新闻中心

人工智能书单之(2)计算机视觉(上)

1、前面介绍过人工智能应用方向的几个重要分支： 计算机视觉 自然语言处理 数据智能和BI 知识和推理 机器人学 这篇文章先从计算机视觉方向介绍，因为计算机视觉是目前应用最广泛，也最重要的方向，比如我们现在到处都要的刷脸，视频检测，也是未来自动驾驶，机器人的重要基础。

2、《模式识别与机器学习》（Christopher M. Bishop）：这本书详细介绍了模式识别和机器学习的基本理论和方法，适合有一定数学基础的读者。《自然语言处理综论》（Jurafsky & Martin）：自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，这本书全面介绍了自然语言处理的基本概念和技术。

3、看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。机器学习精讲 机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

4、AI主题书单看这几个就够了！《AIGC：智能创作时代》从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普AIGC的商业落地场景和行业应用案例。

图像处理、计算机视觉、机器学习与模式识别的联系与区别?

1、其实都是相辅相成的关系。说白了计算机是白痴，需要通过图像处理，过滤掉图形的杂质，提取出一张干净的图像，突出要识别的重点。图形学也是差不多，是通过一系列算法，尽可能简化图像，但是又不想失真，很多时候往往是让图像变成黑白画面。

2、图像处理（Image Processing）和计算机视觉（Computer Vision）是两个相关但有所区别的领域。它们之间的主要区别在于目标和处理方法。图像处理（Image Processing）主要关注对数字图像进行操作和改进，以便于更好地显示、存储或传输。图像处理的目标是对图像本身进行优化和处理，而不是理解图像中的内容。

3、方式不同 机器学习：是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。模式识别：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

4、重点不同 图像处理侧重在“处理”图像，如增强，还原，去噪，分割。计算机视觉重在使用计算机来模拟人的视觉。 作用不同 计算机视觉使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。图像处理用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组。

5、根据我的研究体会，三者之间既有区别，又有联系。计算机图形学是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。而计算机视觉是给定图象，推断景象特性实现的是从模型到图像的变换，也就是说从图象数据提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。

我是本科自动化专业,打算考研方向是雷达方面,请问各位本科和雷达相关...

信号理论学的好的话，可以看《雷达信号理论》更深层次的加深对雷达的理解，不过你上学可能会开课，也可以不看 《雷达系统分析与建模》，这是做建模很好的书。

研究生雷达专业就业方向如下：军事领域：在军事领域，探测制导与控制技术主要用于导弹、无人机、火箭等武器系统的研制和应用。毕业生可以从事导弹设计师、导航系统工程师、飞行器控制工程师等工作。航空航天领域：在航空航天领域，探测制导与控制技术主要用于卫星、飞船、火箭等载具的设计和控制。

本专业毕业生适合在有关自动控制与自动化设计的研究单位、公司、工矿企业、高等院校从事控制理论及工程应用方面的科学研究、教学工作、系统设计、产品研制、软件开发等工作。企业信息化系统与工程：研究方向：智能生产调度系统，仿真与虚拟制造，网络化制造，CIMS总体技术与方法论，信息集成与CIMS应用集成。

清华的模式识别与智能系统属于信息处理研究所大体分为两个方向：模式识别，生物信息学，实力很强，每年的分数即便不是最高，也能和CIMS方向持平。。但是有一个问题在于，国内这个方向上有个不能不说的地方就是中科院自动化所，人工智能（清华属于计算机系）和清华实力差不多；而在模式识别方向比清华强。

就业前景好。电子信息与工程专业雷达探测方向博士就业前景好，因为电子信息与工程专业雷达探测方向专业综合性比较强，雷达、电磁波、计算机、信号、电路等方面的知识都有涉及。可以从事雷达、导航、通信、制导等各种电子信息系统的研究、设计、制造和管理工作。

自动化考研方向主要有：控制科学与工程、控制工程与控制理论、检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统、导航、制导与控制等等。相关介绍：控制工程：专业介绍：控制工程硕士是从事自动化设备设计、制造、开发、管理和维护的专业人员。

计算机科学与技术考研的方向有哪些

计算机科学与技术 计算机科学与技术是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。

计算机科学与技术的考研方向包括计算机基础理论、软件工程、计算机应用技术等。计算机科学与技术是计算机专业考研的一个主要方向，它涵盖了计算机理论基础、计算机系统设计与实现、软件开发与应用等内容。

计算机科学与技术考研方向如下：计算机科学与技术专业考研方向主要集中在：计算机技术、计算机应用技术、计算机科学与技术、工商管理。计算机科学与技术，亦即计算机科学与技术专业。本专业培养和造就适应现代化建设需要。

考研方向主要集中在：计算机技术、计算机应用技术、计算机科学与技术、工商管理。计算机技术是（专业硕士）工程下的二级学科专业。计算机技术领域重点研究得是如何扩展计算机系统的功能和发挥计算机系统在各学科、各类工程、人类生活和工作中的作用。

计算机科学与技术师范类考研方向：计算机技术、计算机应用技术、计算机科学与技术、工商管理 拓展知识：计算机科学与技术主要研究计算机的设计与制造，包含计算机软件、硬件的基本理论、技能与方法，进行计算机系统和软件的开发与维护、硬件的组装等。例如：Windows系统的维护，手机APP的开发，台式电脑的整机装配等。

计算机专业考研方向有很多，如数学与应用数学专业、自动化专业、信息与计算科学专业、通信工程专业、电子信息工程专业、计算机应用与维护专业、计算机技术、计算机应用技术、计算机科学与技术、工商管理等。

模式识别与机器学习是青春饭吗

不是。可能最先是程序员们的自我调侃，也可能是某些无知的人的主观臆测，很多人不知道从什么时候开始觉得计算机行业必须年轻人来干，并且是以透支自己的身体为代价的。这种观点是彻底错误的。

算法工程师不是青春饭。在入职的年龄中，算法工程师的入职年份越多，就有越多的公司要你。

自动驾驶算法工程师不是青春饭。自动驾驶算法工程师是一个相对新兴的职业，目前市场需求较高，薪资待遇相对较好，如果对人工智能、计算机视觉、机器学习等方面有浓厚的兴趣，并且有较强的编程能力和解决问题的能力，那么从事自动驾驶算法工程师职业会有比较好的发展前景。

不是青春饭。反正身边很多三十几的程序员。再过些年就是40多的程序员。10年前流传的干不过30岁，今天看来简直是个笑话。不过年纪大了之后，可能会没那个精力继续留在软件公司了。这时可以去实体公司啊。工厂的薪资与软件行完全不是一个档次。

数据分析师这一职是大有可为的，不是青春饭，更不在于年龄。目前已经进入大数据的时代，所以数据挖掘和大数据分析的就业前景非常好，学好大数据分析和数据挖掘可以在各个领域中发挥自己的价值；同时，大数据分析并不是一蹴而就的事情，而是需要你日积月累的数据处理经验，不是会被轻易替代的。

机器学习和模式识别有什么区别?看教材,发现它们的算法都差不多一样...

1、人工智能：给机器赋予人类的智能，让机器能够像人类那样独立思考。当然，目前的人工智能没有发展到很高级的程度，这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段，但目前我们可以让计算机掌握一定的知识，更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动。机器学习。

2、目的不同：图像处理的主要目的是对图像进行增强、去噪、压缩等处理；计算机视觉的主要目的是通过图像识别、目标检测等技术对图像进行分析；机器学习的主要目的是对数据进行学习和预测；模式识别的主要目的是识别数据的模式。

3、因此，以枚举的方法描述机器学习中的各个理论和算法可能是最合适的途径。模式识别（Pattern Recognition）是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。