コンピュータービジョンの仕事にディープラーニングとモデリングを統合するには、以下のステップを踏むことができる：

ディープラーニングフレームワークを選択する：コンピュータ・ビジョン用の一般的なディープ・ラーニング・フレームワークには、TensorFlow、Keras、PyTorchなどがある。自分が使いやすく、プロジェクトの要件に合うフレームワークを選択する。

データを収集し、準備する：モデルの品質は、学習に使用するデータの品質に依存します。モデルに実行させたいタスクの画像とアノテーションの大規模なデータセットを収集する必要があります。

モデル・アーキテクチャを定義します：コンピュータ・ビジョンのタスクには、事前にトレーニングされたモデルが数多く用意されていますが、ゼロから独自のモデルを作成することもできます。タスクに適したアーキテクチャを選択し、さまざまなレイヤーと構成を試して、何が最も効果的かを確認します。

モデルを訓練する：用意したデータでモデルを訓練します。最良の結果を得るために、モデルを微調整し、パラメータを調整する必要があるかもしれません。

モデルを評価する：検証セットでモデルをテストし、そのパフォーマンスを評価します。モデルの有効性を評価するために、精度、正確度、リコールなどの指標を使用することができます。

モデルをデプロイします：モデルのトレーニングが完了したら、それをアプリケーションに統合し、コンピュータ・ビジョンのタスクを実行するために使い始めることができます。

ディープ・ラーニングとコンピューター・ビジョンは複雑な分野であり、これらを統合するには両分野の十分な理解が必要であることに注意することが重要です。これらの技術に慣れていない場合は、簡単なプロジェクトから始めて、徐々にスキルを身につけるとよいでしょう。
To integrate deep learning and modeling for computer vision jobs, you can follow these steps:

Choose a deep learning framework: Popular deep learning frameworks for computer vision include TensorFlow, Keras, and PyTorch. Choose a framework that you are comfortable with and that fits the requirements of your project.

Gather and prepare the data: The quality of your model will depend on the quality of the data you use to train it. You'll need to gather a large dataset of images and annotations for the task you want your model to perform.

Define the model architecture: There are many pre-trained models available for computer vision tasks, but you can also create your own from scratch. Choose an architecture that suits your task and experiment with different layers and configurations to see what works best.

Train the model: Train your model on the prepared data. You may need to fine-tune the model and tweak the parameters to get the best results.

Evaluate the model: Test your model on a validation set and evaluate its performance. You can use metrics such as accuracy, precision, and recall to gauge the model's effectiveness.

Deploy the model: Once your model is trained, you can integrate it into your application and start using it to perform computer vision tasks.

It's important to note that deep learning and computer vision are complex fields, and integrating them requires a good understanding of both areas. If you're new to these technologies, you may want to start with simpler projects and build your skills gradually.