要开始计算机视觉领域的职业生涯，首先要打好坚实的基础，掌握核心概念和工具。从学习像 Python 这样的编程语言开始，由于其简单性和丰富的库，它在该领域被广泛使用。熟悉像 OpenCV 这样的图像处理库和像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架，用于构建神经网络。理解线性代数、微积分和统计学也至关重要，因为这些数学原理是对象检测或图像分割等任务的算法的基础。例如，像矩阵运算这样的概念对于使用卷积神经网络 (CNN) 至关重要。像 Andrew Ng 的机器学习专业化课程或 Fast.ai 的实用深度学习课程这样的在线课程可以帮助你掌握这些基础知识。尝试小型项目，例如实现边缘检测或在 MNIST 数据集上训练基本分类器，以应用你所学到的知识。
接下来，专注于实践项目，以加深你的实践技能。从更简单的任务开始，例如使用 OpenCV 中的 Haar 级联构建人脸检测系统，然后逐步完成更复杂的项目，例如训练 CNN 来对 CIFAR-10 数据集中的图像进行分类。参与 Kaggle 竞赛，例如那些涉及卫星图像分析或医学成像的竞赛，可以提供结构化的挑战，并让你接触到真实世界的数据集。为开源项目做贡献，例如改进 TensorFlow 模型库中的预训练模型或向 OpenCV 添加功能，也有助于你与他人协作并学习行业实践。在大学或公司从事计算机视觉应用（例如，自动驾驶汽车、增强现实）的实习或研究职位可以提供宝贵的经验。例如，在机器人初创公司实习可能涉及优化无人机的对象跟踪算法。
最后，与计算机视觉社区互动，并及时了解最新进展。参加像 CVPR 或 ECCV 这样的会议来了解最前沿的研究，或者加入当地的聚会和在线论坛，如计算机视觉 subreddit 或 LinkedIn 群组。在 Twitter 或 arXiv 等平台上关注研究人员和从业者，以跟踪新的论文和技术。建立一个展示你的项目的作品集——例如，一个包含实时对象检测系统代码的 GitHub 存储库或一篇解释你如何实现视觉转换器的博客文章——向潜在的雇主展示你的技能。像 NVIDIA 深度学习学院的计算机视觉课程这样的认证可以增加可信度。通过 LinkedIn 或行业活动与专业人士建立联系可以打开就业机会之门。例如，联系计算机视觉工程师进行信息面试可以让你深入了解该领域中特定职位或招聘公司。