算法工程师应该学哪些
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。
数学:包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。 计算机基础:包括操作系统、组成原理、数据结构。 算法能力:包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。
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。
(资料图)
如果我想简单地说一句算法工程师的工作,那就是使用机器学习方法来实现人工智能和数据挖掘。
所以作为一个算法工程师,首先要会编程,你的编程语言一定要熟练掌握。当你熟练掌握编程语言以后,还要认真研究机器学习理论以及概率与数理统计方面的知识。慢慢进阶到架构设计以后,你才向算法工程师迈出了坚实的一步。
人工智能工程师需要学什么
技能四:具备最基本的编程能力,对数据结构和基础算法有一定的掌握。对于搭建一个人工智能系统(比如搜索系统、人脸识别系统、图像检索系统、推荐系统等)有最基本的认识。
良好的数学和统计学基础。人工智能工程师所面对的问题千变万化,无论是在抽象建模还是模型算法分析设计阶段,都需要以数学和统计学能力作为基础。
选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。
人工智能的专业课程有哪些
1、人工智能专业课程有:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析等。人工智能(英文名:Artificial Intelligence,英文缩写:AI)。
2、人工智能的专业课程有哪些 人工智能、电子、计算机、数学、人工智能导论、程序设计基础、模式识别与机器学习、数据结构与算法、算法分析与设计、计算智能、深度学习、图像处理与机器视觉。
3、人工智能专业学习的课程主要有:社会与人文、人工智能哲学基础与伦理、先进机器人控制。
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