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年薪30W+的職業(yè) 易學懂市場需求大 人工智能AI視覺你值得擁有

lPCU_elecfans ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 2020-12-16 15:39 ? 次閱讀

隨著工業(yè)制造的高速發(fā)展,機器視覺已成為工業(yè)自動化中不可或缺的關(guān)鍵部分。但是,傳統(tǒng)的工業(yè)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(huán)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(diào)試工作...

并且,在人工智能的發(fā)展趨勢,工業(yè)制造業(yè)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(chǎn)業(yè)升級以來,人工智能作為新一輪產(chǎn)品變革的主力,也讓許多傳統(tǒng)機器視覺廠商也在快速轉(zhuǎn)型。AI賦能下的傳統(tǒng)視覺行業(yè),更是催生出一門新的職業(yè)——深度學習算法工程師。據(jù)統(tǒng)計,這項新晉的人才職位缺口高達80萬以上,平均從業(yè)者年起薪至少30萬,特別優(yōu)秀的人才沒有封頂。關(guān)鍵的是還比較容易入門,傳統(tǒng)視覺從業(yè)者就算沒有理論基礎(chǔ),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(guān)鍵技術(shù)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(shù)。因此,深度學習行業(yè)崗位能夠在短時間內(nèi)迅速火起來,小編一點都不覺得意外。

先看看職業(yè)的市場需求

國內(nèi)某新一線城市發(fā)布“緊缺專業(yè)人才需求目錄”里,有關(guān)人工智能的崗位就有15類:

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

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機器視覺作為實現(xiàn)工業(yè)自動化、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。某專業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計網(wǎng)顯示,2020年全球人工智能市場規(guī)模將達到2萬億美元,預計未來幾年市場將繼續(xù)保持高速增長,到2030年全球市場規(guī)模將達到15.7萬億美元的規(guī)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(zhuǎn)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(chǔ)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(tǒng)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(jié),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(shù)學推導、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、不斷地實踐所學到的技能,比如:從搭建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始

相比其他人工智能領(lǐng)域應(yīng)用,以傳統(tǒng)機器視覺結(jié)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(chǔ),不懂Python編程語言的前提下,使用LabVIEW調(diào)用TensorFlow進行深度學習模型的訓練,完成業(yè)內(nèi)高精準的機器視覺產(chǎn)品檢測,是迄今為止,自動化或互聯(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)的大學生,想做一份高質(zhì)量的課題設(shè)計和研究

如果你是傳統(tǒng)PLC電氣/機械工程師,想學習深度學習應(yīng)用編程

如果你從事醫(yī)療/安防/汽車檢測,想獲取最新行業(yè)技能,并實現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)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(jié)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(diào)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(lián)網(wǎng)行業(yè)提供最新的、有效的工業(yè)視覺解決方案,針對傳統(tǒng)視覺算法需要手動設(shè)計特征提取方法的弊端,深度學習模擬人的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行模型,通過計算機強大的運算能力,能擬合出比傳統(tǒng)算法適用性更強的模型,解決了行業(yè)內(nèi)的難題。目前,這套機器視覺解決方案,國內(nèi)外大型自動化公司很多都在積極研發(fā)和使用相關(guān)產(chǎn)品。

課程詳細大綱

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適合學習人群

1、工業(yè)自動化行業(yè)從業(yè)者利用LabVIEW或者C#進行深度學習應(yīng)用;

2、PLC電氣工程師利用LabVIEW進行深度學習應(yīng)用編程;

3、機械工程師利用LabVIEW進行深度學習應(yīng)用編程;

4、在校大學生/研究生利用LabVIEW實現(xiàn)課程設(shè)計和課題研究;

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

想了解更多人工智能AI視覺的課程詳情,可以點擊文章左下角“閱讀原文”或者添加以下任意一位發(fā)燒友學院助教老師了解哦!

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