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30天尋找研究方向——day 1

機器 相關 學習 搜集 角度 發揮 做出 ID 國家

考慮可能的研究方向時候,主要從下面兩個角度考慮。

  1. 已有一定積累,保證方向不分散
  2. 發展勢頭較好,無論在產業界還是學術界,都有可能有較好的發展前景。所涉及的範圍不能過窄

技術和理論不外乎信號處理以及機器學習方向,但需要提托於特定背景或者應用。下面逐一分析:

NLP 很多信息都屬於文本,ai應用場景繁多

不熟悉

沒有任何積累

語音識別

1 有積累,尤其是語音信號處理。

2 語音和文本是人們交互主要方式,語音能解放雙手,屬於自然的信號輸入模式。

3 與nlp關聯強;與圖像方向融合形成視頻電影等;醫學方向:手術中的使用、病人闡述信息的搜集等。

4 可能的具體方向有麥克風陣列信號處理、去噪、深度學習相關。另外,語音識別可能還會涉及到nlp。從當前博士課題到語音識別再到nlp,這一方向是可行的。視頻以及音樂的理解也離不開語音語義信息。

1 心理定勢,認為語音方向很難做出好的結果

2,與cv領域相比,周圍做的人比較少,易沒有信心

計算機視覺

1 技術前沿一般都在這一方向,而且近年來國內的產業界和學術界在這一領域發展非常迅猛。

2 也有一定的積累

競爭過於激烈

優勢不能發揮

不是交互模式

文本信息遠多於圖像信息

醫學相關

1 未來的ai風口,社會價值較大。

2 有一定的積累

3 國家政策的支持

數據來源問題

需要借助大平臺

商業變現的難度

30天尋找研究方向——day 1