计算机技术计算机视觉方向,计算机技术计算机视觉方向就业前景

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于计算机技术计算机视觉方向的问题，于是小编就整理了5个相关介绍计算机技术计算机视觉方向的解答，让我们一起看看吧。算法工程师当前选哪...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于计算机技术计算机视觉方向的问题，于是小编就整理了5个相关介绍计算机技术计算机视觉方向的解答，让我们一起看看吧。

1. 算法工程师当前选哪个方向好？1，计算机视觉；2,自然语言处理；3，风控；4，推荐系统？
2. 为什么最近电子信息、自动化和计算机等专业同学考研方向都是计算机视觉或机器学习等？
3. 除了深度学习，计算机视觉还有哪些方向值得研究？
4. 除了深度学习，计算机视觉还有哪些方向值得研究？
5. 自然语言处理和计算机视觉，非得二选一，选谁？为什么？

算法工程师当前选哪个方向好？1，计算机视觉；2,自然语言处理；3，风控；4，推荐系统？

这个问题是比较专业的问题，也是很好的问题。从我理解上来看：

首先，算法工程师是对自身知识要求比较高的方向，比如数学知识等理论基础，个人思路要清晰，有较强的分析能力和总结能力。再一个也要有较好的沟通和表达能力。

其次，这个几个方向还是有一定的层次关系，我认为自然语言方向是基础，是比较底层的算法，是其他算法的一些基础。像风控，推荐系统可能都要用到自然语言之类的。

最后，关于薪资方面，跟算法的行业，算法的应用场景，算法个人牛的程度等，据我了解，一般的30到40万，好的大几百万的也有，还是要看自己水平。

总体，算法这个方向是很有前途和钱途的，谢谢！

个人推荐：推荐系统

视觉：做的好不好一眼就看到

语言：做的好不好一句话就知道

风控：没有机会让你知道做的好不好

推荐：做的不好也能用，慢慢改进。做的再好，也有进步空间。

为什么最近电子信息、自动化和计算机等专业同学考研方向都是计算机视觉或机器学习等？

计算机发展迅速，现在的传统工科已经不再传统，基本上都需要计算机进行辅助。而近几年人工智能又很火，给出的薪资待遇又很高，而且计算机类相对硬件来说，门槛更低，更方便别的专业转接过来。

你好, 作为一名自动化专业的IT互联网从业者, 很高兴来回答这个问题!

我的观点是, 市场需要的才是值得去研究和学习的, 人工智能时代是一个趋势。我主要阐述以下两点原因。

一、传统专业或者方向就业不理想

我以自己以及身边同学的实际经历来讲一下我的看法, 我大学学的是自动化专业, 至于当初为什么选择了这个专业, 我很多同学都跟我一样, 要么是乱选的, 要么就是觉得这个专业的名字看上去很霸气, 然后实际到学校了解了之后才知道, 这都是些什么啊, 怎么跟自己原来想的很不一样, 很多人包括我自己对这个专业的内容其实不太感兴趣, 没办法既然选择了那就硬着头皮学呗, 但这还不是关键的,

关键的是快毕业的时候, 我们对这个专业能够找什么工作的问题犯迷糊了, 这是个工科专业, 对口的工作基本都是在厂里边, 就业方向也就是进入传统制造业, 说实话很多人并不太愿意去做这种传统行业, 而且这行业前期工资水平起点很低, 涨幅很慢, 于是大部分人要么选择考研去重新学习其它的方向, 要么直接毕业去报了互联网行业的培训班, 只有极少数同学选择进入本专业相关的行业。

二、人工智能领域人才需求量大

当下, 我们在生活中其实已经可以看到很多人工智能领域技术的运用了。

• 打车服务和地图导航: 我们日常使用的打车软件在叫了车之后, 系统会自动分析评估给你安排最合理的网约车, 还有我们平常在使用地图导航的时候, 系统会智能的帮你分析路况, 让你避开堵车路段。
• 人脸识别: 生活中我们使用的各种支付系统或是金融系统的人脸识别, 以及进高铁和机场, 还有安防系统, 这些都是运用了人工智能的技术。
• 越来越快的物流: 典型的代表就是京东和阿里的智能仓储物流系统。
• 智能家居: 现在国内慢慢推广的智能家居, 比如扫地机器人、陪伴机器人, 以及智能门锁, 这些也都是***用了人工智能的技术。

当然了, 使用到人工智能技术的场景还有很多, 我就不一一列举了, 而且未来走进人工智能时代的趋势也越来越明显, 所以我们可以看到人工智能方面的技术人才是非常紧缺的, 正所谓物以稀为贵就是这个道理。

综上所述, 从传统专业方向就业情况不理想和当下人工智能的时代趋势来看, 也就不难理解以上几个专业的学生会选择人工智能领域的知识进行考研深入学习了, 以上就是我的个人观点, 希望可以帮助到你。大家有什么不同的看法, 欢迎在评论区留言讨论, 谢谢!

看了一堆答案，都没说到点上。15年前，我是电子信息专业科班出身的，那时候这些概念尚未成熟。

机器视觉、机器学习其实都属于人工智能范畴，除此之外，还有语音语义分析，知识图谱等。

为什么信息[_a***_]、计算科学要走向人工智能，其实这一直是计算科学领域的愿景，从图灵计算机开始，人工智能就已经是人类科学发展未来。

今天我们所能听见、看见的新一代信息技术，包括高速网络、互联网、物联网、大数据、云计算……，这些技术的***，就是要在一定程度上实现“人工智能”，让机器、设备，像人一样去看、去听，去感知这个世界，并像人一样去思考。实际上，现在所谓人工智能，智能叫弱智能，或则机械智能，远远还谈不上“人工智能”，真正的“人工智能”，机器具备与人一样的思考能力，这是很可怕的一件事。知乎上有篇高赞文章，这样写道：“ 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年发生。”

因此，我们人类一边发展人工智能，一边又有可能是在人类毁灭的边缘“疯狂的试探”。

所以说，现在的机器视觉、机器学习，无非是生物仿生智能的初级阶段，尽管未来不可预测，但这些都是人工智能发展的必然趋势，也是人类借助新兴技术感知、认知这个世界的方式。可以说，人工智能是被人类认知需求和新技术共同推进高科技领域。越来越多的人去学习和研究，就很正常了。

我期待人工智能服务人类，解放人类去干重复性劳动，腾出手来干更多有创造性的事情，但真的不期待取代人类，那可能会是人类的悲剧。

除了深度学习，计算机视觉还有哪些方向值得研究？

机器视觉的终极目的，是像生物一样，让机器拥有自己的视觉。顺着这个思路，机器视觉的目的和意义，就很明确了。明确了机器视觉的目的后，机器视觉的任务也就明确了。所以，机器视觉的任务，应该包括以下几类：1.三维空间机器视觉感知。2.基于视觉感知的视觉识别。3.加入时间参数后的机器视觉感知和识别，比如视觉定位，运动感知，物体追踪等。4.基于视觉感和知的基础上视觉概念的生成和对视觉事件的理解和解析。

综上，目前的深度学习技术只是完成了机器视觉任务的第二项任务中的一个小部分。存在的主要问题包括：1.深度学习技术只是定性，不能定量，例如，只知道识别物体，不知道物体的大小尺寸，因为不是基于三维空间数据，无法定量检测。反过来说，深度学习技术应该基于三维空间进行，这样就可以实现定量检测和准确识别。2.深度学习技术需要大样本，标注后的学习过程，无法实现无监督，小样本的示范性学习，学习时消耗的功率和算力太多。

所以，目前的深度学习技术开辟了机器自动学习的模式和时代，特别是大规模神经网络结构，开辟了机器向人类大脑结构学习的方法和思路。目前的机器深度学习技术架构以及基础的运算架构只是一种过渡性技术，不远的未来一定被其它具有自学习，自组织的架构所替代。机器视觉是机器学习技术的最佳应用场所，未来的趋势是基于三维数据的一次性示范学习，以及基于基本视觉元素和属性基础上的高阶机器视觉概念的自动生成和自动学习。

除了深度学习，计算机视觉还有哪些方向值得研究？

机器视觉的终极目的，是像生物一样，让机器拥有自己的视觉。顺着这个思路，机器视觉的目的和意义，就很明确了。明确了机器视觉的目的后，机器视觉的任务也就明确了。所以，机器视觉的任务，应该包括以下几类：1.三维空间机器视觉感知。2.基于视觉感知的视觉识别。3.加入时间参数后的机器视觉感知和识别，比如视觉定位，运动感知，物体追踪等。4.基于视觉感和知的基础上视觉概念的生成和对视觉***的理解和解析。

综上，目前的深度学习技术只是完成了机器视觉任务的第二项任务中的一个小部分。存在的主要问题包括：1.深度学习技术只是定性，不能定量，例如，只知道识别物体，不知道物体的大小尺寸，因为不是基于三维空间数据，无法定量检测。反过来说，深度学习技术应该基于三维空间进行，这样就可以实现定量检测和准确识别。2.深度学习技术需要大样本，标注后的学习过程，无法实现无监督，小样本的示范性学习，学习时消耗的功率和算力太多。

所以，目前的深度学习技术开辟了机器自动学习的模式和时代，特别是大规模神经网络结构，开辟了机器向人类大脑结构学习的方法和思路。目前的机器深度学习技术架构以及基础的运算架构只是一种过渡性技术，不远的未来一定被其它具有自学习，自组织的架构所替代。机器视觉是机器学习技术的最佳应用场所，未来的趋势是基于三维数据的一次性示范学习，以及基于基本视觉元素和属性基础上的高阶机器视觉概念的自动生成和自动学习。

自然语言处理和计算机视觉，非得二选一，选谁？为什么？

选自然语言处理，原因就是做两个领域的研究，需要的平台***大小不一样。对平台的依赖不一样。

自然语言处理，需要的 计算性能相对计算机视觉要小的多，能不能取得成果 主要看算法设计，而计算机视觉，需要高档显卡 以及各种专用的 硬件设备 才能 做出有意义的计算。所以对平台依赖太大，以后创业不容易，开发开源软件不容易，换工作不容易。

当然这是 从软件开发和算法角度看的，如果有人专门研究 集成电路设计 或软硬件 系统集成的，应该选 计算机视觉，毕竟 计算机视觉 才会有 设计 专用电路的需求。

两个方向的差别，一定程度上 类似于 计算机 软件 和 集成电路 设计的 差别。

选自然语言。如果你是选学科，那就选自然语言，如果你是工作，看你在什么地方，根据行业分布选，如果是想在北京，那就选自然语言，如果是在长三角，就选机器人视觉，在深圳就两者都可以。

如果是工作的角度，选择以后的发展方向，简单的说一下计算机视觉和自然语言

我们常规意义上讲的计算机视觉也有不同层次的，例如应用于工业的计算机2D,3D视觉。这类主要是配合自动化，传感器做信息***集，以及比对，做检测，或者监控使用。比较典型的应用例如早年的CCD检测，就算这类工业计算机市场的应用。这类工作也被称为自动化工程师，包括现场调试以及方案编程。钱少，出差多，略有苦逼。但不是没有前途的行业。只是略有辛苦，不少自动化行业的会进入这一领域。

这类企业比较典型的例如：基恩士，康耐视，大恒图像，汇川技术等等。（很明显，如果你想找这类工作，那多数集中在深圳，和长三角）

工业领域略微高深一些机器人视觉，主要应用于机器人导航：SLAM。

通过视觉惯性算法，实现环境描绘，路径规划。传说比较牛逼的tesla无人驾驶，就***用的是视觉惯性导航，目前国内主推的无人驾驶导航，还是激光导航技术（性价比高，技术稳定）。

第二个，计算机视觉，就是比较高大上的图像智能领域。从场景应用，上面可以有人脸识别技术，动态人脸识别，OCR，细粒图像技术，以及在此基础上涉及到的视频技术：***语义理解。

这类偏向于互联网及消费端的应用。

首先，这两个技术都是人工智能里面发展比较有前景的技术，而且均在商业中有应用场景的。

对于计算机视觉这个大家应该都比较熟悉，就是针对现实生活中的图片、或者***中的内容进行识别，分类甚至推理。有较好的前景，但是当前领域难度较大，需要对深度学习有较深的理解。

对于自然语言处理，可能要稍微解释下，就是对生活中遇到的文本中的内容进行抽取、分类以及分析的技术。目前科大讯飞是比较出名的落地自然语言处理技术的公司，也有了一定的发展，存在一定的难度，但其起步稍晚于计算机视觉，可能机会大一些。

综上，如果是我来选择，可能会选择自然语言处理。

到此，以上就是小编对于计算机技术计算机视觉方向的问题就介绍到这了，希望介绍关于计算机技术计算机视觉方向的5点解答对大家有用。