算法工程师的学习路线主要分为四大部分:数学基础、编程能力、算法基础以及实战项目。 1. 数学基础 在学习算法中,数学是不可或缺的一部分。我们需要重点掌握两个数学领域:线性代数和概率论。 线性代数 线性代数是研究线性空间的性质以及线性变换的数学学科。在机器学习算法中,线性代数用于理解数据如何被表示为空间中的点...
工作中,Python 主要用于处理数据、算法调研、模型训练的工作,而 C++ 则是负责工程落地。 算法工程师,需要针对落地场景,对算法的可靠性和实时性等方面进行优化,C++ 工程能力必不可少。 Python是一门非常友好的编程语言,不但易于入门而且功能强大,在进行机器学习算法开发的过程中会大量使用 Python。 视频:我上学看的第...
给大家整理了一份算法工程师学习资料包 1,迪哥视频中规划的学习路线图 2,十二大机器学习经典算法+五大深度学习神经网络模型源码资料 3,OpenCV、Pytorch、YOLO等主流框架算法实战教程及源码资料 4,最新CVPR、ICCV、ICLR2024顶会论文 5,《动手学深度学习》、《花书》、《西瓜书》等AI经典书籍获取方式在评论区!
在学习算法之前，需要先学习如何使用和实现基本数据结构，如数组、链表、栈和队列等。
本文将从数学基础、编程语言、算法理论、深度学习等方面讲解算法工程师的技能要求及学习路线。 一、数学基础 作为算法工程师,数学是必要的基础。数学能力的强弱直接影响到算法工程师的能力和层次。以下是算法工程师需要掌握的数学知识: 1.高等数学:微积分、线性代数、概率论(这三个是数学基础,最好先学习)。 2.离散...
人在CV圈,哪有不被卷?本文旨在构建最完整的CV学习路线,帮助大家早日从“调参侠”的包袱中脱离出来,成为一名真正合格的算法工程师。 >>加入咕泡科技,走在计算机视觉的最前沿 CV技术栈在这个AI大爆发的时代,彷佛只要与人工智能沾边的工作便显得高大上起来,与之相反的便是被大多数网友们痛批的一无是处的生化环材...
Python是算法工程师日常工作中最常用的语言,应该作为必须掌握的一门技术。大致的学习路线如下: 学习掌握Python的基本语法,可以通过各类入门教程来看,个人推荐《Learn Python the Hard Way》。 自我考核:能够读懂大多数的内部项目及一些开源项目代码的基本模块,例如pandas, sklearn等。
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BAT算法工程师的成长之路,超详细的学习路线 【总结】2020年最新算法工程师技术路线图(重要) 算法工程师学习之路 我的进度 1. 计算机基础知识 我的理解大概是计算机专业的经典考研课程: 计算机组成原理 计算机操作系统 计算机网络 (学校课程——计算机通信网) ...