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計算機視覺:進最快的賽道,掙最多的錢

指紋解鎖、刷臉識別、語音轉換文字、機器人看病、Alphago······我們已經深刻的感受到,人工智慧在改變我們的工作方式和認知。

通過 SAS 針對企業人工自能就緒調研的報告可以看到,大部分企業認為人工智慧還處於初期階段,“目前,我們正在部署的大量應用場景都包含 AI 板塊” 顯而易見,我們必須學習新的技能來配合 AI 的發展,並且,未來也是屬於那些意識到這一點,並開始及早發展這些技能的人。

進入 AI 領域,方向選擇很重要

以 2017 年 AI 領域各賽道的投資資料來看,投資事件數最多的是計算機視覺方向,其次是自然語言處理、智慧機器人及自動駕駛。 

能夠獲得如此多的投資,足以證明,計算機視覺是一個發展前景巨大的方向。

這麼火的計算機視覺到底該怎樣學習呢?

1、你可以先從看書學起。有很多關於計算機視覺的書籍,通過學習掌握計算機視覺的基本術語,瞭解計算機視覺的基本概念,同時也能夠根據書中給到的代碼及案例動手實操,一邊看書一邊實踐;

2、深入實踐。這需要你具有一定的計算機視覺知識。你可以選擇在實驗室或者公司動手操作實際專案,最好選擇當前專案方向深耕下去。實踐過程中你可以和導師、上級隨時溝通。

3、系統專業的課程學習。這裡說的課程並不是大學的專業課,而是將計算機視覺領域的重點研究問題、行業發展趨勢及實際案例整理彙總,濃縮成精華,集中授課之後讓你有一個質的飛躍。

這裡我向你推薦小象學院的課程:

《計算機視覺的深度學習實踐》

上海交大機器學習方向博士後葉梓老師10年+人工智慧研發經驗傾囊相授:

  • 計算機視覺的領域的重點研究問題。由淺入深的講解數字圖像的儲存、預處理、特征提取、以及在深度學習興起之前計算機視覺領域所取得的成就;

  • 專門介紹深度學習的基礎理論知識,包括神經網絡的基本原理,以及深度學習對於傳統神經網絡的關鍵改進;

  • 重點介紹深度學者模型在計算機視覺領域的應用。具體設計在計算機領域如何取用捲積神經網絡、區域神經網路、全捲積網絡、迴圈神經網絡、長短時記憶單元、生成對抗網絡等解決圖像應用的難點;

  • 課程將用 Python 等語言及 Tensoeflow、Keras 深度學習框架等進行案例實踐教學;


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