深度学习计算机视觉十年进展 深度学习是什么意思？

深度学习是什么意思？

深度学习是近几年来与此同时信息社会发展、学习科学发展及课程改革向飞身行进而直接出现的一种新的学习样态和形式。

关于深度学习的概念解释，目前有多种答案，不少专家学者都作出了本质含义一致到表述略微相同的解释。

黎加厚教授其实，深度学习是在解释的基础上，学习者都能够批判地学习新思想和事实，并将它融合在一起损坏的认知结构中，能在众多思想间通过联系，并能够将已近知识迁出到新的情境中，做出决策和解决问题的学习。

郭华教授如果说，深度学习是在教师的引领下，学生不断充满挑战学主题，全身心地积极主动参与、想体验顺利、获得发展的有心学过程，并更具批判明白、有机无机整合、去建构反思与迁出应用到的特征。

深度学习更具几个特质。一是洞穿人的心灵深处的学习。二是体验式学习。三是深刻理解与实践创新的学习。

深度学习是培养学生学科素养、创新能力，增强学生学习质量效果、促进教育教学改革的新的学习型态，确实是目前课堂教学改革所不追求的目标与境界之一。

深度学习就业的薪资水平怎么样？

深度学习就业的薪资水平怎么样啊？动员深度学习领域，大多数人最关心的以外进阶，应该是工作机会与薪资了

不过人工智能被同一认为是朝阳行业

题主在乎的薪资问题后面有分析我们先来谈下

深度学习工程师就业路径

目前，拥有深度学习工程师有两条路径：一是按照春秋两季的校园招聘，两种是借助社会招聘跨行业转型。已公开披露文章曾经的将深度学习工程师两类算法工程师、后端工程师和前端工程师。综合目前市面上各大公司招人和咨询报告结果，目前工作3-5年左右的工程师为人工智能的市场主力，而应届毕业生一些还在进阶之中。

深度学习工程师就业情况

传送这个话题，咱们先拿小编身边深度学习工程师的举些例子，在上大数据分析。

小A同学，本科专业都属于工科，对深度学习有恐怖的兴趣，旋即中,选择在家自学并同时网上报名培训班，研究生毕业后，参加创业公司，不过情报营的工作总之和深度学习没什么关系了。

小B同学去年进公司NLP自然语言处理方向的算法工程师，本科到博士均是国内985大学大学就读，后直接进入大厂终于蓝月帝国了一名深度学习工程师，主攻算法方向。

这里大家就发现了，反正个例之间相差不多应该不大的。于是小PP纵览招聘机构包括权威咨询机构的报告，为大家分析系统的总结了如下内容。

根据领英2017年《全球AI领域人才报告》显示，在软件、算法、机器学习等基础层研究人才占总数的45.6%，细分领域来看计算机视觉是的最很热门领域，占AI技术领域人才总比重6.4%；NLP占总比重4.1%，语音识别占总比重2.3%，自动驾驶占总比重的1.1%。

统计数据不显示，目前至少有280家企业和人工智能就具体，而其中对人工智能人才需求排在前10位的如下图所示（图片来源于领英2017年《全球AI领域人才报告》）。

那你，不同区域的企业对AI技术人才又能下多大血本呢？

在此，参照各企业在招聘网站Boss直聘，今年上半年精准投放的语音技术算法工程师招聘需求为例，观察融资情况相同的企业给人才的底薪状况并通过都很。

形象直观而且的是，具备3-5年经验的工程师薪资相对于较低，基本是可以至少月薪5万以上。

再者，观察职位描述可以不才发现：以外专业要和计算机、软件工程查找，还要对去相关算法和计算机语言有“研、究、开发和应用经验”“相对深刻的认识”才能成功了全面的胜利面试机会。

但，想成功能找到深度学习工程师的工作，技术过硬仍旧是第一位，不是他短期速成能hold住全场，必须潜近不停的被打磨。

未来深度学习工程师市场容量

紧接着科技的不断更新，可是人工智能是未来的发展方向，时间尚未等待，不过也有类似于“深度学习未来也会太老土”的言论直接出现。这样的一条小道信息很可能也难免会为工程师们给了隐隐地的担忧。这样，深度学习工程师的市场容量如何？

据领英2017首页的《全球AI领域人才报告》显示，截止到2017年一季度，设计和实现领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，的AI人才总数仅为5万人。但国内人工智能人才缺口达500多万，供需比例严重加剧。

先仔细的观察是一个整体趋势，智联招聘的数据显示，AI人才需求断的猛升，不过需求量也将越来越强，是可以进一步判断的是至少在近2年左右会显现出强需求态势。领英的报告中则意思是目前需求较小的岗位。

而再仔细观察细分领域，目前在我国，计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自动驾驶方面的人才占总比重将近20%，要知道需求肯定大于1供给，目前深度学习行业对专业人才的需求热度会依然持续上升

综合考现在看来，深度学习工程师在业内依旧会在供给大于1需求的“卖方市场”。所以我直接进入这个行业完全绝对不会被时代大潮遭淘汰。

入行后怎么样才能提升到掘金能力

综合考左右吧信息来看，只不过深度学习工程师目前来看倒是是就业形势前途一片光明，且薪资也会高于500其他类别的研发人员，但是只不过也没有市面上大肆吹捧的那你露骨，掘金能力开g的肯定少数人。那就，想一并加入他们的行列，怎么可以实力提升掘金能力呢？

核心的那就：技术硬，懂产品

技术硬：

在目前钻研的领域坚持了持续加码，达到深耕——不断学习和旗下的能力。深度学习技术未必一成不变，争取提升技术要下一界另一种习惯。高了水准肯定是奔逐最先进的技术，看似是更合适高学历的研究人才，只不过就像一句著名格言告诉过“持续学习一个领域10000小时就也能下一界该领域专家”。保持专注，当核心竞争力相当强，也就不可能被谁绝不可能代替。

懂产品：

见到这里很可能职业工程师们会有一种疑问，如果能安安心敲好代码不就足够了吗？可能会一部分资深工程师也有带有的感觉。然而实际上能掘金一些，哪怕可以晋升事业的工程师，会比其他人更懂产品，甚至于用户。能够想研究透彻产品和用户，便能够快速有效有把握行业发展，但也还能够进一步促进以后再在人工智能行业内成功转型其他职位。

不做工程师，有其他出路么？

不过，如果不是想转型，也这个可以了解AI技术带来的其他职业机会。充斥国外Grassdoor的职业分析报告总是显示，除了AI技术中对于技术强需求的工程师，也有其他类型的人才会在未来会需求增强，这也这个可以充当未来的转型知道一点。

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