计算机视觉就业前景
计算机视觉就业前景
计算机视觉（computer vision）
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉就业怎么样？
根据清华大学数据显示，在诸多人工智能技术方向中，计算机视觉(computer vision)是中国市场规模最大的应用方向，在整体中国人工智能市场应用中占比为 34.9%。计算机视觉技术的研究目标是使计算机具备人类的视觉能力，能看懂图像内容、理解动态场景，已经广泛应用于智慧城市与新基建、安防、金融、医疗健康、电商与实体零售、无人驾驶等各类场景。人脸识别、图像搜索、文字识别、车辆分析、视频结构化、动作识别等算法为生产活动带来了安全保障与效率提升，也为人类生活提供了更多便捷与乐趣。
在技术与应用高速发展的另一面，是日渐突出的“人才荒”问题。根据工业和信息化部人才交流中心编写的《人工智能产业人才发展报告》数据显示，我国人工智能产业中，有效人才缺口达 30 万，且特定技术方向和岗位上人才供需失衡比例尤为突出。其中，计算机视觉领域岗位人才供需比为 0.09，即100岗位需求，相关从业人才只有9个，属于极度稀缺程度。我国计算机视觉人才的严重不足可能由于研究起步晚和产业化积累不足，导致人才培养速度没有跟上产业发展需求。
所以说，目前计算机视觉人才缺口还很大，就业上是没有问题的。
计算机视觉在未来的行业发展中属于前景行业，但并不意味着毕业后就一定可以找到工作，你除了需要在学校好好学习，拒绝躺平以外还需要及时的了解企业的岗位需求，在毕业前一年就对企业招聘的要求了如指掌。在最后的一年里，通过学习来提高自己让自己成为满足企业要求的人才，先人一步。
岗位要求：
1、具有较强的编程功底和良好的代码风格，具备算法实现能力，熟练掌握python。
2、具有较强的数学基础，熟悉常用的数据结构及优化原理等相关知识。
3、能够使用工具或编程语言，进行良好的数据分析，算法抽象及再应用能力。
4、熟练掌握python、matlab或c++ ，具有较强的数学基础。
5、有较强的学术能力，在顶级期刊、会议上发表过论文。
6、在acm, 数学建模，kaggle等比赛获得较好名次。
7、在自然语言处理，机器学习、深度学习、计算机视觉、图网络、gan等领域有相关项目经历加分。
8、计算机视觉、多智能体系统、机器学习、人工智能等相关专业硕士；
9、非常熟悉caffe，caffe2，mxnet，tensorflow，pytorch中至少一种的深度学习框架；
10、熟悉前沿人工智能技术如产生式对抗网络、深度强化学习、算法博弈等领域知识、算法及代码；
11、利用深度学习技术开展过人脸识别、目标检测、图像检索、视频检索、异常行为分析相关方向的研究和项目经历，具有较强的项目开发能力；
12、在本领域（计算机视觉、模式识别、多智能体系统、机器学习、人工智能等方向）的高水平国际学术期刊或顶级国际会议上（ccf-b类或者ccf-c类）发表过一作论文。
13、有相关计算机视觉竞赛经验者优先；
14、至少1年以上图像算法和工业检测应用经验，掌握c++，python,matlab编程；
15、优秀的沟通能力和学习能力。
16、有ai图像算法应用经验者优先。
17、熟悉3d视觉算法，掌握pcl等常用工具优先。
18、悉opencv/opengl/caffe等常用开源库；
对于上面的要求不一定要求全部符合，但是一定要大部分符合，当你满足的越多那么你就越容易就业。任何行业都有人说好，也有人说不好，重点是你再怎么样，所以与其说在纠结就业前景如何不如去提高自己，如果无法去改变环境，那就让自己去适应环境。
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计算机视觉就业怎么样？
根据清华大学数据显示，在诸多人工智能技术方向中，计算机视觉(computer vision)是中国市场规模最大的应用方向，在整体中国人工智能市场应用中占比为 34.9%。计算机视觉技术的研究目标是使计算机具备人类的视觉能力，能看懂图像内容、理解动态场景，已经广泛应用于智慧城市与新基建、安防、金融、医疗健康、电商与实体零售、无人驾驶等各类场景。人脸识别、图像搜索、文字识别、车辆分析、视频结构化、动作识别等算法为生产活动带来了安全保障与效率提升，也为人类生活提供了更多便捷与乐趣。
在技术与应用高速发展的另一面，是日渐突出的“人才荒”问题。根据工业和信息化部人才交流中心编写的《人工智能产业人才发展报告》数据显示，我国人工智能产业中，有效人才缺口达 30 万，且特定技术方向和岗位上人才供需失衡比例尤为突出。其中，计算机视觉领域岗位人才供需比为 0.09，即100岗位需求，相关从业人才只有9个，属于极度稀缺程度。我国计算机视觉人才的严重不足可能由于研究起步晚和产业化积累不足，导致人才培养速度没有跟上产业发展需求。
所以说，目前计算机视觉人才缺口还很大，就业上是没有问题的。
计算机视觉在未来的行业发展中属于前景行业，但并不意味着毕业后就一定可以找到工作，你除了需要在学校好好学习，拒绝躺平以外还需要及时的了解企业的岗位需求，在毕业前一年就对企业招聘的要求了如指掌。在最后的一年里，通过学习来提高自己让自己成为满足企业要求的人才，先人一步。
岗位要求：
1、具有较强的编程功底和良好的代码风格，具备算法实现能力，熟练掌握python。
2、具有较强的数学基础，熟悉常用的数据结构及优化原理等相关知识。
3、能够使用工具或编程语言，进行良好的数据分析，算法抽象及再应用能力。
4、熟练掌握python、matlab或c++ ，具有较强的数学基础。
5、有较强的学术能力，在顶级期刊、会议上发表过论文。
6、在acm, 数学建模，kaggle等比赛获得较好名次。
7、在自然语言处理，机器学习、深度学习、计算机视觉、图网络、gan等领域有相关项目经历加分。
8、计算机视觉、多智能体系统、机器学习、人工智能等相关专业硕士；
9、非常熟悉caffe，caffe2，mxnet，tensorflow，pytorch中至少一种的深度学习框架；
10、熟悉前沿人工智能技术如产生式对抗网络、深度强化学习、算法博弈等领域知识、算法及代码；
11、利用深度学习技术开展过人脸识别、目标检测、图像检索、视频检索、异常行为分析相关方向的研究和项目经历，具有较强的项目开发能力；
12、在本领域（计算机视觉、模式识别、多智能体系统、机器学习、人工智能等方向）的高水平国际学术期刊或顶级国际会议上（ccf-b类或者ccf-c类）发表过一作论文。
13、有相关计算机视觉竞赛经验者优先；
14、至少1年以上图像算法和工业检测应用经验，掌握c++，python,matlab编程；
15、优秀的沟通能力和学习能力。
16、有ai图像算法应用经验者优先。
17、熟悉3d视觉算法，掌握pcl等常用工具优先。
18、悉opencv/opengl/caffe等常用开源库；
对于上面的要求不一定要求全部符合，但是一定要大部分符合，当你满足的越多那么你就越容易就业。任何行业都有人说好，也有人说不好，重点是你再怎么样，所以与其说在纠结就业前景如何不如去提高自己，如果无法去改变环境，那就让自己去适应环境。
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