现如今的大公司到底需要什么样的CV视觉工程师呢，3月31日，开课吧《HelloWorld公开课》邀请到人工智能实验室研究员、伊利诺伊大学香槟分校机器学习硕士Jerry老师，让他为我们解答这个疑问。

计算机图形学（ComputerGraphics,CG）是研究计算机在硬件和软件的帮助下创建计算机图形的科学学科，是计算机科学的一个分支领域，主要关注数字合成与操作视觉的图形内容。虽然这个词通常被认为是指三维图形，事实上同时包括了二维图形以及影响处理。

图象识别，特别是人脸识别的商业应用已经相当成熟，特别是静态图象识别技术，其准确率已经非常高。但在自动驾驶的实际场景中，除了动态图像识别技术外，还需要对道路状况、物体运动估计等进行预判断，这比图像识别具有更大的挑战和困难。此外，近几年来医学影像方向也受到深度学习和计算机视觉的热捧，成为学术界和业界发展

随着现代电子计算机的出现，计算机视觉技术在七八十年代也初见端倪。有人试图让电脑回答它所看到的东西，所以他们首先想到的是从人类观察事物的方式中获取参考。

在某些情况下，深度学习或者深度迁移学习可以帮助你建立更精确的模型。对于这种情况，您可以考虑使用PyTorch和TensorFlow，尤其是当您需要的训练模型类似于框架模型库之一时。

在过去的几年间，计算机视觉应用的开发与实施在各行业展开，不少企业通过应用相关技术获得了切实好处如提升生产线自动化水平、吸引更多消费者或节省了用工成本。社会与产业对计算机视觉技术需求强烈、投入庞大，对本领域人才更是提出了全方位的要求。

计算机视觉研究如何让计算机从图像和视频中获取高级和抽象信息。从工程角度来讲，计算机视觉可以使模仿视觉任务自动化

随着移动设备数量的增长和传感器技术的进步，包含有价值的图像和视频数据的增加，智能终端与移动设备采集和产生的环境与用户数据成为宝贵资源。对视觉信息的分析须借助计算机视觉技术，数据量的急剧增长，算力的大幅提升和深度学习算法的不断优化极大促进了计算机视觉行业的发展。