AI是目前就業(yè)中前景最好的幾個領域之一，工作聽起來高大上，工資很高，是不是有一種“名利雙收”的感覺？
很多的同學也想進入AI行業(yè)，就開始進行相關的搜索，機器學習、深度學習…這些詞匯最先進入到各位的視野。然后就開始搜索如何學習，一看到機器學習的算法，就被那些數(shù)學公示給難倒了，我當年也是這么干的，但是憑著數(shù)學功底還有一些硬挺了好久。
那些公式推導的我也是暈暈乎乎的，簡直有點懷疑人生。但是我沒有一條道走到黑，我就想找點代碼看看這些是怎么實現(xiàn)的（理論很重要，但是現(xiàn)在的框架和庫都將算法封裝好了，我覺得不是做新算法研發(fā)的同學可以不用深究算法）。后來開始研究到了深度學習，這里沒有機器學習那么多的復雜公式推導，因為有一定的圖像處理基礎所以選擇了計算機視覺這個分支。
選擇一個就業(yè)方向還不是為了“修福報”，馬老師說的好，員工離職無非兩個原因，“錢沒給到位、心受委屈了”，但是第一條的明顯居多。那我們選擇計算機視覺方向，來看看各個平臺給多少錢呢，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，要求各位應聘的同學具有什么樣的素質(zhì)呢？我們一起來看看招聘要求。

總結起來主要是以下幾點：
1、掌握常用的計算機視覺算法：圖像分類、目標價測、圖像分割等；
2、掌握常用的圖像處理庫：OpenCV等；
3、掌握深度學習框架：Tensorflow、Keras等；
4、有模型部署經(jīng)驗（或稱實踐經(jīng)驗、算法落地經(jīng)驗），包括模型優(yōu)化（壓縮、量化）。
看起來是不是覺得好難呢，No，No，No…
因為這些內(nèi)容已經(jīng)在這本書里面全面講述了：

讓我們來看看這本書的目錄吧，就知道這和找工作是多么的“無縫對接”。

***整本書的內(nèi)容總結起來就是以下四個部分：

第一部分包括第 1、2 章，主要講解深度學習基礎和計算機視覺基礎。本部分講解計算機視覺領域的經(jīng)典網(wǎng)絡，這些網(wǎng)絡是很多視覺算法模型的主干網(wǎng)絡，用于特征的提取；還講解常見的目標檢測算法，有關的算法論文在介紹時都有指出，讀者可以查看論文原文，了解更多的算法細節(jié)。

第二部分包括第 3～6 章，主要講解基于OpenCV庫的圖像處理知識。對每個知識的作用點進行分析，說明OpenCV 中 Python 和
C++接口的詳情，并給出多個應用案例，讓讀者能夠清晰地看到圖像處理的效果，增加對知識點的理解。

第三部分包括第 7～11 章，主要講解計算機視覺中的實戰(zhàn)項目。這些應用是計算機視覺方向的常見任務，有很多開源代碼可供參考。本書在講解時依照相同的結構講解，包括數(shù)據(jù)預處理、網(wǎng)絡搭建和模型訓練三個模塊，這些算法模型經(jīng)過轉(zhuǎn)換之后的應用效果在本書中也有介紹。在進行項目介紹時，本書對代碼做了詳細的注釋，對于實現(xiàn)細節(jié)也做了追本溯源的講解，讓讀者能夠理解設計意圖。

第四部分包括第 12、13 章，主要講解模型的落地部署。本書基于 TensorFlow Lite 進行模型部署的講解，選用此框架一方面是因為
TensorFlow 的受眾較廣、熱度很高；另一方面是因為該框架在各平臺都有對應的支持與優(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題及解決辦法，這些都是我在工程應用中的經(jīng)驗總結，遇到的問題也是在部署過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，以最小的代價實現(xiàn)自己的需求。***

四個部分的內(nèi)容涵蓋了現(xiàn)在計算機視覺算法工程師招聘的崗位要求，讀者在閱讀本書的時候，可以在理解案例代碼后，研究知識點對應的原理，相信每位認真研究本書的同學都可以在計算機視覺領域大展拳腳，找到自己心儀的工作。

總結

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內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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