IT行业是目前热门行业之一，发展前景和薪资都是很不错的。其热门课程有:Java、Web前端、软件测试、软件开发、Linux云计算，未来互联网公司也正是急需这一方面的人才。并且IT行业是个很友善的行业，零基础、转行均可学习，所以学计算机门槛其实是不高的，只要你认真学就一定会成功的。这里介绍一下java学习内容主要有：①JAVA编程基础（基础语法、面向对象、和谐特性等）②WEB应用开发（静态网页制作、Oracle数据库、Java Web开发技术、Linux技术、网站性能与安全、软件工程开发流程、Java Web和谐等）③企业级框架开发（数据结构与算法、SSH框架、JavaEE和谐等）④项目实训互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。北大青鸟学生课堂实录视觉算法工程师要学什么机器视觉需要学这几部分：1、图像基础知识；（主要是了解一些基本的专业概念）2、光学成像部分知识；（光源和镜头方面的知识：机镜头和光源的分类选型、打光方式）3、编程语言的学习；（最基础的技能）4、算法工具的学习；（比如：halcon数字图像处理。halcon算法工具可以解决机器视觉领域内的很多项目，而且工资待遇会更高。）机器视觉是什么：机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度没基础学人工智能难吗？视觉算法工程师要学的内容有数学基础、编程语言、计算机视觉基础、深度学习算法、机器学习算法等。1、数学基础：包括线性代数、微积分、概率论、统计学等，这些数学基础是深入理解计算机视觉算法的基础。2、编程语言：掌握至少一门编程语言，比如Python、C++等，熟练运用编程语言进行算法实现。3、计算机视觉基础：理解计算机视觉的基本概念，比如图像处理、图像分割、目标检测、物体跟踪、三维重建等。4、深度学习算法：熟悉深度学习算法，比如卷积神经网络、循环神经网络等，能够使用深度学习算法进行图像分类、目标检测、语义分割等任务。5、机器学习算法：了解机器学习算法，比如支持向量机、决策树等，能够使用机器学习算法解。算法是一系列解决问题的清晰指令，如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。理解开发和实现计算机视觉方面的算法和区别1、开发计算机视觉方面的算法是指研究和设计新的算法，解决计算机视觉领域中的问题。这个过程包括理论研究、算法设计、算法实现和实验验证等环节，需要具备深厚的数学、计算机科学和物理学等学科知识。2、实现计算机视觉方面的算法是指将已有的算法实现成计算机程序，实现该算法的功能。这个过程关注的是程序的实现和优化，需要具备计算机编程和计算机系统知识。3、两者的区别在于，算法开发注重于算法的研究和设计，实现的算法可能并不是最终的解决方案；而算法实现注重于将算法实现为可运行的程序，并优化其性能，以达到最终的解决方案的目的。机器视觉工资怎么样，值得去培训吗？负责任地说，没基础学人工智能不简单。首先，当前学习人工智能是不错的选择，随着人工智能技术的不断发展和应用，整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。人工智能技术目前有六大主要研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用，比如目前大型互联网(科技)公司推出的人工智能平台，多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。机器学习本身的定义可以理解为从一堆杂乱无章的数据中找到一定的规律并予以应用，所以机器学习也是目前大数据分析的两种主要方式之一。学习机器学习需要有两方面基础，其一是数学基础(线性代数、概率论)，其二是编程语言基础，目前Python语言在机器学习领域的应用比较广泛。初期学习机器学习知识并不会遇到非常复杂的数学知识，所以即使数学基础比较薄弱，也可以学习。机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法设计，因此要想在机器学习领域走得更远，一定要重视数学相关知识的学习。实际上，人工智能领域的研发对于数学的要求还是比较高的，但是在人工智能平台落地之后，基于人工智能平台进行的应用级开发(行业创新)对于数学的要求会大幅降低。目前人工智能领域专业人才的培养依然以研究生教育为主，如果自学人工智能知识，通常需要较长一段时间，而且学习效果未必会得到保障，要想有较好的学习效果，最好能在岗位上边用边学，通常在一年左右就能够入门。机器视觉推广为什么那么难？任何工作工资都是根据你创造的价值来衡量，有拿6~7K，有拿1万2~5的，也有2万的。整个机器视觉的行业前景来说是可以的，如果你想学，就认真思考一下，只是想拿那点固定工资就可以还是准备在这个行业持续发展。要说培训，培训肯定学起来比较快，学的也专业，有什么不懂的可以问老师，还可以结交一帮优秀的师兄弟。市场上培训机构太多了，水平参差不齐，最好去实地看一下，多选几家做个对比。别的不清楚，也不诋毁谁，我是18年在联为智能教育学的机器视觉，自我感觉还行，至少还是真材实料，老师也负责，耐心指导。全日制，三个月。不得不提的是还有个篮球场，可以跟老师打篮球。整体说还可以。有兴趣的朋友可以去实地看一下。第一，技术门槛高，这是最重要的一个普及难的原因。第二，成本高，视觉检测系统的制造、使用和服务成本都挺高，这也属于技术门槛高的问题，技术得到了普及，成本自然就降低了。更有的就是开发系统的总体成本也高，核心的技术掌握在极少数企业手中。第三，传统观念，机器视觉的应用市场受众客体有限，大家的传统观念还没有完全转变过来。第四，策略，说明商业化推广的策略还存在问题，推广力度还不够大。