1. 人工智能与计算机视觉的关系

在探讨计算机视觉专家如何培养之前，我们首先需要了解人工智能（AI）与计算机视觉之间的联系。人工智能是一个广泛而复杂的领域，它包括自然语言处理、推荐系统、自动驾驶汽车等多个子领域。而其中，计算机视觉则是将人眼中的图像转换为电脑可理解信息的一种技术。

2. 计算机视觉专业知识概述

要成为一名合格的计算机视觉专家，你必须具备以下几个关键技能：

a. 数学基础

数学是所有数据科学和工程专业的人士都必须掌握的一个基本工具。特别是在深度学习中，线性代数、微积分和概率论都是不可或缺的。在处理图像时，你需要对数字信号有深刻理解，这些信号通常由数学模型表示。

b. 编程能力

编程是一项必不可少的技能，无论你选择Python、C++还是Java作为主要编程语言，都需要能够写出高效且清晰的代码。这不仅仅意味着能够正确地执行任务，还意味着能以一种优雅和可维护性的方式来进行开发。

c. 数据结构与算法

数据结构和算法对于任何软件工程师来说都是重要的话题，但对于工作在图像识别或物体检测方面的人来说尤其重要。你需要知道如何有效地存储并检索大量数据，以及如何设计高效率解决方案来处理这些数据。

d. 图像处理技术

这一部分涉及到使用各种技术，如滤波器、高斯模糊等，以去除噪声，并使图片更清晰。此外，对于颜色空间转换也有所要求，因为不同设备显示同一颜色的方式可能会有所差异。

e. 深度学习框架

随着神经网络变得越来越流行，深度学习框架如TensorFlow或PyTorch成为了日常工作的一部分。熟悉这些框架以及它们各自提供什么功能可以帮助你更快地实现你的目标项目。

3. 学习路径：从入门到精通

如果你决定追求一个职业生涯，在这个过程中，每一步都非常关键，从初级阶段开始逐步提升直至成为专家的角色。这里有一些建议，可以帮助你建立起从入门到精通的地基：

教育

如果可能的话，获得一个相关学位，比如本科或硕士学位。

在大学期间参加研究项目，以便实践应用你的知识。

实践

参加开源项目以获取经验。

与其他专业人士合作，与他们分享你的想法并学会新的方法。

持续更新

订阅行业内最好的博客和论坛，以保持最新动态。

每年至少参加一次会议，与行业内其他成员交流思想。

4. 结语

成为一名成功的人工智能工程师，不管是在哪个特定的领域，比如说计算机视觉，是一个艰巨但充满挑战性的旅程。你需要不断学习新工具、新理论，并通过实际操作提高自己的技能。但正因为如此，这也是一个非常有趣且富有回报的事情。如果你对这项工作充满热情，并愿意投入时间和努力，那么未来的道路无疑充满了可能性。