隨著工業(yè)制造的高速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)已成為工業(yè)自動(dòng)化中不可或缺的關(guān)鍵部分。但是，傳統(tǒng)的工業(yè)視覺(jué)存在很多的不足，比如：需要把打光作為主要手段，使用每個(gè)像素點(diǎn)去計(jì)算，受到環(huán)境光影響較大，圖像識(shí)別率低定位不準(zhǔn)確，需要大量繁復(fù)的調(diào)試工作...

并且，在人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，工業(yè)制造業(yè)對(duì)于機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的高效率、高精準(zhǔn)度以及智能化的需求，也越來(lái)越高了。

特別是在中央提出“新基建”，推動(dòng)信息化與智能產(chǎn)業(yè)升級(jí)以來(lái)，人工智能作為新一輪產(chǎn)品變革的主力，也讓許多傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)廠商也在快速轉(zhuǎn)型。AI賦能下的傳統(tǒng)視覺(jué)行業(yè)，更是催生出一門(mén)新的職業(yè)——深度學(xué)習(xí)（算法）工程師。據(jù)統(tǒng)計(jì)，這項(xiàng)新晉的人才職位缺口高達(dá)80萬(wàn)以上，平均從業(yè)者年起薪至少30萬(wàn)，特別優(yōu)秀的人才沒(méi)有封頂。關(guān)鍵的是還比較容易入門(mén)，傳統(tǒng)視覺(jué)從業(yè)者就算沒(méi)有理論基礎(chǔ)，也很快就能夠掌握。

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，是機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)之一。兩者都同屬于人工智能的范疇，但深度學(xué)習(xí)是基于仿生學(xué)，是目前最像人類(lèi)的人工智能技術(shù)。因此，深度學(xué)習(xí)行業(yè)崗位能夠在短時(shí)間內(nèi)迅速火起來(lái)，小編一點(diǎn)都不覺(jué)得意外。

先看看職業(yè)的市場(chǎng)需求

國(guó)內(nèi)某新一線(xiàn)城市發(fā)布“緊缺專(zhuān)業(yè)人才需求目錄”里，有關(guān)人工智能的崗位就有15類(lèi)：

再來(lái)看一下去年全年，北上廣人綜合統(tǒng)計(jì)人工智能相關(guān)崗位的平均薪資情況：

機(jī)器視覺(jué)作為實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化、智能化的關(guān)鍵，也成為了人工智能發(fā)展最快的分支之一。某專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)顯示，2020年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到2萬(wàn)億美元，預(yù)計(jì)未來(lái)幾年市場(chǎng)將繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)，到2030年全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到15.7萬(wàn)億美元的規(guī)模，約合人民幣104萬(wàn)億元。

再說(shuō)說(shuō)怎么學(xué)

一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于每一個(gè)想要開(kāi)始深度學(xué)習(xí)的大學(xué)生、IT程序員或是轉(zhuǎn)行人員，最頭疼也是最迫切需求的就是深度學(xué)習(xí)如何入門(mén)。

要知道，想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)需要的理論知識(shí)很多，很多人基礎(chǔ)不是特別扎實(shí)，就想著從最底層開(kāi)始學(xué)，這樣做壞處比較多，既比較耗費(fèi)時(shí)間又容易造成“懈怠學(xué)習(xí)”，打消學(xué)習(xí)的積極性。

所以，對(duì)于想入門(mén)深度學(xué)習(xí)的小伙伴，個(gè)人建議最好從頂層框架上有個(gè)系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，然后再?gòu)膶?shí)踐到理論，有的放矢的查缺補(bǔ)漏機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)。從宏觀到微觀，從整體到細(xì)節(jié)，更有利于深度學(xué)習(xí)快速入門(mén)！而且從學(xué)習(xí)的積極性來(lái)說(shuō)，也起到了“正反饋”的作用。

深度學(xué)習(xí)初學(xué)者入門(mén)必備的技能知識(shí)，大概需要掌握這幾點(diǎn)：

1、選擇一門(mén)合適的編程語(yǔ)言，比如：Python

2、選擇一個(gè)最好的深度學(xué)習(xí)框架，比如：TensorFlow

3、不斷夯實(shí)你的深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)推導(dǎo)、理論比如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度優(yōu)化、卷積神經(jīng)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)（RNN）

4、不斷地實(shí)踐所學(xué)到的技能，比如：從搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始

相比其他人工智能領(lǐng)域應(yīng)用，以傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)結(jié)合的AI深度學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)起來(lái)就更加簡(jiǎn)單可行了。你甚至可以在沒(méi)有任何深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，不懂Python編程語(yǔ)言的前提下，使用LabVIEW調(diào)用TensorFlow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，完成業(yè)內(nèi)高精準(zhǔn)的機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品檢測(cè)，是迄今為止，自動(dòng)化或互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供的一套最新的、也是最有效的解決方案。

如果你想投身AI人工智能行業(yè)，卻苦于不知從何入手？

如果你是即將畢業(yè)的大學(xué)生，想做一份高質(zhì)量的課題設(shè)計(jì)和研究

如果你是傳統(tǒng)PLC電氣/機(jī)械工程師，想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用編程

如果你從事醫(yī)療/安防/汽車(chē)檢測(cè)，想獲取最新行業(yè)技能，并實(shí)現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)化落地

...

那么 ，我們推薦你學(xué)習(xí)這一門(mén)《人工智能AI之Yolov3+TensorFlow深度學(xué)習(xí)》課程，這是一整套完整且簡(jiǎn)單易學(xué)，基于LabVIEW機(jī)器視覺(jué)的AI深度學(xué)習(xí)系列教程。課程理論與實(shí)踐相結(jié)合，手把手教會(huì)學(xué)員如何使用LabVIEW一步步完成TensorFlow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和調(diào)用，學(xué)會(huì)即可直接上手，并把深度學(xué)習(xí)實(shí)踐運(yùn)用到學(xué)習(xí)、工作當(dāng)中。

課程概況

這是一套自動(dòng)化或互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供最新的、有效的工業(yè)視覺(jué)解決方案，針對(duì)傳統(tǒng)視覺(jué)算法需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取方法的弊端，深度學(xué)習(xí)模擬人的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行模型，通過(guò)計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力，能擬合出比傳統(tǒng)算法適用性更強(qiáng)的模型，解決了行業(yè)內(nèi)的難題。目前，這套機(jī)器視覺(jué)解決方案，國(guó)內(nèi)外大型自動(dòng)化公司很多都在積極研發(fā)和使用相關(guān)產(chǎn)品。

課程詳細(xì)大綱

適合學(xué)習(xí)人群

1、工業(yè)自動(dòng)化行業(yè)從業(yè)者利用LabVIEW或者C#進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用；

2、PLC電氣工程師利用LabVIEW進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用編程；

3、機(jī)械工程師利用LabVIEW進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用編程；

4、在校大學(xué)生/研究生利用LabVIEW實(shí)現(xiàn)課程設(shè)計(jì)和課題研究；

5、IT互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人群快速掌握TensorFlow與Yolov3算法訓(xùn)練的流程；

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原文標(biāo)題：年薪30W+，易學(xué)懂的人卻很少，最近這個(gè)職業(yè)火了...

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