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(zhǔn)確，需要大量繁復(fù)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(zhǔn)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(xué)習(xí)（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(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，是機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)是基于仿生學(xué)，是目前最像人類的人工智能技術(shù)。因此，深度學(xué)習(xí)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：

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：

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(yù)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(xué)

一般來說，對于每一個想要開始深度學(xué)習(xí)的大學(xué)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(xué)習(xí)如何入門。

要知道，想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)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(xué)，這樣做壞處比較多，既比較耗費時間又容易造成“懈怠學(xué)習(xí)”，打消學(xué)習(xí)的積極性。

所以，對于想入門深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)知識點。從宏觀到微觀，從整體到細節(jié)，更有利于深度學(xué)習(xí)快速入門！而且從學(xué)習(xí)的積極性來說，也起到了“正反饋”的作用。

深度學(xué)習(xí)初學(xué)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(xué)習(xí)框架，比如：TensorFlow

3、不斷夯實你的深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)推導(dǎo)、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(xué)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(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)起來就更加簡單可行了。你甚至可以在沒有任何深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，完成業(yè)內(nèi)高精準(zhǔn)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(xué)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(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)這一門《人工智能AI之Yolov3+TensorFlow深度學(xué)習(xí)》課程，這是一整套完整且簡單易學(xué)，基于LabVIEW機器視覺的AI深度學(xué)習(xí)系列教程。課程理論與實踐相結(jié)合，手把手教會學(xué)員如何使用LabVIEW一步步完成TensorFlow進行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和調(diào)用，學(xué)會即可直接上手，并把深度學(xué)習(xí)實踐運用到學(xué)習(xí)、工作當(dāng)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(xué)習(xí)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

適合學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)應(yīng)用；

2、PLC電氣工程師利用LabVIEW進行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用編程；

3、機械工程師利用LabVIEW進行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用編程；

4、在校大學(xué)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(xùn)練的流程；

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原文標(biāo)題：年薪30W+，易學(xué)懂的人卻很少，最近這個職業(yè)火了...

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