AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向,从几年前大家认识到 AI 的能力,到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。
计算机视觉目前在很多领域都已经实现了商业应用,从现实市场规模角度,目前人脸识别和视频监控应用远远大于其它应用总和。
有一定市场规模的应用还有:文字识别,工业视觉,手机拍照美化,辅助/自动驾驶,医疗影像(CT/MRI重建)。
由于CV相比其他领域来说,简单易学在加上模型成熟,吸引来大量的学生和从业者的涌入。
所以很多人担心,计算机视觉会不会太内卷了,现在投身进入是否是一个明智的选择。
从普遍意义上说,在人工智能时代的浪潮中,作为计算机相关专业的学生,无论是选择继续科研还是进入工业界,计算机视觉都仍然是一个既有广泛的应用前景(钱景)。
但不可避免的是,未来对从业者的要求也更高了,跑跑开源调调参数的工程师当然过剩,但懂如何在现有系统中发挥AI价值的工程师非常缺。
而水一大堆修修补补,工程技巧性论文(顶会也很多水),既没有挖新坑,也不去解决现有方法根本性问题的研究者也是严重过剩的。
今天介绍一位朋友—王小天,目前就职于BAT之一,AI算法高级技术专家,法国TOP3高校双硕(计算机科学和数学应用双硕士)毕业。
他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文,具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。在人工智能发展早期就开始摸索和研究,也深知初学者学习痛点,兼具理论与实战落地经验,说实话,这样资历的人,很难得。
为了帮助大家入门进阶CV,他录制了一套卷积神经网络、目标检测、OpenCV,从检测模型教学逐步深入,帮你轻松掌握目标检测,轻松提升CV算法核心能力。
他对学习者的建议:计算机视觉的提升不在于搭建模型,而在于不断调优、改进过程中积累的经验。
由于工作需要,这份教程我本人也在学习中,虽然已经从事这个行业多年,再看这份教程的时候,仍然能查漏补缺,收获满满,我相信不管是AI入门,还是已经具备了一定的工作经验,这份学习资料,都值得你去认真学习研究。
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他工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作,推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。
对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。
这份教程是他8年人工领域实战经验的凝练,通过讲解和实战操作,让你能做到独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),从检测模型教学逐步深入,帮你轻松掌握目标检测,并进行神经网络的训练和推理解决各种CV问题。
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