1樓：Reginald Lu
瀉藥。感覺剛開始的時候學習語音識別，還是很辛苦的，本科是通訊。
就業應該沒啥問題，我們學長或是很多招聘，對於語音識別還是需求很大的，工資待遇的也是相當不錯。
語音識別?cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=&gj=&xl=&jd=&hy=&city=&px=default
另外同意樓上的，語音這方面試個坑，自己想學好了，就業容易，不想研究了，自己糊弄一下，其實挺沒意思的，還是折騰折騰好。
視覺不太了解。
2樓：
視覺。不推薦語音識別，自然語言識別坑太大，不要入兩年後，2023年更新…
感覺視覺已經太火了，兩年前搞視覺的話，現在出來剛剛好。但現在搞視覺就不知道了，可能現在可以搞nlp了
但兩年前說語音識別沒啥好幹的是對的，現在語音識別屬於已經解決了的問題，已經涼了…但nlp極具可搞性，我覺得馬上就會火！
從就業角度看，計算機視覺和語音處理方面兩個方向哪個更好？
lonely fish 目前行業內的人員需求，做語音的一直比較緊缺，做視覺的一大把。但從崗位數量分析，針對視覺的崗位還是比語音的多，因為視覺的應用範圍更廣。可以結合自己的愛好進行選擇。這兩個方向，只要做好了，未來都可期。 小菜鳥 從學術上來講，cv出文章相對選擇較多，但如果從工業界來說，目前cv基礎...
計算機視覺應該怎樣入門？
永無止境 補充一點，深度學習現在已經成為了計算機視覺領域的重要方法。學習一些深度學習方法，對研究計算機視覺是有益的。卷積神經網路 卷積神經網路最開始是用在手寫數字識別上面的，後來也用於其他物體的視覺識別。卷積神經網路 深度殘差網路 殘差網路一出場，就在ImageNet影象識別競賽中奪得了冠軍。深度殘...
計算機視覺如何規劃學習？
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