隨著工業制造的高速發展機器視覺已成為工業自動化中不可或缺的關鍵部分。但是 傳統的工業視覺存在很多的不足 比如：需要把打光作為主要手段 使用每個像素點去計算 受到環境光影響較大 圖像識別率低定位不準確 需要大量繁復的調試工作...
并且 在人工智能的發展趨勢 工業制造業對于機器視覺檢測的高效率、高精準度以及智能化的需求 也越來越高了。
特別是在中央提出“新基建” 推動信息化與智能產業升級以來 人工智能作為新一輪產品變革的主力 也讓許多傳統機器視覺廠商也在快速轉型。AI賦能下的傳統視覺行業 更是催生出一門新的職業——深度學習（算法）工程師。據統計 這項新晉的人才職位缺口高達80萬以上 平均從業者年起薪至少30萬 特別優秀的人才沒有封頂。關鍵的是還比較容易入門 傳統視覺從業者就算沒有理論基礎 也很快就能夠掌握。
深度學習作為機器學習的一個分支 是機器學習的關鍵技術之一。兩者都同屬于人工智能的范疇 但深度學習是基于仿生學 是目前最像人類的人工智能技術。因此 深度學習行業崗位能夠在短時間內迅速火起來 小編一點都不覺得意外。
先看看職業的市場需求
國內某新一線城市發布“緊缺專業人才需求目錄”里 有關人工智能的崗位就有15類：
再來看一下去年全年 北上廣人綜合統計人工智能相關崗位的平均薪資情況：
機器視覺作為實現工業自動化、智能化的關鍵 也成為了人工智能發展最快的分支之一。某專業數據統計網顯示 2020年全球人工智能市場規模將達到2萬億美元 預計未來幾年市場將繼續保持高速增長 到2030年全球市場規模將達到15.7萬億美元的規模 約合人民幣104萬億元。
再說說怎么學
一般來說 對于每一個想要開始深度學習的大學生、IT程序員或是轉行人員 最頭疼也是最迫切需求的就是深度學習如何入門。
要知道 想學習深度學習需要的理論知識很多 很多人基礎不是特別扎實 就想著從最底層開始學 這樣做壞處比較多 既比較耗費時間又容易造成“懈怠學習” 打消學習的積極性。
所以 對于想入門深度學習的小伙伴 個人建議最好從頂層框架上有個系統的認識 然后再從實踐到理論 有的放矢的查缺補漏機器學習知識點。從宏觀到微觀 從整體到細節 更有利于深度學習快速入門！而且從學習的積極性來說 也起到了“正反饋”的作用。
深度學習初學者入門必備的技能知識 大概需要掌握這幾點：
1、選擇一門合適的編程語言 比如：Python
2、選擇一個最好的深度學習框架 比如：TensorFlow
3、不斷夯實你的深度學習數學推導、理論比如：神經網絡的梯度優化、卷積神經（CNN）、循環神經（RNN）
4、不斷地實踐所學到的技能 比如：從搭建一個簡單的神經網絡開始
相比其他人工智能領域應用 以傳統機器視覺結合的AI深度學習 學習起來就更加簡單可行了。你甚至可以在沒有任何深度學習理論基礎 不懂Python編程語言的前提下 使用LabVIEW調用TensorFlow進行深度學習模型的訓練 完成業內高精準的機器視覺產品檢測 是迄今為止 自動化或互聯網行業提供的一套最新的、也是最有效的解決方案。
如果你想投身AI人工智能行業 卻苦于不知從何入手？
如果你是即將畢業的大學生 想做一份高質量的課題設計和研究
如果你是傳統PLC電氣/機械工程師 想學習深度學習應用編程
如果你從事醫療/安防/汽車檢測 想獲取最新行業技能 并實現技術轉化落地
...
那么 我們推薦你學習這一門《人工智能AI之Yolov3+TensorFlow深度學習》課程 這是一整套完整且簡單易學 基于LabVIEW機器視覺的AI深度學習系列教程。課程理論與實踐相結合 手把手教會學員如何使用LabVIEW一步步完成TensorFlow進行深度學習模型的訓練和調用 學會即可直接上手 并把深度學習實踐運用到學習、工作當中。
課程概況
這是一套自動化或互聯網行業提供最新的、有效的工業視覺解決方案 針對傳統視覺算法需要手動設計特征提取方法的弊端 深度學習模擬人的大腦神經網絡運行模型 通過計算機強大的運算能力 能擬合出比傳統算法適用性更強的模型 解決了行業內的難題。目前 這套機器視覺解決方案 國內外大型自動化公司很多都在積極研發和使用相關產品。
課程詳細大綱
適合學習人群
1、工業自動化行業從業者利用LabVIEW或者C#進行深度學習應用；
2、PLC電氣工程師利用LabVIEW進行深度學習應用編程；
3、機械工程師利用LabVIEW進行深度學習應用編程；
4、在校大學生/研究生利用LabVIEW實現課程設計和課題研究；
5、IT互聯網行業人群快速掌握TensorFlow與Yolov3算法訓練的流程；
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原文標題：年薪30W+ 易學懂的人卻很少 最近這個職業火了...
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