计算机视觉和机器学习的关系是什么？
机器学习是方法，更具体来说是基于统计的方法；计算机视觉是具体的领域，而这个领域会用到机器学习的方法来解决问题。朱松纯教授这样比喻:机器学习是数学，计算机视觉是物理学，而人工智能则是整个自然科学的范畴。计算机视觉:主要研究的在于从图像或图像序列中提取对世界的描述（比如用摄像机对目标进行跟踪）。机器学习:主要研究怎么模拟或实现人类的学习方法，以获取新的技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自己的性能，它是人工智能的核心。
本人本科自动化，现计算机视觉混吃等死科研狗一枚。首先国内的自动化类专业是个高不成低不就的专业，本科啥都学，啥都学不会。国内的自动化专业偏向于工业，比如说钢铁厂，冶金厂，十分尴尬，现在很少有人愿意再投身于这样的夕阳产业了。而国外的自动化专业则偏向于CS，强大的编程能力给他们做计算机视觉和机器学习提供了便利。
信息产业的发展极大的改变了我们的生活，人们对机器人的想象越发丰富。那么机器人要想落地，首先需要解决的问题就是，机器人周围有啥，看到的东西是啥是不是，这不就靠计算机视觉来做吗，通过相机之类的传感器获取图像等数据，然后处理，提供给机器人。而机器学习目前在大数据的驱动下发展的也是十分快。数据量多就是王道，能很大程度上弥补机器学习模型本身的缺陷。
再加上深度学习的火热，TensorFlow.,caffe 等框架给趋之若鹜的研究者们降低了入门门槛。中国改革开放到现在，发展过程的三个明显的赚钱风口，股票金融--房地产--IT互联网，在人工智能狂潮掀起的今天，大家都愿意去分一杯羹。所以，不要质疑它，它确实是趋势。最后提一提找工作，身边毕业的小伙伴，做计算机视觉的，SLAM，无人机，无人驾驶。
想学计算机视觉，高考志愿选大学的什么专业？
谢谢邀请，计算机视觉是一个很前沿的学科，隶属于计算机专业，但是目前大学本科阶段的学习还没有专门分出来这么一个专业，如果想学计算机视觉，可以在大学本科阶段学习计算机相关专业，毕业后考取计算机视觉研究方向的研究生，再跟导师学习研究，以后还能考取博士。越往上走，眼界越宽，也许现在你还感觉有些迷茫，等本科阶段的学习，对专业和领域有一定的了解，就知道方向在哪里希望对你有些许帮助！。
为什么最近电子信息、自动化和计算机等专业同学考研方向都是计算机视觉或机器学习等？
你好, 作为一名自动化专业的IT互联网从业者, 很高兴来回答这个问题!我的观点是, 市场需要的才是值得去研究和学习的, 人工智能时代是一个趋势。我主要阐述以下两点原因。一、传统专业或者方向就业不理想我以自己以及身边同学的实际经历来讲一下我的看法, 我大学学的是自动化专业, 至于当初为什么选择了这个专业, 我很多同学都跟我一样, 要么是乱选的, 要么就是觉得这个专业的名字看上去很霸气, 然后实际到学校了解了之后才知道, 这都是些什么啊, 怎么跟自己原来想的很不一样, 很多人包括我自己对这个专业的内容其实不太感兴趣, 没办法既然选择了那就硬着头皮学呗, 但这还不是关键的,关键的是快毕业的时候, 我们对这个专业能够找什么工作的问题犯迷糊了, 这是个工科专业, 对口的工作基本都是在厂里边, 就业方向也就是进入传统制造业, 说实话很多人并不太愿意去做这种传统行业, 而且这行业前期工资水平起点很低, 涨幅很慢, 于是大部分人要么选择考研去重新学习其它的方向, 要么直接毕业去报了互联网行业的培训班, 只有极少数同学选择进入本专业相关的行业。
二、人工智能领域人才需求量大当下, 我们在生活中其实已经可以看到很多人工智能领域技术的运用了。打车服务和地图导航: 我们日常使用的打车软件在叫了车之后, 系统会自动分析评估给你安排最合理的网约车, 还有我们平常在使用地图导航的时候, 系统会智能的帮你分析路况, 让你避开堵车路段。人脸识别: 生活中我们使用的各种支付系统或是金融系统的人脸识别, 以及进高铁和机场, 还有安防系统, 这些都是运用了人工智能的技术。
越来越快的物流: 典型的代表就是京东和阿里的智能仓储物流系统。智能家居: 现在国内慢慢推广的智能家居, 比如扫地机器人、陪伴机器人, 以及智能门锁, 这些也都是采用了人工智能的技术。当然了, 使用到人工智能技术的场景还有很多, 我就不一一列举了, 而且未来走进人工智能时代的趋势也越来越明显, 所以我们可以看到人工智能方面的技术人才是非常紧缺的, 正所谓物以稀为贵就是这个道理。
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