算法工程师培训视频

我们实验室就是做FPGA图像处理的。建议你学习一下《信号与系统》，《数字信号处理》。然后学习一下冈萨雷斯写的《数字图像处理》那本书。有了基础之后，选定一个方向进行具体研究。图像处理的方向比较多，图像增强，图像复原，图像压缩，图像分割等等。个人感觉FPGA做图像预处理（譬如图像去噪）比较好，如果涉及较为复杂的算法，用FPGA就需要深厚的功底。毕竟FPGA的计算能力不强。总之，你先把基础打好，然后选定一个喜欢的方向深入研究。FPGA只是实现的工具。

算法工程师要有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。算法工程师是一个比较高端的职位：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。算法工程师根据研究领域来分主要有音频或者视频算法处理、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。想了解更多有关算法工程师的详情，推荐咨询达内教育。【达内教育】拥有1v1督学跟踪式学习有疑问随时沟通，理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环。该机构实战讲师、经验丰富、独创教学系统，满足学生多样化学习需求。

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。

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。

国内外状况

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

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。

算法工程师不用什么具体的证，但是需要很高的思维能力一，算法工程师要求的思维能力高水平的数学和逻辑思维。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，算法工程师根据研究领域划分为音频/视频算法处理、图像技术中的二维信息算法处理和通信物理层中的一维信息算法处理、雷达信号处理、生物医学信号处理等。

二，算法工程师的职责1、负责人工智能、机器学习、深层学习技术及其在业务建模中的应用研究。2、深化金融业务中各种客户属性和行为的数据。量化客户类型的行为特征，量化客户关联类型和客户关联距离。3、分析各种风险案例，设计并实现反欺诈和账户安全情况下的风险控制模型。4、注意人工智能相关算法的新趋势，并根据公司业务情况进行技术前期研究

三，算法工程师的任务1.算法工程师是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规格在有限的时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷或不适用于某个问题，则执行这个算法将不会解决问题。不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。2.一个算法的优劣可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量，算法工程师是利用算法处理事务的人。

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。（具体操作可以看阿里算法专家chris老师的算法工作流视频算法工作流是怎样的？）而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

以上是一个算法工程师的工作流，所以你要做以上内容的话，需要的技能和知识有以下这些：

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等

补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

④最后需要对人工智能有全局的认知，所以菜鸟窝的机器学习vip大课会讲授到算法理论，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。