“刚入职新同事，懂算法，年薪30万”论视觉工程师核心能力到底多吃香？

“刚入职新同事，懂算法，年薪30万”论视觉工程师核心能力到底多吃香？1公尺 最近，公司新招了一名技术经理，负责管理公司的大大小小的视觉项目设计、研发。据说在上一任公司，新负责人只是一名普通的研发岗人员，自从转到我们公司后，直接晋升为经理，初定年薪30万。 反

最近，公司新招了一名技术经理，负责管理公司的大大小小的视觉项目设计、研发。据说在上一任公司，新负责人只是一名普通的研发岗人员，自从转到我们公司后，直接晋升为经理，初定年薪30万。

反之，我身边很多技术同事，工作3-5年，不缺行业资历、研发经验能力，经常为了项目赶进度、改需求，996工作制，晚间周末熬夜加班更是家常便饭。但即使如此，工作薪资多年依然岿然不动，待遇甚至还比不过入职的新同事。

其实这个问题不是个例，很多做通讯、医疗、物联网行业的小伙伴们，都会陷入加薪难，定位不明确，晋升渠道不清晰的怪圈。他们在行业里打拼多年，也自认为自己已经在工作技能方方面面都掌握得不错，但是就不具备进一步上升的能力。

要解决这个问题，我认为除了必要的机器视觉项目经验，还需要懂得做视觉的核心部分：深度学习算法。

做机器视觉的同行，特别是熟练掌握视觉深度算法的，现在他们都发展得怎么样了？以我身边做视觉朋友、同事举例：

小陈，某985大学研究生，想在视觉行业深耕，为了给自己更好地发展，毕业后就职于国内某科创企业，选择了能够更加发挥自主性的平台，个人擅长计算机视觉，图形算法研究，年薪80万。

小李，从事智能制造、自动化领域7年有余，国内某重点院校硕士毕业，曾带领团队完成传统图像学习和深度学习算法研究，攻克解决了不同行业各种图像检测课题，目前年薪60万。

小王，某高校自动化专业毕业，在校时期数学、编程能力很强，也接触过相关的视觉应用实例，图像处理算法。近期已顺利拿到某上市500强企业offer，年薪18万。

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对于大部分的在职视觉人员，工作了3年以上，具备一定的行业资历和项目经验，都处在 系统使用者-核心开发者的过渡期。你只有迈过了这个门槛，才有可能在接下来的职业道路上进阶为 技术专家。如果迈不出去，在未来的2~3年，5年甚至更长的职业期，你可能依然原地踏步，得不到很好的机会，也就更不用说突破30万年薪这个坎。

在这个阶段，你已经掌握了绝大部分的工作技能，也做过不少的视觉项目方案。 你需要关注的核心点是，能够站在业务角度去讨论机器学习，不断尝试使用各种机器视觉算法调优、诊断挖掘数据价值、训练算法模型，通过不断地迭代，最终把优化后的方案兑现。

所以，我们给 3-5岁视觉工程师的职业发展建议：

1.站在技术专家的角度上

2.掌握真正有效「深度学习」视觉算法的方法

3.让真正的行业资深大咖贴身辅导你，为你的问题指点迷津

4.通过更多实操性刻意练习，视觉检测+深度算法模型优化，提高你的模型使用效率，得以提升业务综合运用能力。

针对以上建议，我们推荐你学习《视觉TensorFlow目标检测LabVIEW深度学习》众筹课程，这是由电子发烧友联合龙哥出品，专门为 3年以上视觉工程师量身打造的职场提升课。

我们希望通过这门课程，帮助你：

1.培养你的 业务思维，补充 视觉算法工程师认知水平

2.带你深入剖析 年薪30w甚至80万视觉工程师 业务逻辑

3.帮你拆解 未来5-10年高端视觉应用必备的核心能力

4.手把手教你解决问题，提升综合能力， 找到适合自己的职业定位。

最终，让你具备成为视觉行业专家的能力。

本课程目前正在众筹当中， 全网首发限时优惠，9月27日截止报名，现在名额已经不多，如果你感兴趣的话，就赶快扫描下方二维码吧！

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活动最后 2天

目前， 深度学习从业人员处于薪资高位，且属于人才紧缺的行业，就业前景广阔。

在这门课程中，我们会围绕 3年以上视觉工程师的常见场景问题，高频率需求讲解，并总结出一套可以帮助你快速提升业务研发能力，突破职业晋升瓶颈的工具—— 视觉深度学习算法。针对这个工具，我们会以LabVIEW如何调用TensorFlow进行深度学习模型的训练开始，讲述一整套 简洁易学的学习方法，帮助你 独立完成深度学习模型训练、部署，让你学完就能快速上手。

考虑到很多学员对这门课程还不是很了解，接下来将给你简单介绍一下这么课程的具体学习内容。

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这次众筹课程能帮助你什么？

课程目标：

1、让没有任何Python，TensorFlow基础的学员学习到如何搭建深度学习训练平台。

2、学会使用Imglabel软件标注图片，弄清楚怎么样标注目标

3、学会利用LabVIEW调用TensorFlow进行ssd/faster-rcnn模型的训练

4、学会利用LabVIEW实现观察模型训练过程loss曲线

5、学会利用LabVIEW调用TensorFlow进行ssd/faster-rcnn模型的评估

6、学会利用LabVIEW实现观察模型评估结果图像

7、学会利用LabVIEW实现导出TensorFlow冻结图模型文件pb

8、学会利用LabVIEW实现导出TensorFlow冻结图模型文件pb转为OpenVINO模型文件IR

9、学会利用LabVIEW实现TensorFlow/OpenVINO 模型pb/IR文件的加载

10、学会利用LabVIEW实现TensorFlow/OpenVINO 模型pb/IR文件的图像测试目标检测

11、案例：猫狗数据集，引脚缺陷检测数据集，金属切削缺陷检测数据集，涂胶缺陷检测数据集，元件缺陷检测数据集，开关缺陷检测数据集，药丸缺陷检测数据集，

12、动态检测案例：五金件缺陷检测

课程主要知识点：

1、TensorFlow-GPU环境的搭建

2、TensorFlow Object环境搭建

3、学会如何标注图片

4、如何LabVIEW快速通过迁移学习训练自己的模型

5、如何利用LabVIEW生成优化后的OpenVINO模型IR

6、如何利用LabVIEW调用训练后的PB模型和IR模型进行目标检测

课程大纲目录：

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这门众筹课程有哪些亮点？

1、 全网第一套LabVIEW进行深度学习训练和模型部署的完整教程，满足从业人员使用LabVIEW完成相关编程的需求。

2、该套课程不需要有很强的LabVIEW视觉、Python语言编程基础， 零基础学员也可以进行学习

3、LabVIEW 对CPU上推理深度学习模型进行了优化，其运行速度和效率优于Python平台

4、课程不仅讲授了 环境配置，LabVIEW训练和调用的编程方法，还讲解了大量的案例，手把手帮助学员学会如何在LabVIEW中应用深度学习

5、课程 赠送相关工业图像数据集，其价值远远大于课程本身。

课程适合哪些人群学习？

1、适用于LabVIEW行业从业者利用LabVIEW进行深度学习应用；

2、适用于plc电气工程师利用LabVIEW进行深度学习应用编程；

3、适用于机械工程师利用LabVIEW进行深度学习应用编程；

4、适用于在校大学生/研究生利用LabVIEW实现课程设计和课题研究；

5、适用于IT互联网行业人群快速掌握TensorFlow训练的流程；

学生或新手能不能学会？

学生或新手可以直接学习，课程不涉及Python编程，不需要Python基础，不涉及到理论的理解，课程 手把手教学员如何一步步进行环境配置和训练调用，让学员直接掌握深度学习动手实践的能力， 只要跟着视频做就能学会应用。

老手有没有必要入手？

老手必须入手，深度学习一定是 未来5-10年的高端技术，为自动化或互联网行业提供的新的有效的解决方案， 针对传统视觉算法需要手动设计特征提取方法的弊端，深度学习模拟人的大脑神经网络运行模型，通过计算机强大的运算能力，能拟合出比传统算法适用性更强的模型，解决了行业内的难题。国内外大型自动化公司都在积极研发深度学习技术，作为老手一定要尽快更新技术，不被时代所抛弃，保持竞争力。

以上，就是这样一门由 10+年资深视觉大咖亲自授课，有多年经验检测视觉行业助教组成的专家团队亲自答疑，拆解业务增长逻辑，并不定期配套直播答疑1v1技术指导，解答实际操作问题的课程。

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（最后截止时间：2020/09/27）

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