人工智能专业的学习难度和将来的就业前景

在大数据时代，人工智能相关技术得到了越来越多的关注，市场对于人工智能产品的呼声也越来越高，因此不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局，由于人工智能人才相对比较短缺，所以人才的争夺也比较激烈。另外，由于相关人才的数量比较少（研究生培养为主），而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。如何学习机器视觉？机器视觉行业主要上市公司：目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技（688003）、美亚光电（002690）、精测电子（300567）、赛腾股份（603283）、矩子科技（300802）、先导智能（300450）、康鸿智能（839416）、劲拓股份（300400）等。本文核心数据：机器视觉行业市场规模、行业上市企业营收、市场规模预测1、行业市场规模持续增长根据GGII数据显示，2019年中国机器视觉市场规模6550亿元（该数据未包含计算机视觉市场规模），同比增长2177%，2014-2019年复合增长率为2836%。结合2020年新冠疫情背景下的经济环境，前瞻预计2020年行业增长率不会超过20%，2020年中国机器视觉行业市场规模约79亿元。2、行业上市企业机器视觉业务经营效益良好本文选取了6个机器视觉行业相关的代表公司（天准科技、美亚光电、精测电子、赛腾股份、矩子科技、劲拓股份）来进行经营效益分析，仅供参考。2017-2019年，部分上市企业机器视觉业务的平均营业收入持续增长，2018年营业收入达到68亿元，同比增长3284%；2019年由于贸易战、市场环境等多方面因素的影响，部分企业的机器视觉业务平均营业收入为858亿元，增速降至2613%。2020年，机器视觉业务平均营业收入为1024亿元，较2019年增长1934%。长远来看，机器视觉行业上市企业的机器视觉业务营收整体的发展仍是向上的态势。2020年，部分上市企业的机器视觉业务平均净利润为163亿元，毛利率为4461%，在疫情的影响下，机器视觉行业的上市企业营业成本上升，导致毛利率有所下降，但机器视觉业务整体毛利率水平较高，说明机器视觉行业上市企业的机器视觉业务具有良好的持续发展能力。3、下游应用日趋广泛，行业发展前景广阔中国的机器视觉行业是伴随中国工业化进程的发展而崛起的，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。随着国内机器视觉技术与产品在实践中不断完善，机器视觉应用领域由集中在电子、消费电子、平板显示领域逐步拓展至包装、食品/药品等众多行业，应用范围几乎涵盖了国民经济中的各个领域，机器视觉的应用领域将日趋广泛。根据GGII预测，到2023年中国机器视觉市场规模将达到156亿元，2020-2023年复合增长率达到2546%左右。前瞻结合中国机器视觉市场规模在全球中的占比进行测算，保守预计到2026年我国机器视觉市场规模将突破200亿元。以上数据参考前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》。当学习机器视觉时，以下方面来逐步学习：熟悉基础数学知识机器视觉涉及许多数学原理和算法，如矩阵运算、向量、投影几何、优化算法等。因此在学习机器视觉之前，建议先掌握线性代数、微积分和概率论等基础数学知识。学习编程语言C#、C++和VBnet等编程语言都是机器视觉领域中常用的语言，因此建议学习其中至少一门语言。可以通过在线教程、书籍或者参加培训班来学习编程语言。学习机器视觉基础知识学习机器视觉的基础知识包括图像处理、特征提取、图像匹配、物体检测和识别等。这些基础知识可以通过学习相关教材、参加培训班或者自学获得。掌握VisionPro、Halcon和OpenCV等软件的操作方法针对不同的应用场景，选择合适的机器视觉软件库非常重要。建议花费时间掌握VisionPro、Halcon和OpenCV等软件的使用方法。可以参考官方文档、书籍或者网上教程进行学习。实践并调试代码：通过自己的实践来深入理解和掌握图像处理和机器视觉算法。从简单的任务开始，如图像分类、目标检测等，逐渐深入，通过实践来掌握算法和模型，并调试代码来解决问题。

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