改變職業可能是一個重大決定，尤其是在當今快節奏的技術世界中。專業人士可以選擇很多職業，例如**計算機視覺職業**。如果你正在考慮轉變，並且想將你現有的技能應用到一個新的令人興奮的方向，本指南將幫助你。
本文是一份**逐步資源**，將向你展示如何進行轉變，從瞭解計算機視覺的基礎知識到培養必要的技能和組合，讓你能夠開始。透過本指南，你將**確切地**知道需要採取哪些步驟才能成功地進行改變。
步驟 1️⃣：識別可轉移技能，以便順利過渡到計算機視覺領域
在過渡到計算機視覺職業時，最令人放心的一點是，你已經培養的許多技能都很有用。讓我們分解一些關鍵的可轉移技能。
✅**程式設計技能**：如果你已經熟悉**Python 或 C++**等語言，那麼你就在正確的軌道上。這些語言在計算機視覺中被廣泛使用，特別是 Python，因為它擁有**OpenCV 和 TensorFlow**等庫。即使對**編碼的**基本瞭解也可以成為一個很好的起點，因為許多教程和專案會建立在你現有的知識基礎之上。
TealHQ 的一項調查顯示，60% 的計算機視覺專業人士來自軟體工程背景，這突出了對強大程式設計能力的需求。
**✅數學基礎**：在計算機視覺中，瞭解**線性代數、微積分和機率**等概念至關重要。這些領域構成了影像識別、目標檢測和機器學習模型中使用的演算法的基礎。如果你曾經接觸過資料分析、金融或工程，你可能已經應用過這些概念。
如果你不是專家，也不要擔心——有很多針對初學者的資源可以幫助你複習基本知識。
**✅分析思維**：解決問題是計算機視覺的核心。如果你曾在需要你分析資料、排除故障或進行批判性思考的崗位工作過，那麼你已經擁有寶貴的思維方式。計算機視覺通常需要將複雜的問題分解成更小的步驟，這與其他技術領域的常見任務非常相似。
**✅領域知識**：一個被忽視但很重要的領域是特定領域的專業知識。例如，如果你有醫療保健、製造或交通方面的經驗，你的知識可以幫助你在這些行業中應用計算機視覺解決方案。許多僱主都在尋找既具備技術技能又具備行業經驗的候選人。
步驟 2️⃣：初學者的學習資源和課程
過渡到計算機視覺領域需要學習新的概念和工具，但幸運的是，有很多易於獲取的資源可以幫助你入門。以下是一些針對初學者的選項。
☑️**線上課程**
- OpenCV 大學：面向初學者的 OpenCV 入門課程 – 計算機視覺的動手介紹，涵蓋了關鍵概念以及實際示例。
- Coursera：計算機視覺基礎 – 本課程提供了結構良好的領域介紹，非常適合構建基礎知識。
- Udacity：計算機視覺奈米學位 – 對於那些準備深入學習該主題的人來說，這是一個更深入的選擇。
- Fast.ai：面向程式設計師的實用深度學習 – 如果你對計算機視覺的深度學習方面感興趣，本課程以簡單明瞭的方式提供了實際應用。
☑️**書籍**
- 深度學習，作者：Ian Goodfellow – 全面瞭解機器學習和計算機視覺背後的理論的資源。
- 學習 OpenCV，作者：Gary Bradski 和 Adrian Kaehler – 專注於計算機視覺中最重要的庫之一的實用指南，非常適合動手學習者。
☑️**網站和部落格**
- OpenCV.org – OpenCV 的官方網站，包含大量教程、文件和社群支援。
- Learnopencv.com – 一個部落格，其中包含有關計算機視覺主題的教程和實用指南。
- 面向資料科學 – 一個流行的平臺，專業人士在該平臺上分享見解、教程和該領域的尖端研究。
步驟 3️⃣：從頭開始構建計算機視覺組合
職業轉型中最重要的步驟之一是構建一個展示你技能的組合。一個強大的組合向潛在僱主展示了你能夠將學到的知識應用到現實問題中。以下是如何入門。
➡️**從小事做起**：從基本的專案開始，例如**影像分類**或**目標檢測**。這些基礎任務相對簡單，但可以展示你能夠使用計算機視覺工具和資料集的能力。你可以在網上找到大量教程和資料集，指導你完成你的第一個專案。
➡️**使用開放資料集**：資料是計算機視覺的關鍵，幸運的是，有很多公開可用的資料集。Kaggle 等網站和大學資料庫提供了從簡單影像到複雜 3D 資料等各種資料集。這些資料集使你能夠在完善技能的同時處理有趣的問題。
➡️**記錄你的工作**：至關重要的是，不僅要展示你的專案的成果，還要展示你如何得出這些成果。GitHub 或 Hugging Face 等平臺非常適合與世界分享你的程式碼。編寫清晰的**README**檔案，解釋你的方法、使用的工具以及取得的結果。這些文件向僱主展示了你能夠解釋和交流你的工作，這在任何技術領域都是一項非常寶貴的技能。
➡️**參加比賽**：參與**Kaggle 比賽**是脫穎而出的另一種方式。比賽通常會提出現實世界的挑戰，並讓你有機會在競爭環境中應用你的技能。根據 LinkedIn 的一項調查，許多招聘經理都在尋找具有實際經驗的候選人，其中**70%** 的招聘經理在審查候選人時更願意檢視個人專案組合。
步驟 4️⃣：面向職業轉換者的網路和求職策略
⬆️**加入專業網路：**IEEE、ACM 和當地 AI 聚會。
⬆️參加會議：**CVPR、ICCV、NeurIPS。
⬆️利用 LinkedIn：**與該領域的專業人士建立聯絡，關注相關群組和公司。
⬆️求職建議
- 調整你的簡歷，突出顯示相關技能。
- 使用 LeetCode 等線上平臺為技術面試做準備。
- 考慮實習或自由職業專案以積累經驗。
總結和後續步驟
過渡到計算機視覺職業並不一定**讓人難以招架**。透過關注你現有的技能，並利用正確的資源，你可以使這一過程更加順利和易於管理。
以下是快速回顧的步驟，以指導你前進。
▶️**回顧你的可轉移技能**：反思你已經擁有的程式設計、分析、數學和特定領域的知識。這些可以構成你進入計算機視覺領域的堅實基礎。
▶️**投資學習**：使用**針對初學者的線上課程**、書籍和其他資源來提升你的專業知識。從基礎知識開始，隨著你越來越自信，逐漸探索更復雜的主題。
▶️**構建組合**：開始從事小型、易於管理的專案，記錄你的過程，並在 GitHub 或 Hugging Face 等平臺上分享你的工作。一個內容豐富的組合在申請工作時至關重要。
▶️**有效地建立人脈**：加入專業網路，參加行業會議，並與該領域的專業人士建立聯絡。在社群中建立關係並保持可見度將有助於開啟通往就業機會的大門。
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- 動手學習：透過專案和專家主導的會議，你將獲得僱主正在尋找的實踐經驗。
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