算法工程师入职培训

所有的问题一般都最后都会归结为数学问题，我觉得这方面功底好了，应该是可以的。 西 嵌 教 育

基础课程 高数、离散、计算方法、概率论、线性代数

零基础入行 图像算法工程师课程（只说课程）：1 计算机方面：《c语言》，《数据结构》2 算法理论方面：《高等数学》《概率论》《矩阵论》或《线性代数》 《最优化方法》 《模式识别》 《数字图像处理》《matlab图像处理与模式识别》等另外：学习图像，最好先从matlab或者python入门，然后再用c。以上就够了，电子书网上应该能搜索到。

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程

算法工程师是一个非常高端的职位；专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。简介：算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Reduction)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

1、业务认知&问题定位首先要清楚你所要解决的问题是什么，是否需要复杂的算法求解。问题的定义来源于你对业务的认知和理解。我们经常陷入一种误区，觉得自己是一名算法工程师，遇到任务问题都想要用复杂的算法去求解。正所谓一顿操作猛如虎，得来的效果却很一般。因此，做事之前一定要在理解业务的基础上，把问题定位清楚，用合适的方法求解。2、数据挖掘&分析深度学习的应用能够突飞猛进的一个重要原因就是大数据的支撑。当前获取数据的成本很低，而数据清理和挖掘的成本很高，但非常重要。数据是模型的输入，是模型能够拟合的上限。在入模之前，你需要花一定的精力用于数据工作，这是必要也是值得的。因此，掌握数据能力也是一名算法工程师的必经之路。3、算法策略这是每位算法工程师的硬实力，有了清晰的问题和可用的数据后，我们需要选择合适的算法策略求解问题。就销量预估而言，由于特征大部分都是表格型，树模型及其变体成为首选的方案。通过树模型，你能够快速拿到一个不错的baseline。但千万不要停滞不前，你需要调研更多的先进的方案进行优化，即使此时能够拿到的受益不多，但请坚持专研的精神(近期时序模型中，热度很高的informer值得尝试)。此外，“人工智能，有多少人工就有多少智能”这句话在实际应用领域体现得淋漓尽致。策略也属于算法的一部分，人工策略有时候能够带来很大的受益，也能够找到更适合的算法优化方向。例如，我们在优化首猜的货品池时，考虑到首猜目前的推荐算法已经非常优秀了，但消费者的成交来源主要是搜索，我们通过人工分析选择了做增量货品供给的方式，拿到了不错的业务效果。基于此，我们也找到了更合适的选品算法优化方向。4、离线实验和线上AB实验实验是验证理论的最佳手段，也是最具有说服力的。我们需要找到几个合适的指标进行优化，并且要保证离线效。