1樓：SHURLYN
怎麼都是推薦SLAM的，，看了今年的招聘資訊感覺需求上深度學習比SLAM多很多啊……
回想去年一直在學SLAM，老師跟我商量要不要做深度學習的時序訊號識別，而我義正言辭條條列舉地選擇了繼續做SLAM……
啊，曾經有乙個選擇擺在我面前……
話說回來，SLAM太龐大了，入門是挺難的；師妹是搞深度學習的，感覺，感覺啊入門相對簡單很多（不是說深度學習簡單，是說入門門檻相對低一些，要搞大新聞也是很難的）（也可能是我了解的太少了，如果事實不是這樣，就請當我在扯淡）
深度學習應用範圍很廣泛，比如SLAM的拿手領域自動駕駛，其實用強化學習做的也一大堆，傳統網際網路公司就不說了，就說各種跟網際網路不太相關的吧，銀行、電器等等的也都有很多需求；
至於SLAM，除了一些自動駕駛公司、AI LAB、做掃地機械人（沒錯，這破東西還得單獨拿出來說）的電器公司，特別對口的還真不太多了……不過，如果真能把SLAM啃爛了，自學能力、演算法能力、C++能力怎麼說也得達到乙個水平了（方便轉行）。
2樓：在野
沒有讀博打算的話，不推薦slam。一是碩士三年難出成果，二是這個方向自身工業界目前難落地。 深度學習是趨勢，和slam交叉的地方其實很多
3樓：絕望的土豆
可以考慮做SLAM，SLAM有雷射slam和視覺slam兩種，要確定好方向。
另外，現在SLAM也在和深度學習相結合，比如拿雷射slam來說，在非靜態環境下，建圖效果總是會被移動點雲所影響，那麼如何識別，然後去除動態的點雲呢？這就要用深度學習的方法來解決了。所以兩者最好都要有所了解。
祝您學業有成！
下圖是我的失敗的雷射slam，哎！
4樓：
從就業角度看，cv人多崗位多，slam人少崗位少，其實就業難度應該差不多。cv的風險是有可能會越來越卷，slam的風險是需要無人駕駛風口真正起來才有好發展。
因此我個人建議，哪個你能學得好做出點東西或者有實習機會有實驗室積累等客觀條件，就深入搞哪個，只懂點皮毛選擇哪個都沒用。
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