优就业深度学习后可以就业那些方向?
2020-08-05 · 百度认证:北京中公教育科技官方账号
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深度学习是机器学习的一个分支,信息时代大数据为深度学学习提供了广阔的用武之地。可以预见,深度学习在未来几十年仍会保持旺盛的势头。
对于在校生或者想转行的人员,如果想往深度学习发展,未来的职业发展方向有哪些呢?主要有以下几种
1)深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发,支持公司相关产品在深度学习领域的研究。
2)机器视觉研发工程师。主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地,将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域,构建与优化深度学习模型,提升效果、性能与易用性。
3)语音识别工程师。主要负责语音识别核心模型的算法优化,跟踪业界领先的语音识别算法技术,推动语音识别研究进展。
4)自动驾驶工程师。主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护,根据自动驾驶功能需求,规范细化软件开发,完成计算平台软件开发环境的搭建,将算法移植到指定硬件平台,并进行性能优化。
深度学习随着不断的发展,涉及到的岗位也会越来越多,除了以上的发展方向,还有许多没有一一罗列
对于在校生或者想转行的人员,如果想往深度学习发展,未来的职业发展方向有哪些呢?主要有以下几种
1)深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发,支持公司相关产品在深度学习领域的研究。
2)机器视觉研发工程师。主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地,将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域,构建与优化深度学习模型,提升效果、性能与易用性。
3)语音识别工程师。主要负责语音识别核心模型的算法优化,跟踪业界领先的语音识别算法技术,推动语音识别研究进展。
4)自动驾驶工程师。主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护,根据自动驾驶功能需求,规范细化软件开发,完成计算平台软件开发环境的搭建,将算法移植到指定硬件平台,并进行性能优化。
深度学习随着不断的发展,涉及到的岗位也会越来越多,除了以上的发展方向,还有许多没有一一罗列
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1)深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发,支持公司相关产品在深度学习领域的研究。
2)机器视觉研发工程师。主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地,将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域,构建与优化深度学习模型,提升效果、性能与易用性。
3)语音识别工程师。主要负责语音识别核心模型的算法优化,跟踪业界领先的语音识别算法技术,推动语音识别研究进展。
4)自动驾驶工程师。主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护,根据自动驾驶功能需求,规范细化软件开发,完成计算平台软件开发环境的搭建,将算法移植到指定硬件平台,并进行性能优化。
2)机器视觉研发工程师。主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地,将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域,构建与优化深度学习模型,提升效果、性能与易用性。
3)语音识别工程师。主要负责语音识别核心模型的算法优化,跟踪业界领先的语音识别算法技术,推动语音识别研究进展。
4)自动驾驶工程师。主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护,根据自动驾驶功能需求,规范细化软件开发,完成计算平台软件开发环境的搭建,将算法移植到指定硬件平台,并进行性能优化。
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优就业深度学习之后可以就业哪些方向的话,你要看你学习的是什么,如果你学的是一些专业知识的话,那肯定往你专业知识的那个方面发展是比较好的。
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有就业证,通过深度学习可以在物联网上面,软件的开发方面,还有程序的维护方面都有很多的机会。
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2020-10-10
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深度学习工程师。机器视觉研发工程师。语音识别工程师。自动驾驶工程师。
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