计算机视觉算是人工智能的几个领域中，竞争最激烈的方向之一了，其他的NLP、语音、推荐广告，投递人数和提供岗位的比例都没有计算机视觉岗位大，所以楼主需要做好心理准备，3 年后的就业形势会很严峻，所以如果不是真的很热爱或者感兴趣这个方向，可以考虑往其他方向努力，或者提高开发能力，转做开发。
如果是要继续做计算机视觉方向，那么开发能力还是需要有的，而算法理论知识也是基础。
算法
算法基础，主要就是深度学习算法以及图像基础，虽然现在很多问题，比如分类、检测、分割，基本就是用深度学习的网络模型，但是基础的图像知识还是要打下扎实的基础，实际上不少深度学习论文的创新点，来源都是传统的机器学习算法或者图像处理知识。
图像处理的知识推荐看《数字图像处理》
还有一个图像处理 100 问的 Github 项目：
https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen以及要学好 OpenCV：
而深度学习的书籍推荐：
入门版可以先看李沐大神的《动手学深度学习》
Github 地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
Pytorch 实现：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch
或者是这本书--《hands-on-ml-with-sklearn-and-tf》：
代码：https://github.com/ageron/handson-ml
然后需要加深理论，则可以考虑好好吃透这本经典的书籍--《深度学习》，搭配 github 上的南瓜书：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book
然后就是深度学习框架，这里推荐 PyTorch 和 Keras，目前主流的两个框架。关于这两个框架的代码风格和简单使用例子，可以查看我写的这篇文章：
鑫鑫淼淼焱焱：是选择Keras还是PyTorch开始你的深度学习之旅呢？
另外，选择一个好的方向也很重要，能够有一篇甚至多篇顶会论文，那是很好反映了你的算法理论功底，而如果要发论文，发顶会论文，选择一个竞争比较小、很好发论文的方向就是非常重要，有的时候选择比努力更重要，怎么确定呢，可以看看今年CVPR2020的论文情况。
但，这个可能需要和你的导师商量，取得你导师的同意，这里注意研究生期间和导师要打好关系，能否顺利毕业，你的导师有很大的决定权。
编程
编程开发方面，一般做人工智能的入门编程语言首推 Python，对开发者很友好，推荐的入门书籍：
进阶书籍推荐《流畅的 python》：
除了要熟练掌握 Python 语言，最好还能掌握 C++语言，学习Spark 分布式、CUDA 编程、数据库、Linux 编程。
也就是对于想要在 3 年后找到算法的岗位，拿到更好的 offer，那么编程能力最好也是参照开发岗位来学习，学习同样的知识，然后如果能达到同样的标准，那在算法理论相差不大的情况下，这就是你的优势。
总结一下，想在 3 年后找到计算机视觉的岗位，你需要做到这些：
- 首先，确定具体方向，可以先看看顶会论文，比如 CVPR2020 的录取论文的情况；
- 然后，好好学习深度学习算法和图像基础
- 按照开发岗位的要求来提升自己的开发能力，至少熟练掌握一门编程语言，推荐 Python，更好的选择是再学会 C++语言，然后学习Linux 编程、服务部署方面的知识、数据库、分布式、CUDA 编程等
- 最重要的是和导师好好相处，保证顺利毕业！
作者：鑫鑫淼淼焱焱
链接：https://www.zhihu.com/question/401762777/answer/1297425578
来源：知乎
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