AI架构师必知必会系列：计算机视觉_ai架构师需要学什么

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

2019年，人工智能(AI)在历经爆炸性发展之后迎来了新的高潮阶段。随着“大数据、云计算、智能机器人”等技术的发展，人工智能领域已经成为一个更加复杂、交叉的学科领域，需要一支由多种技能组合而成的专业人才队伍的协作才能实现。而如何让AI技术落地，不仅仅依赖于数学模型、算法模型，还要结合实际应用场景与产品化，才能真正成为现实可行的解决方案。本文将带领大家一起了解和掌握计算机视觉技术的核心知识，以及AI架构师所需具备的能力。

计算机视觉(Computer Vision, CV)最早源自于古罗马军事工程师拿破仑·奥斯特罗夫提出的观察者模式，其定义为"观察者模式是指通过识别客体的各种方面特征，并据此制定相应的行动或命令的能力。" CV 技术包括图像处理、图像分析、计算机视觉标志检测与跟踪、目标检测、图像分类、特征提取与匹配、空间理解、三维重建、行为分析与预测、虚拟现实与增强现实(AR/VR)等领域。

CV是实现AI的基础，是构建具有高度智能性的机器人的关键技术之一。通过对图像数据的分析和理解，可以让机器能够做出正确的决策、给予正确的反馈、理解用户需求和场景信息，从而让机器像人一样与人类进行沟通、交流、学习、决策。因此，在掌握CV的基本理论、算法和技术后，AI架构师应当具备以下核心技能：

• 数据挖掘与分析: 对大量的数据进行分析、处理，提取有价值的信息，最终形成有效的数据资源。
• 机器学习算法: 将数据转换为机器能学习和分析的形式，使得计算机能够基于已有的经验和规则，自动完成特定任务的过程。
• 深度学习框架与工具: 使用深度学习框架实现CV算法的训练、优化及部署。同时熟练掌握TensorFlow、PyTorch、Caffe、Mxnet等工具，并能根据业务需求选择合适的工具框架。