小小小花花儿
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。
霸王V风月
深度学习，学完以后，主要的缺方向就是应用了，目前应用深度学习的目前应用深度学习的几个方向，有图像识别，比如人脸的识别，人的姿势的识别，这些都适合用，深度学习算法去做比如自然语言处理，企业起来了，很多文书，那么从中找出一些有价值信息，就需要更智能的算法来提取还要做语音识别的，做自动驾驶的
kobe紫米
随着技术的成熟，人工智能越来越被应用到医疗领域。能够“读图”识别影像，还能“认字”读懂病历，甚至出具诊断报告，给出治疗建议。这些曾经在想象中的画面，逐渐变成现实。作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。深度学习工程师的岗位职责有哪些？深度学习的概念源于人工神经网络的研究，主要通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。近些年，深度学习在语音识别与计算机视觉领域取得巨大成功，极大推动了人工智能的发展。越来越多的企业开始重视深度学习，招聘岗位数量也越来越多。那么深度学习工程师的主要工作内容是什么？有哪些岗位职责呢？主要有以下几个方面：1) 负责项目中深度学习相关算法的研究、实现与调试。比如自然图像分类、人脸检测识别、文本识别(OCR)等相关领域的算法和模型研发，以及优化识别引擎、提高识别效率及成功率等。2）负责针对项目需求，选择合适的学习框架如TensorFlow、 Caffe、Theano等进行开发和调试，完成数据获取→数据分析→模型训练调优→模型上线完整流程，并对流程中的各种环节做不断优化。3）利用深度学习的技术进行前沿人工智能技术研发，在开放环境下、复杂场景中的探索式学习、多任务协同学习等，攻克业务中的复杂问题。如何成为一名优秀的深度学习研发工程师随着深度学习技术的发展，越来越多的企业开始布局计算机视觉、图像识别、语音识别、自动驾驶等领域，这方面的人才缺口也越来越大。很多刚接触深度学习的同学，可能会有疑问，到底掌握哪些技能才能成为一名优秀的深度学习研发工程师呢？首先是算法能力。在大多数企业里，深度学习研发工程师需要负责从算法设计到算法实现，再到算法上线这一个全流程的工作，所以算法能力是所有深度学习研发工程师都需要掌握的。其次是编程能力，熟练掌握python/c++编程，至少熟悉tensorflow或者pytorch一种深度学习工具,能够进行深度学习各类模型架构使用和设计。再次是其他人工智能技术。未来人工智能产业发展越来越快，深度学习将会扮演非常重要的角色，很多时候需要深度学习与其他人工智能方法相结合才能完成。我们将会看见越来越多的混合系统，其中深度学习可用于处理一些棘手的感性任务，而其他的人工智能和机器学习技术可用于解决问题的其他部分。未来深度学习、人工智能有革命性的理论突破，更有可能来自交叉领域。深度学习架构师成长指南目前我国的人工智能行业发展迅速，但是从事深度学习研究的工程师却很少，尤其是深度学习架构师方面的人才非常紧缺。我们知道，系统架构师主要负责设计系统整体架构，从需求到设计的每个细节都要考虑到，把握整个项目，能对常见应用场景能给出最恰当的解决方案，使设计的项目尽量效率高、开发容易、维护方便、升级简单等。而要成为一名深度学习架构师，除了上面的内容之外，还需要擅长机器学习开发技术和实践。当业务规模和复杂度发展到一定程度的时候，机器学习一定会走向系统化、平台化这个方向。这个时候就需要深度学习架构师根据业务特点以及机器学习本身的特点来设计一套整体架构，包括上游数据仓库和数据流的架构设计，以及模型训练的架构，还有线上服务的架构，建立机器学习训练、预测、服务稳定高效运行的整体系统等等。
Romy莎莎mei
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
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