉检测设备的学习可以分为几个阶段，从基础知识的学习到深入的技术实践，再到实际项目的开发和部署。以下是根据要求整理的学习路径建议：
1. 基础知识学习
你需要了解AI视觉检测的基本概念和技术原理。可以从以下几个方面开始：
了解AI和机器视觉的基础知识：学习什么是AI，AI在视觉检测中的应用，以及机器视觉的基本工作原理。
学习深度学习基础：深度学习是AI视觉检测的核心技术之一。你需要学习深度学习的基本概念，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
掌握编程技能：Python是AI领域最常用的编程语言，因此你需要学习Python编程，并熟悉相关的科学计算库，如NumPy、Pandas，以及深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。
2. 深入技术学习
在掌握了基础知识之后，你可以深入学习AI视觉检测的具体技术和方法：
学习不同的视觉检测方法：了解卷积神经网络（CNN）、区域卷积神经网络（R-CNN）、快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）等不同的视觉检测方法及其应用场景。
实践项目：通过实际的项目来巩固所学知识。可以在网上找到一些开源的AI视觉检测项目，或者自己动手做一些简单的项目，比如图像分类、目标检测等。
3. 实际项目开发和部署
当你具备了一定的技术能力后，可以尝试开发和部署实际的AI视觉检测项目：
选择合适的硬件和软件工具：根据项目需求选择合适的硬件设备和软件工具。例如，可以选择一些开源的机器视觉平台，或者购买专业的AI视觉检测设备。
数据收集和预处理：AI视觉检测依赖于大量的数据，因此你需要学习如何收集、标注和预处理数据。
模型训练和优化：使用收集到的数据训练AI模型，并通过不断的迭代优化模型的性能。
项目部署和维护：将训练好的模型部署到实际的生产环境中，并对其进行持续的监控和维护。
学习AI视觉检测设备是一个长期的过程，需要不断地学习和实践。希望上述学习路径能够帮助你更好地入门和深入AI视觉检测领域。
