计算机视觉工程师怎么考

同时还需要学习一些数学基础知识，如线性代数、概率统计、微积分等等。

关键技能掌握掌握机器学习库与框架是基础，像TensorFlow、PyTorch（行业标准）和FastAI，它们能帮你解决计算机视觉中的实际问题。 深入理解Keras和Scikit-LEARN，它们在预处理和数据扩充等步骤中扮演重要角色。 同时，自定义神经网络、迁移学习、以及使用TensorBoard监控和模型管理也是必不可少的。