目前深度学习是一个非常有前景的行业，市面上也出现了各种各样培训教程，很多人说现在深度学习岗位的需求量还相对较少，那么深度学习培训完可以找工作吗?本篇来解答一下这个问题。
深度学习培训完可以找工作吗?
当然可以，学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工程师 AI研发工程师、AI架构师等，整个行业发展前景还是不错的。
深度学习可以做什么？
1.深度学习在安防领域的重要应用。利用计算机视觉技术来完成安防领域的解决方案，这是大多数视觉公司都会选择切入的一个领域，涉及到的企业包括海康威视、商汤科技、依图科技、Face++，甚至互联网公司百度、腾讯、阿里巴巴等。其中，一个重要的应用就是人脸识别技术，自2014年的DeepFace开始至今，深度学习的方法在该领域几乎达到垄断地位。而人脸识别技术，在安检、反恐等安防领域有着重要的意义。当然，除去人脸识别，近几年也开始研究从行人的角度出发的ReID技术，利用深度学习来进行人的检测、并刻画目标的特征，为后续的跟踪、异常行为分析提供有效的支撑。
2.深度学习在无人驾驶领域的重要应用。在无人驾驶领域，考虑到激光、雷达等传感器价格昂贵等特点，这使得基于计算机视觉的解决方案大受追捧。而对于无人驾驶的摄像机采集到的视频数据，需要机器对其中的内容进行理解、分析并用于后续的决策控制，比如：前车碰撞预警等。因此，需要一系列的计算视觉算法来完成其中涉及的任务，具体包括了目标检测和识别、多目标跟踪、车道线检测分离等。而基于深度学习的目标检测和识别、基于深度学习的目标分割等方法，同样相对于传统的方法有着明显的优势。并且目前越来越多的深度学习芯片，尤其关注无人驾驶领域的问题，对相关算法的支持也越来越好，这也使得深度学习技术对无人驾驶技术的发展起到了重要的推动作用。目前国内对问题研究的机构同样非常多，包括了Google、百度、海康威视、Mobileye等，可以说，深度学习是无人驾驶领域的一种重要的基础算法。
3.深度学习在智能家居领域的重要应用。传统的智能家居产品更多的是采用手机端结合蓝牙或者WiFi等通信手段来完成对家居的控制和使用。虽然此类解决方案能够实现一定程度上的家居智能，但是我们会依然觉得，智能化的程度依然不够。而深度学习的方法，则对于智能家居的发展起到了重要的作用。除了语音识别、语音合成以外，另一个重要的点就是利用视觉技术进行人机交互，比如：手势识别等。
4.深度学习在智慧教育领域的应用。在教育领域，目前比较火热的产品就是拍照试题等App，通过手机端输入一张图片后，App利用智能算法，来对获取到的区域的内容进行理解和分析，同样涉及到了深度学习的方法，比如：题目的检测、目标区域文字检测与识别等等。同样，深度学习的方法对于类问题的解决，依然有着重大的性能优势。
5.深度学习在OCR领域的重要应用。除了教育会涉及到文字检测与识别，在一些诸如：简历的识别、文档的识别、身份证识别等等领域，同样会存在一些关于图片中文字的内容理解和分析的部分，而对于这也任务而言，同样深度学习是一种更优的选择。此类问题，其实可以直接概括为自然场景下的文本检测和识别任务。
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