計算機視覺、自然語言處理……計算機保研這些熱門方向如何選擇？

寫(xie) 在前麵

近年來，計算機科學領域的發展備受關(guan) 注，計算機保研成為(wei) 許多學子追逐的目標。在穀歌學術搜索關(guan) 鍵詞，計算機視覺，自然語言處理，結果均為(wei) 幾十萬(wan) 條。

在眾(zhong) 多熱門方向中，計算機視覺和自然語言處理備受青睞，那麽(me) 如何選擇適合自己的方向呢？老師今天就來討論一下！

一、計算機保研有哪些熱門方向？

01、計算機視覺（CV）

計算機視覺是研究如何使機器“看懂”圖像和視頻的領域，應用廣泛，如人臉識別、無人駕駛等。如果您對圖像處理、模式識別感興(xing) 趣，計算機視覺可能是一個(ge) 不錯的選擇。

計算機視覺的應用

1、圖像識別

圖像識別是計算機視覺的核心應用之一。它涉及將數字圖像分類為(wei) 預定義(yi) 的類別或標簽。在實際生活中，圖像識別技術被廣泛應用於(yu) 醫學影像診斷、安全監控、無人駕駛汽車中的場景識別等領域。

2、人臉識別

人臉識別是一種將數字圖像或視頻中的人臉與(yu) 已知的個(ge) 體(ti) 進行匹配的技術。它在安全領域、身份驗證、社交媒體(ti) 應用等方麵發揮著重要作用。例如，手機解鎖、門禁係統、警務應用等都可以采用人臉識別技術。

3、目標檢測預跟蹤

目標檢測與(yu) 跟蹤是識別圖像或視頻中特定對象並追蹤它們(men) 的位置和運動的技術。這在視頻監控、交通監管、機器人導航等領域中都有廣泛的應用。

4、圖像分割

圖像分割是將數字圖像劃分為(wei) 多個(ge) 部分或區域的過程，每個(ge) 部分通常對應於(yu) 圖像中的一個(ge) 對象或物體(ti) 。這在醫學圖像分析、地圖製作、自然災害監測等方麵都有重要應用。

5、增強現實和虛擬現實

增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術利用計算機視覺技術來與(yu) 用戶的真實世界交互，創造出增強的或虛擬的環境。這在遊戲、教育、工程設計等領域中有著廣泛的應用。

學習(xi) CV需要的能力 突出的科研潛力

導師更傾(qing) 向於(yu) 招收在本科階段在計算機視覺領域有相關(guan) 研究經曆或項目參與(yu) 經曆的學生。通過這些經曆導師可以看出該學生對科研問題的思考能力、解決(jue) 問題的能力以及開展研究的能力。

紮實的數學基礎

計算機視覺的算法和模型建立在數學基礎之上。掌握線性代數、微積分、概率統計等數學知識是必不可少的。這些知識將幫助你理解和設計CV算法，從(cong) 而解決(jue) 實際問題。

編程能力

良好的編程能力是從(cong) 事計算機視覺研究和開發的必備技能之一。熟練掌握編程語言（如Python、C++等）和相關(guan) 的開發工具和庫（如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等），能夠快速實現和調試CV算法和模型。

國內(nei) 著名院係推薦

北京大學智能學院：查紅彬教授、英向華教授

中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室

中國科學技術大學信息科學技術學院類腦智能技術及應用國家工程實驗室視覺與(yu) 多媒體(ti) (Vision and Multimedia、 VIM) 研究組

南開大學媒體(ti) 計算實驗室：程明明 教授

南開大學計算機視覺研究團隊 ：楊巨峰教授

02、自然語言處理（NLP)

自然語言處理是研究計算機如何理解和生成人類語言的領域，如智能翻譯、情感分析等。如果您喜歡文字處理、語言模型的研究，自然語言處理也是一個(ge) 熱門方向。

自然語言處理的應用 機器翻譯

將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言，如穀歌翻譯、百度翻譯等。

文本分類

將文本自動分類到不同的類別中，如垃圾郵件過濾、情感分析等。

信息抽取

從(cong) 大量文本中抽取出特定信息，如實體(ti) 識別、關(guan) 係抽取等。

問答係統

根據用戶提出的問題，從(cong) 大量文本中自動尋找答案，如智能助手、知識圖譜等。

語音識別

將語音信號轉換為(wei) 文本，如語音助手、智能音箱等。

學習(xi) NLP需要的能力

編程和數據處理能力

NLP通常需要使用編程語言如Python來處理文本數據，進行文本清洗、分詞、詞性標注等操作。導師更青睞熟練掌握Python、深度學習(xi) 框架（如TensorFlow、PyTorch等）以及NLP工具包（如NLTK、spaCy等）的學生。

研究興(xing) 趣和方向匹配

導師傾(qing) 向於(yu) 選擇對NLP領域有濃厚興(xing) 趣並且熟悉該領域最新研究動態的學生。這包括對自然語言處理技術、模型和算法有深入理解，並且能夠提出創新的研究問題。

學術能力

導師通常偏好具有紮實的學術基礎和出色的學術表現的學生。這包括在相關(guan) 領域的課程成績優(you) 異、有論文發表經驗或者參與(yu) 過研究項目。

國內(nei) 著名院係推薦

清華大學：孫茂鬆老師、劉知遠

複旦大學：黃萱菁老師、邱錫鵬

南京大學：陳家俊老師、黃書(shu) 劍等老師

中國人民大學：趙鑫老師，竇誌成老師

中科院：宗成慶老師、張家俊老師、趙軍(jun) 老師

03、其他方向推薦 計算機視覺與(yu) 自然語言處理（NLP）的交叉研究

隨著自然語言處理技術的不斷發展，將計算機視覺與(yu) 自然語言處理技術相結合，可以實現更複雜、更智能的任務，例如視覺問答、圖像生成等。這個(ge) 交叉領域的研究在未來會(hui) 有更多的突破。

強化學習(xi) 與(yu) 計算機視覺的結合

強化學習(xi) 是一種通過試錯來學習(xi) 的機器學習(xi) 方法。將強化學習(xi) 與(yu) 計算機視覺相結合，可以實現自我學習(xi) 和自我優(you) 化，從(cong) 而更好地解決(jue) 計算機視覺領域中的問題。

隱私保護與(yu) 計算機視覺

隨著人工智能和計算機視覺技術的廣泛應用，如何保護個(ge) 人隱私和數據安全變得越來越重要。這個(ge) 領域的研究將幫助我們(men) 更好地保護個(ge) 人隱私和數據安全。

多模態計算機視覺

多模態計算機視覺涉及多種模態的數據（如圖像、文本、音頻等），如何將這些不同模態的數據有效融合以提升計算機視覺任務的性能是未來的一個(ge) 重要研究方向。

可解釋性與(yu) 可信賴性

隨著人工智能和計算機視覺技術的廣泛應用，如何確保這些係統的可解釋性和可信賴性變得越來越重要。這個(ge) 領域的研究將幫助我們(men) 更好地理解和信任這些係統。

二、如何選擇？

01 理解自己的興(xing) 趣和能力

首先，要考慮到你的興(xing) 趣。無論是計算機視覺還是自然語言處理，都是需要長期投入和深入研究的領域。如果你對圖像處理、模式識別充滿興(xing) 趣，那或許計算機視覺更適合你；如果你對語言分析、智能對話更感興(xing) 趣，那麽(me) 自然語言處理可能更合適。

02 就業(ye) 前景

隨著人工智能技術的飛速發展，計算機視覺和自然語言處理領域的需求也在不斷增加。CV、NLP作為(wei) 算法崗火爆先鋒部隊，CV在五年前吃到了一波大紅利。算法崗落地場景，在搜索、廣告、推薦、自然語言處理、計算機視覺、數據挖掘這六大算法崗中，CV是最多的。

老師

老師的角度來看，CV的未來仍是光明的，人才需求是巨大的，核心依據是他海量的應用場景以及不斷的科研產(chan) 出，因此也是同學們(men) 保研時的好選擇。

03 考慮到自己的學科交叉和個(ge) 人優(you) 勢

計算機視覺和自然語言處理並不是孤立的領域，它們(men) 與(yu) 機器學習(xi) 、數據挖掘等領域密切相關(guan) 。如果你在某個(ge) 領域有較強的基礎，可以考慮選擇與(yu) 之相關(guan) 的方向，從(cong) 而更好地發揮自己的優(you) 勢。

04 導師團隊與(yu) 科研資源

優(you) 秀的導師團隊和豐(feng) 富的科研資源可以為(wei) 你提供良好的學習(xi) 和研究環境，幫助你在保研之後取得更好的發展。讀研之後導師的角色非常重要，實力雄厚的團隊會(hui) 為(wei) 自己的學生帶來的更多的實習(xi) 機會(hui) 和更豐(feng) 富的科研資源。

05 學術前景

從(cong) 學術前景來看，人工智能與(yu) 機器學習(xi) ，如深度學習(xi) ，圖神經網絡、強化學習(xi) 等研究領域通過研究新的算法、模型、應用等進行創新，更容易有科研產(chan) 出。

老師有話說

當然，就保研激烈程度來說，cv、nlp等方向競爭(zheng) 程度十分激烈，也可以選擇一些交叉賽道，如AI在醫療健康領域的應用，這個(ge) 領域同樣也是一個(ge) 充滿潛力的研究方向。

寫(xie) 在最後

無論選擇計算機視覺還是自然語言處理，都需要不斷學習(xi) 、積累經驗，提升自己的技術能力和研究水平。希望每一位熱愛計算機科學的同學都能在保研之路上找到屬於(yu) 自己的方向，實現自身的夢想和價(jia) 值！