年薪30W+的职业 易学懂市场需求大 人工智能AI视觉你值得拥有

随着 工业制造的高速发展， 机器视觉已成为 工业自动化中不可或缺的关键部分。但是，传统的工业视觉存在很多的不足，比如：需要把打光作为主要手段，使用每个像素点去计算，受到环境光影响较大，图像识别率低定位不准确，需要大量繁复的调试工作...

并且，在 人工智能的发展趋势，工业制造业对于机器视觉 检测的高效率、高精准度以及 智能化的需求，也越来越高了。

特别是在中央提出“新基建”，推动 信息化与智能产业升级以来，人工智能作为新一轮 产品变革的主力，也让许多传统机器视觉 厂商也在快速转型。 AI赋能下的传统视觉行业，更是催生出一门新的职业—— 深度学习（ 算法） 工程师。据统计，这项新晋的人才职位缺口高达80万以上，平均从业者年起薪至少30万，特别优秀的人才没有封顶。关键的是还比较容易入门，传统视觉从业者就算没有理论基础，也很快就能够掌握。

深度学习作为 机器学习的一个分支，是机器学习的关键技术之一。两者都同属于人工智能的范畴，但深度学习是基于仿生学，是目前最像人类的人工智能技术。因此，深度学习行业岗位能够在短时间内迅速火起来，小编一点都不觉得意外。

先看看职业的市场需求

国内某新一线城市发布“紧缺专业人才需求目录”里，有关人工智能的岗位就有15类：

再来看一下去年全年，北上广人综合统计人工智能相关岗位的平均薪资情况：

机器视觉作为实现工业自动化、智能化的关键，也成为了人工智能发展最快的分支之一。某专业数据统计网显示，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。

再说说怎么学

一般来说，对于每一个想要开始深度学习的大学生、IT 程序员或是转行人员，最头疼也是最迫切需求的就是深度学习如何入门。

要知道，想学习深度学习需要的理论知识很多，很多人基础不是特别扎实，就想着从最底层开始学，这样做坏处比较多，既比较耗费时间又容易造成“懈怠学习”，打消学习的积极性。

所以，对于想入门深度学习的小伙伴，个人建议最好从顶层框架上有个系统的认识，然后再从实践到理论，有的放矢的查缺补漏机器学习知识点。从宏观到微观，从整体到细节，更有利于深度学习快速入门！而且从学习的积极性来说，也起到了“正反馈”的作用。

深度学习初学者入门必备的技能知识，大概需要掌握这几点：

1、选择一门合适的 编程语言，比如： Python

2、选择一个最好的深度学习框架，比如： TensorFlow

3、不断夯实你的深度学习数学推导、理论比如： 神经网络的梯度优化、卷积神经（CNN）、循环神经（RNN）

4、不断地实践所学到的技能，比如：从搭建一个简单的神经网络开始

相比其他人工智能领域应用，以传统机器视觉结合的AI深度学习，学习起来就更加简单可行了。你甚至可以在没有任何深度学习理论基础，不懂Python编程语言的前提下，使用 LabVIEW调用 Tens orFlow进行深度学习模型的训练，完成业内高精准的机器视觉产品检测，是迄今为止，自动化或互联网行业提供的一套 最新的、也是最有效的解决方案。

如果你想投身AI人工智能行业，却苦于不知从何入手？

如果你是即将毕业的大学生，想做一份高质量的课题设计和研究

如果你是传统 PLC 电气/ 机械工程师，想学习深度学习应用编程

如果你从事医疗/安防/汽车检测，想获取最新行业技能，并实现技术转化落地

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那么 ，我们 推荐你学习这一门《人工智能AI之Yolov3+TensorFlow深度学习》课程，这是一整套完整且简单易学，基于LabVIEW机器视觉的AI深度学习系列教程。课程理论与实践相结合，手把手教会学员如何使用LabVIEW一步步完成TensorFlow进行深度学习模型的训练和调用，学会即可直接上手，并把深度学习实践运用到学习、工作当中。

课程概况

这是一套自动化或互联网行业提供最新的、有效的工业视觉解决方案，针对传统视觉算法需要手动设计特征提取方法的弊端，深度学习 模拟人的大脑神经网络运行模型，通过计算机强大的运算能力，能拟合出比传统算法适用性更强的模型，解决了行业内的难题。目前，这套机器视觉解决方案，国内外大型自动化 公司很多都在积极研发和使用相关产品。

课程详细大纲

适合学习人群

1、工业自动化行业从业者利用LabVIEW或者 C#进行深度学习应用；

2、PLC电气工程师利用LabVIEW进行深度学习应用编程；

3、机械工程师利用LabVIEW进行深度学习应用编程；

4、在校大学生/研究生利用LabVIEW实现课程设计和课题研究；

5、IT互联网行业人群快速掌握TensorFlow与Yolov3算法训练的流程；

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原文标题：年薪30W+，易学懂的人却很少，最近这个职业火了...

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