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AI 顯然是最近幾年非常火的一個新技術(shù)方向，從幾年前大家認(rèn)識到 AI 的能力，到現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)里已經(jīng)在普遍的探討 AI 如何落地了。

計算機視覺目前在很多領(lǐng)域都已經(jīng)實現(xiàn)了商業(yè)應(yīng)用，從現(xiàn)實市場規(guī)模角度，目前人臉識別和視頻監(jiān)控應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其它應(yīng)用總和。

有一定市場規(guī)模的應(yīng)用還有：文字識別，工業(yè)視覺，手機拍照美化，輔助/自動駕駛，醫(yī)療影像（CT/MRI重建）。

由于CV相比其他領(lǐng)域來說，簡單易學(xué)在加上模型成熟，吸引來大量的學(xué)生和從業(yè)者的涌入。

所以很多人擔(dān)心，計算機視覺會不會太內(nèi)卷了，現(xiàn)在投身進(jìn)入是否是一個明智的選擇。

從普遍意義上說，在人工智能時代的浪潮中，作為計算機相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，無論是選擇繼續(xù)科研還是進(jìn)入工業(yè)界，計算機視覺都仍然是一個既有廣泛的應(yīng)用前景（錢景）。

但不可避免的是，未來對從業(yè)者的要求也更高了，跑跑開源調(diào)調(diào)參數(shù)的工程師當(dāng)然過剩，但懂如何在現(xiàn)有系統(tǒng)中發(fā)揮AI價值的工程師非常缺。

而水一大堆修修補補，工程技巧性論文（頂會也很多水），既沒有挖新坑，也不去解決現(xiàn)有方法根本性問題的研究者也是嚴(yán)重過剩的。

今天介紹一位朋友—王小天，目前就職于BAT之一，AI算法高級技術(shù)專家，法國TOP3高校雙碩（計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)應(yīng)用雙碩士）畢業(yè)。

他在人工智能和芯片領(lǐng)域發(fā)表10余篇論文，具有深厚的學(xué)術(shù)背景和豐富的項目及業(yè)務(wù)落地經(jīng)驗。在人工智能發(fā)展早期就開始摸索和研究，也深知初學(xué)者學(xué)習(xí)痛點，兼具理論與實戰(zhàn)落地經(jīng)驗，說實話，這樣資歷的人，很難得。

為了幫助大家入門進(jìn)階CV，他錄制了一套卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、OpenCV，從檢測模型教學(xué)逐步深入，幫你輕松掌握目標(biāo)檢測，輕松提升CV算法核心能力。

他對學(xué)習(xí)者的建議：計算機視覺的提升不在于搭建模型，而在于不斷調(diào)優(yōu)、改進(jìn)過程中積累的經(jīng)驗。

由于工作需要，這份教程我本人也在學(xué)習(xí)中，雖然已經(jīng)從事這個行業(yè)多年，再看這份教程的時候，仍然能查漏補缺，收獲滿滿，我相信不管是AI入門，還是已經(jīng)具備了一定的工作經(jīng)驗，這份學(xué)習(xí)資料，都值得你去認(rèn)真學(xué)習(xí)研究。

（資料內(nèi)容過多，僅截取部分）

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他工作期間主要負(fù)責(zé)人工智能業(yè)務(wù)線CV與NLP相關(guān)算法工作，推進(jìn)人機混合智能、語義分割、機器翻譯、虹膜識別等模塊的核心算法研究與優(yōu)化。

對圖像分類、物體檢測、目標(biāo)跟蹤、自動駕駛、計算機體系結(jié)構(gòu)等有深入的研究。

這份教程是他8年人工領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗的凝練，通過講解和實戰(zhàn)操作，讓你能做到獨立搭建和設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括主流分類和檢測網(wǎng)絡(luò)），從檢測模型教學(xué)逐步深入，幫你輕松掌握目標(biāo)檢測，并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理解決各種CV問題。

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