cv转nlp难吗
难。
cv和nlp cv和nlp哪个数学要求更高
cv和nlp cv和nlp哪个数学要求更高
1、数据类型不同。cv主要处理图像和视频等非结构化数据，而nlp则处理自然语言文本等结构化数据，需要对数据类型进行转化和处理。因此cv转nlp难。
2、特征提取方法不同。cv中常用的特征提取方法包括sift、hog、cnn，而nlp中常用的特征提取方法包括tdf、Worec、bert，需要对不同的特征提取方法进行了解和掌握。
CV/NLP哪个方向更好?
CV/NLP哪个方向更好：CV方向更好。
计算机视觉CV广泛应用于无人驾驶、电子竞技、图像识别、人脸识别、无人等领域；从直观就可以想象得到它的发展前景。
而自然语言处理NLP对于不仅仅可以应用于机器翻译、文本聚类、自动摘要、主旨提取甚至一定的语义理解，还可以做到人工智能、自动答疑、在线电子医生等等应用。
目前在人工智能所有的大类方向当中，nlp和cv这两个方向的热度是比较高的，我在同学们的推动下，近两年也陆续新开了这两个方向，但是由于积累并不多，所以我目前也在跟其他导师进行合作，以便于为同学们搭建一个更好的交流和科研场景，虽然我比较看好这两个方向，但是目前要想在这两个领域出成果，还是具有一定难度的。
人工智能只有cv和nlp两个嘛
人工智能只有cv（图像处理）和nlp（自然语言处理）两个。
图像处理cv方向在图像处理中可分为三大任务，即图像分类，目标检测和图像分割。
把目标图像用回归框框出进行类别识别，对目标检测的网络可以分为两大派：一次检测和两次检测。
语义分割就是需要区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不需要单独分割出来。
cv nlp分别是什么
1、计算机视觉（CV）：
这是现在深度学习中的领域，我觉得我们已经完全获取了计算机视觉中容易实现的目标。无论是图像还是视频，我们都看到了大量的框架和库，这使得计算机视觉任务变得轻而易举。
2、自然语言处理（NLP）：让机器分析单词和句子似乎是一个梦想，就算我们人类有时候也很难掌握语言的细微别，但2018年确实是NLP的分水岭。
为什么相比于计算机视觉(cv)，自然语言处理(nlp)领域的发展要缓慢？
主要原因是涉及到序列的东西都不好做。CV那边搞视频一样头疼结果上不去。
而且另外一方面，个人理解cv目前做的东西更多的是extraction和generation，understanding的很多好，大量论文集中在前两点。如果设计understanding更多的是image caption和inpainting那些。
而且，个人理解understanding得到的东西必须是不能通过边缘一步一步不全得到的（比如style-transfer在我看来更像step-by-step generation的过程）。
CV的路线好在extraction和generation带来的是优质的classification质量和快速的应用可能性，这就能工业界的重视和资金。而NLP的任务因为很难通过单纯的extraction，而NLP的生成任务（NLG）本质上也是离开understanding基本做不了东西。
顺便提一下，国内NLP也在迅速发展，可以关注一下学术范这个网站上的学者，和相关研究方向什么的： Nlp Indi Dharmayanti-学者概述 其实，NLP和CV都已经是很大的领域了，很难总体上说哪个更难。NLP领域中也很多比较容易的问题，CV领域也有很多很难的问题。
直观感受上，NLP在工业界应用很少，不成熟。但实际情况也并非如此。比如拼音输入法，几乎每个人都在用吧，其背后就是NLP的统计语言模型。每个大厂背后都有很多NLP的技术支撑。大厂对NLP工程师需求一点都不亚于CV工程师。
补充一下，为什么感觉上NLP不成熟呢？主要有两个原因：
1 预期太高。NLP的技术发展永远落后于人们对他的预期。人们对NLP的预期等同于对科幻片中对AI的预期。NLP技术的难度和人们理想中的NLP水平很不一样。比如人们会认为实现类似SIRI的日常对话系统的难度低于专业领域的问答系统，但是实现难度可能刚好相反。
2 不能标准化。像语音识别、图像识别可以是相对比较标准化，输入和输出特别明确。这种可以利用大数据的优势，通过机器学习算法相对容易。而NLP应用的大部分场景都是非标准化的，输入数据十分“dirty”，需要大量的预处理，输出也和场景结合十分紧密，没有统一标准。比如NLP中就连层的分词，也没有统一的标准，不同场景对分词的标准要求都不一样。这样就带来一个问题，NLP的大部分应用场景都缺少足够规模的标注数据，并且标注成本也非常高。因此准确率通常也不会很理想。 同样道理，CV中涉及个性化的应用场景其实也都非常难。
另外，感觉上NLP在工业界的应用比较少，是因为大部分NLP的应用还都是在后台，为搜索、等应用作为一个技术支撑，前台看不见而已。
cv和nlp哪个竞争压力小
nlp竞争压力小。
1、算法岗数：NLP是以上6个算法岗中最有挑战性的岗位，cv是8个以上的。
2、工作方面：nlp执行师是基础的工程师，cv工程师含金量高于基础的nlp，npl更易于找工作。
cv和nlp哪个数学要求更高
cv。CV是CurriculumVitae的缩写，原意指生活道路，现引申为，多指学术履历。截止2022年9月3日CV主要是用于申请学术、教育、科研职位，或者申请奖学金等等。cv和nlp相比，cv数学要求更高，nlp发展空间大，但不够成熟，要求不够严格，cv发展好，更加成熟，对员工数学水平要求更高。nlp是自然语言处理，是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。