转行学AI，如何选择适合的方向

AI方向选择

　　作为一名AI工程师，拥有超过一年的从业经验，我想分享一些关于职业选择的见解。这些只是我个人的一些看法，仅供参考，如有不同意见，请多多包涵。

　　我专注于视觉方向，目前主要涉及图像分类、语意分割和目标检测等领域。图像分类技术已经相对成熟，但目标检测和分割技术仍在发展过程中。

　　我最近参与了一个语意分割项目，研究了全球领先的技术和模型，但效果仍不尽如人意。我的朋友则从事目标检测工作，主要应用在工业品表面瑕疵检测上，类似于质检员的角色。然而，经过一年的努力，他仍然未能完全解决问题。老板给了他半年的缓冲期，如果还不能搞定，团队可能就要解散了。当然，如果他能成功突破这个难题，无疑会获得极大的成就，甚至可能成为行业内的网红。你看，就连百度和谷歌的无人驾驶也花了好多年才逐渐落地，这其中的原因之一就是当前计算机的算力还不足以支撑所有复杂的任务。对于小公司来说，这种情况尤为尴尬，因为资金有限，人力不足，很容易导致项目半途夭折。

　　另一个关于图像的困扰是，图像处理工程师这一职位本身就存在，而AI的兴起只是加速了这一领域的发展。如果你非科班出身，想要转行进入视觉领域，你会发现你需要花费至少3年的时间才能真正入门，因为图像处理本身涉及了无数算法和复杂的理论。仅仅是一个opencv库就够你折腾一辈子的了。所以，如果你不是科班出身，转入图像领域可能会面临很大的挑战。

　　此外，国内实体行业的生存状况并不乐观。然而，当你搜索视觉方向的工作时，你会发现70%的公司都是来自实体行业的。这意味着你的工资可能不会很高，而且工作也可能不会那么顺利。但另一方面，深度学习在图像领域的进展日新月异，这也为你提供了弯道超车的机会。

　　我建议，如果你真的想搞图像领域的工作，最好去大公司。因为大公司有足够的资金和资源让你去研究、去尝试。而在小公司里搞这个可能会很吃力，因为资金有限、人力不足、项目随时可能夭折。所以去大公司可能会更稳定、更有保障一些。当然这并不意味着小公司就没有机会但风险确实会更大一些。

　　总结一下就是：图像有风险入行需谨慎！而对于自然语言处理方面则相对成熟一些主要工作包括文本分类、舆情分析、风险控制等这些项目很容易落地而且公司也容易赚钱你的风险相对较小而且需求公司也大多是互联网公司且不需要前期的行业经验。另外还可以考虑推荐算法或数据挖掘这两个方向也比较成熟能够很快看到工作成果且相对稳定但也不会有太大的突破空间。至于语音识别方面则与图像类似目前也还没有完全成熟起来。

　　最后我想说的是：如果你想去实体行业工作那么搞图像可能是一个不错的选择；但如果你想进入互联网行业那么抓紧搞自然语言处理、推荐系统或数据挖掘等领域可能更加合适因为这些领域的需求量大且相对稳定一些。同时也要注意一线城市与二线、三四线城市的就业差异以及未来城市发展的趋势和现状对求职的影响。当然在转行前也应该做好充分的准备提升自己的能力以应对可能的挑战和风险。希望这些分享能对你有所帮助！