随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉作为其中的重要分支之一，其就业前景非常广阔。计算机视觉主要涵盖了图像处理、模式识别等多个领域，可以应用到很多行业中。
计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何让计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。简单来说，计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用，如自动驾驶、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等。随着深度学习和神经网络技术的发展，计算机视觉取得了许多突破性成果，为实际应用带来了巨大价值。为进一步贯彻落实中共中央印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》和国务院印发《关于“十四五”数字经济发展规划》等有关工作的部署求，深入实施人才强国战略和创新驱动发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，持续推进人工智能专业人员能力培养和评价，工业和信息化部电子工业标准化研究院牵头研制的SJ/T11805-2022《人工智能从业人员能力要求》已经于2022年7月1日发布实施。依据该标准，工业和信息化部电子工业标准化研究院联合业界企事业单位开发了人工智能专业人员培养项目，并将于北京举办以下证书培养安排：
《计算机视觉处理设计开发工程师》2024年1月24日至28日-北京
培训对象：
从事计算机视觉应用场景的需求分析，模型构建及验证，实现相应的计算机视觉产品设计、交付及运维，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的专业人员。
授课方式：理论学习+实操
培训结束后由专业部门组织结业考试。
培训老师：
北京理工大学老师，博士，教授，博士生导师。目前主要从事机器学习、数据挖掘及分布式系统方面的研究。
培训证书：
本次培训通过结业考试的学员将获得工业和信息化部电子工业标准化研究院颁发的“人工智能专业人员”(中级)认证证书，证书可在官方网站进行查询。
证书样式：
人工智能就业方向及前景：
自然语言处理和语音识别：随技术成熟，企业应用增多。
机器学习和深度学习：核心技术，应用于图像、语音、自然语言处理等领域，就业机会主要在算法研发优化。
智能硬件和智能家居：需求增长，就业机会在硬件设计生产、家居系统研发维护，需掌握物联网、云计算等。
1.机器学习工程师： 机器学习工程师专注于开发和部署机器学习模型，用于解决各种问题，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。随着机器学习技术的不断发展，这一领域的需求也在增长。
2.数据科学家/分析师： 数据科学家和分析师利用统计学和机器学习技术分析大规模数据，发现数据之间的关联性，并提出可行的解决方案。这一领域的需求主要来自于企业、金融、医疗等各个行业。
3.自然语言处理（NLP）工程师： NLP工程师专注于开发算法和模型，使计算机能够理解、分析和生成自然语言。随着语音识别、文本理解和机器翻译等应用的普及，NLP领域的需求不断增加。
4.计算机视觉工程师： 计算机视觉工程师致力于开发算法和模型，使计算机能够理解和处理图像和视频数据。这一领域的应用包括人脸识别、无人驾驶、医学影像分析等，前景广阔。
5.智能系统开发工程师： 智能系统开发工程师负责设计和实现各种类型的智能系统，如智能家居系统、智能交通系统、智能制造系统等。随着智能化技术的不断成熟，这一领域的就业前景非常乐观。
6.机器人工程师： 机器人工程师设计、开发和维护各种类型的机器人，包括工业机器人、服务机器人、医疗机器人等。随着机器人技术的不断发展，这一领域的需求也在不断增加。
总的来说，人工智能领域的就业前景非常广阔，各种职位都存在着巨大的需求。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，人工智能领域的就业机会将会越来越多，并且会成为未来许多行业的核心驱动力。