AI是目前就業(yè)中前景最好的幾個(gè)領(lǐng)域之一，工作聽(tīng)起來(lái)高大上，工資很高，是不是有一種“名利雙收”的感覺(jué)？
很多的同學(xué)也想進(jìn)入AI行業(yè)，就開(kāi)始進(jìn)行相關(guān)的搜索，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)…這些詞匯最先進(jìn)入到各位的視野。然后就開(kāi)始搜索如何學(xué)習(xí)，一看到機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，就被那些數(shù)學(xué)公示給難倒了，我當(dāng)年也是這么干的，但是憑著數(shù)學(xué)功底還有一些硬挺了好久。
那些公式推導(dǎo)的我也是暈暈乎乎的，簡(jiǎn)直有點(diǎn)懷疑人生。但是我沒(méi)有一條道走到黑，我就想找點(diǎn)代碼看看這些是怎么實(shí)現(xiàn)的（理論很重要，但是現(xiàn)在的框架和庫(kù)都將算法封裝好了，我覺(jué)得不是做新算法研發(fā)的同學(xué)可以不用深究算法）。后來(lái)開(kāi)始研究到了深度學(xué)習(xí)，這里沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)那么多的復(fù)雜公式推導(dǎo)，因?yàn)橛幸欢ǖ膱D像處理基礎(chǔ)所以選擇了計(jì)算機(jī)視覺(jué)這個(gè)分支。
選擇一個(gè)就業(yè)方向還不是為了“修福報(bào)”，馬老師說(shuō)的好，員工離職無(wú)非兩個(gè)原因，“錢沒(méi)給到位、心受委屈了”，但是第一條的明顯居多。那我們選擇計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向，來(lái)看看各個(gè)平臺(tái)給多少錢呢，下圖就是在某招聘網(wǎng)站上找到的招聘信息，薪資待遇好的不得了。

這么高的工資，要求各位應(yīng)聘的同學(xué)具有什么樣的素質(zhì)呢？我們一起來(lái)看看招聘要求。

總結(jié)起來(lái)主要是以下幾點(diǎn)：
1、掌握常用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法：圖像分類、目標(biāo)價(jià)測(cè)、圖像分割等；
2、掌握常用的圖像處理庫(kù)：OpenCV等；
3、掌握深度學(xué)習(xí)框架：Tensorflow、Keras等；
4、有模型部署經(jīng)驗(yàn)（或稱實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、算法落地經(jīng)驗(yàn)），包括模型優(yōu)化（壓縮、量化）。
看起來(lái)是不是覺(jué)得好難呢，No，No，No…
因?yàn)檫@些內(nèi)容已經(jīng)在這本書(shū)里面全面講述了：

讓我們來(lái)看看這本書(shū)的目錄吧，就知道這和找工作是多么的“無(wú)縫對(duì)接”。

***整本書(shū)的內(nèi)容總結(jié)起來(lái)就是以下四個(gè)部分：

第一部分包括第 1、2 章，主要講解深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)。本部分講解計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)是很多視覺(jué)算法模型的主干網(wǎng)絡(luò)，用于特征的提取；還講解常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法，有關(guān)的算法論文在介紹時(shí)都有指出，讀者可以查看論文原文，了解更多的算法細(xì)節(jié)。

第二部分包括第 3～6 章，主要講解基于OpenCV庫(kù)的圖像處理知識(shí)。對(duì)每個(gè)知識(shí)的作用點(diǎn)進(jìn)行分析，說(shuō)明OpenCV 中 Python 和
C++接口的詳情，并給出多個(gè)應(yīng)用案例，讓讀者能夠清晰地看到圖像處理的效果，增加對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解。

第三部分包括第 7～11 章，主要講解計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。這些應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向的常見(jiàn)任務(wù)，有很多開(kāi)源代碼可供參考。本書(shū)在講解時(shí)依照相同的結(jié)構(gòu)講解，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)搭建和模型訓(xùn)練三個(gè)模塊，這些算法模型經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換之后的應(yīng)用效果在本書(shū)中也有介紹。在進(jìn)行項(xiàng)目介紹時(shí)，本書(shū)對(duì)代碼做了詳細(xì)的注釋，對(duì)于實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)也做了追本溯源的講解，讓讀者能夠理解設(shè)計(jì)意圖。

第四部分包括第 12、13 章，主要講解模型的落地部署。本書(shū)基于 TensorFlow Lite 進(jìn)行模型部署的講解，選用此框架一方面是因?yàn)?br /> TensorFlow 的受眾較廣、熱度很高；另一方面是因?yàn)樵摽蚣茉诟髌脚_(tái)都有對(duì)應(yīng)的支持與優(yōu)化加速，性能較高，文檔完備，比較容易使用。本部分講解部署中的模型轉(zhuǎn)換、模型優(yōu)化、部署中可能遇到的問(wèn)題及解決辦法，這些都是我在工程應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，遇到的問(wèn)題也是在部署過(guò)程中親歷并順利解決的，在此講解是希望幫助讀者少走彎路，以最小的代價(jià)實(shí)現(xiàn)自己的需求。***

四個(gè)部分的內(nèi)容涵蓋了現(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法工程師招聘的崗位要求，讀者在閱讀本書(shū)的時(shí)候，可以在理解案例代碼后，研究知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的原理，相信每位認(rèn)真研究本書(shū)的同學(xué)都可以在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域大展拳腳，找到自己心儀的工作。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的给深度学习计算机视觉方向求职者的建议的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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