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研究生想选择的大方向是人工智能，想了解一下当下是cv好一些还是nlp呢？

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发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

研究生想选择的大方向是人工智能，想了解一下当下是cv好一些还是nlp呢？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

俗话说：百闻不如一见。人类理解世界，80%信息来自眼睛。所以计算机视觉CV方向当然更好。

一、CV简介。CV简称计算机视觉，最早产生于上个世纪七十年代，由理论神经科学家Marr提出。后经历三个发展阶段：二维图像处理、三维重建、深度视觉。从2012年深度学习火爆之后，深度视觉发展迅猛，未来发展前景不可限量。

二、学习CV涉及的知识与技能。

作为一个想学习CV的研究生，本科阶段应该学好微积分、线性代数、概率统计、数字信号处理、数据结构、高级语言C++或Python等基础，研究生阶段要系统读几本CV和ML专著，学习OpenCV开发，并参加项目实践，只有实战能提升能力。

三、CV的典型应用。

1）工业检测。产品缺陷检测、非接触测量、焊缝跟踪、食品机器人分拣，等等，都要用到CV，几乎没有现代工厂不用CV。

2）影视动漫。《阿凡达》、《泰坦尼克号》等大片宏达、震憾人心，主要是CV的虚拟摄制与三维动画制作技术的效果。

3）安检识别。现在的机场、火车站、小区都装有人脸识别系统。疫情之中，不少CV公司开发了戴口罩人脸识别与人群测温系统。未来的智能手机也会实现人脸识别。

4）无人驾驶。Google、百度等一大批人工智能与互联网公司纷纷布局无人驾驶，其中核心技术之一就是CV。当然，阿里、京东等物流巨头也大规模采用视觉AGV。疫情之中，很多视觉AGV用于送餐、送药、垃圾清运。

5）其他应用。CV应用之广泛，农业机器人、无人机、医疗影像诊断，方方面面。

总之，选择CV不后悔，前途无量！欢迎点赞

回答于 2019-09-11 08:43:50

这两者目前都有比较好的前景。




计算机视觉CV广泛应用于无人驾驶、电子竞技、图像识别、人脸识别、无人监控等领域；从直观就可以想象得到它的发展前景。

而自然语言处理NLP对于不仅仅可以应用于机器翻译、文本聚类、自动摘要、主旨提取甚至一定的语义理解，还可以做到人工智能客服、自动答疑、在线电子医生等等应用。




并且，科学都是相通的，例如计算机视觉的某些技术已经渗透到自然语言处理中来，并发挥了很重要的作用，或者两者相辅相成。例如，从图像识别到OCR（图片转文字）再到后续的语义边界分析、语义理解和相应反馈处理，就是结合了两种技术的典型例子。现在流行的智能音箱，也是先从计算机视觉的角度来进行语音波形的处理然后转为语义理解和应答的。

因此，这两个方向都是值得进行研究的，可以根据个人喜好来进行选择，一般来说，NLP更加枯燥繁琐一点，而计算机视觉则要涉及更多的数学算法和原理。