計算機視覺和自然語言處理，哪個更具有發展前景呢，還是各有千秋

1樓：匿名使用者

兩敬公升帶者都不錯，都是人工智慧的分支。如果好找工作笑悄的話，建議cv。因為cv比nlp用到的行業些。個人之見。cv與mv相近，工業上用的多亮蘆。

2樓：匿名使用者

計算機視覺方向更有前景，不管是現在還是未來。

nlp方向無非集中在翻譯、推薦、搜尋領域，另外的輿情分析，情感分析，語義理解，語義消歧等都是文字處理的一些輔助性手段，還有就是語音處理，科大訊飛做的很好，基本上處於壟斷地位。

其中翻譯領域基本無法變現，沒運啟什麼太大的商業價值，推薦領域集中在電商，**等領域，旁銷如比較小眾，一般公司用不起推薦，搜尋領域更不用說。更重要的是nlp領域看不到有什麼商用切入點。迄今為止沒見過自然語言處理方向有哪個比較大的公司，也沒見過過億的投資，創業公司更是沒有做相關內容的。

用事實說話

反觀視覺方向，騰訊、阿里、都在投鬥帆資，商湯、曠試科技都是巨頭，過億投資多的是，更重要的是視覺方向的商業切入點有很多，應用場景非常廣闊，創業公司不在少數，現在比較火的是醫學影像分析和無人車，都是視覺相關方向，包括直播行業視覺也能切入。可以說視覺可以切入很多場景做分析。

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兩個一對比就能看出來哪個商業價值更大，現在是cv的，未來也是cv的，十年之內都是，當前機器學習、深度學習越繁榮，視覺方向的應用場景越廣闊，視覺方向有比較好的切入點。

你認為計算機視覺領域的未來發展會怎樣呢？

3樓：英碼科技

計算機視覺作為人工智慧的乙個重要子領域，具有廣闊的前景和發展潛力。以下是計算機視覺未來的一些趨勢和發展方向：

技術創新：隨著深度學習、神經網路等技術的不斷發展和創新，計算機視覺的效能和能力將繼續提公升，解決更復雜的視覺任務成為可能。

跨學科融合：計算機視覺將與其他人工智慧領域（如自然語言處理、語音識別等）和其他學科進行更多的交叉與融合，為解決複雜問題提供新的思路和方法。

個性化和智慧型化：計算機視覺系統將更加個性化和智慧型化，能夠根據不同使用者的需求和場景提供定製化的解決方譽盯乎案。

即時性和低功耗：計算機視覺技術將在即時性和低功耗方面取得突破，以滿足流動裝置、物聯網等應用的需求。

資料安全與私隱保護：計算機視覺技術在應用過程中需要處理大量的影象和**資料，如何在保障資料安全和私隱的前提下實則世現高效的視覺任務將成為乙個重要問慶悉題。

總之，計算機視覺作為乙個不斷發展的領域，具有巨大的前景和潛力。隨著技術進步和應用拓展，計算機視覺將在各個領域發揮越來越重要的作用。

4樓：鍇寶

我的大學專業是選擇調劑後而找到的乙個專業，這讓我痛苦了數十年之久，如果讓我重新選擇專業的話我會有很多考慮。我可以從各種角度去思考，例如個人興趣、未來趨勢、就業機會等。最重要的是，我們需要運返時刻關注自己的興趣和能力以便更好地把握機會並獲得成功。

如果讓我重新選擇，我可能會考慮選擇與人工智慧和計算機視覺相關的專業。因為在未來幾年裡，我們可以看到這些技術的重要性，這顯而易見。這個領域最大的吸引力是變現清悄閉與它的融合。

我認為這種專業將會在未來獲得更高的就業機會和更高的薪資水平。另外，我認為社會科學專業也是很有前景的。

在當今時代，我們面臨著很多社會問題，如氣候變化、人口老齡化、貧富分化等等。社會科學專業可以幫助人們更好地理解和應對這些問題。另外乙個值得考慮的專業是營銷和品牌管理。

隨著網際網絡的迅速發展和全球市場競爭的日益激烈，營銷和品牌管理越來越重要。這個專業也將會在未來獲得很好的就業機會和發答裂展前景。