年薪30W+,易學懂的人卻很少,最近這個職業火了……

隨著工業製造的高速發展，機器視覺已成為工業自動化中不可或缺的關鍵部分。但是，傳統的工業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，受到環境光影響較大，圖像識別率低定位不準確，需要大量繁複的調試工作...

並且，在人工智慧的發展趨勢，工業製造業對於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業升級以來，人工智慧作為新一輪產品變革的主力，也讓許多傳統機器視覺廠商也在快速轉型。AI賦能下的傳統視覺行業，更是催生出一門新的職業——深度學習（算法）工程師。據統計，這項新晉的人才職位缺口高達80萬以上，平均從業者年起薪至少30萬，特別優秀的人才沒有封頂。關鍵的是還比較容易入門，傳統視覺從業者就算沒有理論基礎，也很快就能夠掌握。

深度學習作為機器學習的一個分支，是機器學習的關鍵技術之一。兩者都同屬於人工智慧的範疇，但深度學習是基於仿生學，是目前最像人類的人工智慧技術。因此，深度學習行業崗位能夠在短時間內迅速火起來，小編一點都不覺得意外。

先看看職業的市場需求

國內某新一線城市發布「緊缺專業人才需求目錄」裡，有關人工智慧的崗位就有15類：

再來看一下去年全年，北上廣人綜合統計人工智慧相關崗位的平均薪資情況：

機器視覺作為實現工業自動化、智能化的關鍵，也成為了人工智慧發展最快的分支之一。某專業數據統計網顯示，2020年全球人工智慧市場規模將達到2萬億美元，預計未來幾年市場將繼續保持高速增長，到2030年全球市場規模將達到15.7萬億美元的規模，約合人民幣104萬億元。

再說說怎麼學

一般來說，對於每一個想要開始深度學習的大學生、IT程式設計師或是轉行人員，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，很多人基礎不是特別紮實，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，對於想入門深度學習的小夥伴，個人建議最好從頂層框架上有個系統的認識，然後再從實踐到理論，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，更有利於深度學習快速入門！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、選擇一門合適的程式語言，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學推導、理論比如：神經網絡的梯度優化、卷積神經（CNN）、循環神經（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網絡開始

相比其他人工智慧領域應用，以傳統機器視覺結合的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，不懂Python程式語言的前提下，使用LabVIEW調用TensorFlow進行深度學習模型的訓練，完成業內高精準的機器視覺產品檢測，是迄今為止，自動化或網際網路行業提供的一套最新的、也是最有效的解決方案。

▪ 如果你想投身AI人工智慧行業，卻苦於不知從何入手？

▪ 如果你是即將畢業的大學生，想做一份高質量的課題設計和研究

▪ 如果你是傳統PLC電氣/機械工程師，想學習深度學習應用編程

▪ 如果你從事醫療/安防/汽車檢測，想獲取最新行業技能，並實現技術轉化落地

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那麼 ，我們推薦你學習這一門《人工智慧AI之Yolov3+TensorFlow深度學習》課程，這是一整套完整且簡單易學，基於LabVIEW機器視覺的AI深度學習系列教程。課程理論與實踐相結合，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用，學會即可直接上手，並把深度學習實踐運用到學習、工作當中。

課程概況

這是一套自動化或網際網路行業提供最新的、有效的工業視覺解決方案，針對傳統視覺算法需要手動設計特徵提取方法的弊端，深度學習模擬人的大腦神經網絡運行模型，通過計算機強大的運算能力，能擬合出比傳統算法適用性更強的模型，解決了行業內的難題。目前，這套機器視覺解決方案，國內外大型自動化公司很多都在積極研發和使用相關產品。

課程詳細大綱

適合學習人群

1、工業自動化行業從業者利用LabVIEW或者C#進行深度學習應用；

2、PLC電氣工程師利用LabVIEW進行深度學習應用編程；

3、機械工程師利用LabVIEW進行深度學習應用編程；

4、在校大學生/研究生利用LabVIEW實現課程設計和課題研究；

5、IT網際網路行業人群快速掌握TensorFlow與Yolov3算法訓練的流程；