深度學習演算法工程師需要會編程嗎

⑴ 深度學習需要python基礎嗎

無論你是Python小白，還是初級演算法工程師，亦或是技術骨幹，甚至是技術總監，都建議你不要錯過中公教育與中科院專家共同研發的《AI深度學習》。
1）Python小白快速入門

如果你馬上面臨畢業找工作，或者打算轉到互聯網IT行業，我們贈送的Python入門網課，可以讓無Python編程基礎的你迅速入門。之後，高階版的《AI深度學習》，可以讓你系統地入門了解深度學習的前沿技術、應用成果，助你快速入行。

2）初級演算法工程師的實操指南

如果你是剛入行不到3年，還在打基礎的初級演算法工程師，《AI深度學習》會讓你以企業級項目的實操開始，逐步提升能力。課程由中科院專家親自傳授，可反復觀看，讓你隨時隨地查漏補缺，直面復雜的開發環境，比 「網路一下」 更精準。

3）技術骨乾的進階秘籍

如果你是團隊的技術骨幹，《AI深度學習》可以幫助你系統梳理語音識別、圖像識別、機器對話等前沿技術，搭建完整的技術體系；還能夠幫你橫向拓展相關領域知識，增強自身競爭力。

4）技術總監管理團隊的神助攻

如果你是指點技術江山的一把手，這個緊跟市場需求開發的課程，可以幫助你快速掌握市場技術動向。課程交流群的不同學員，也可以讓你了解每個層級人的真實想法，管理起來更加得心應手。

毫不誇張地說，只要你的工作與人工智慧有關，《AI深度學習》就會成為你求職、工作、管理團隊過程中不可或缺的神助攻。

⑵ 深度學習能夠學會編程嗎

IT的就業前景還是不錯的
選擇學校方面 一定要選擇 有資質的
教學 師資力量 環境不錯的
看學校 歷年來的畢業生如何

⑶ 優秀的演算法工程師都用深度學習嗎

演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。

⑷ #演算法工程師#演算法工程師代碼能力要達到什麼水平

能夠用代碼實現你的演算法，並封裝你的演算法和前端對接，達到這個要求，你的代碼能力至少作為一個演算法工程師來說，就合格了 來自職Q用戶：阮先生
不同方向的演算法工程師要求不同的。圖像演算法，有的要求會用開源庫，有的要求自己寫演算法並封裝介面，有並行演算法的，要求會各個角度加速代碼，甚至要求對不同操作系統非常熟悉，深度學習演算法一般要求會開源庫，會Python等等吧。但總體上來說，我認為代碼能力可以弱於軟體工程師。 來自職Q用戶：匿名用戶

⑸ 想做一名演算法工程師需要學什麼

1、業務認知&問題定位
首先要清楚你所要解決的問題是什麼，是否需要復雜的演算法求解。問題的定義來源於你對業務的認知和理解。我們經常陷入一種誤區，覺得自己是一名演算法工程師，遇到任務問題都想要用復雜的演算法去求解。正所謂一頓操作猛如虎，得來的效果卻很一般。因此，做事之前一定要在理解業務的基礎上，把問題定位清楚，用合適的方法求解。
2、數據挖掘&分析
深度學習的應用能夠突飛猛進的一個重要原因就是大數據的支撐。當前獲取數據的成本很低，而數據清理和挖掘的成本很高，但非常重要。數據是模型的輸入，是模型能夠擬合的上限。在入模之前，你需要花一定的精力用於數據工作，這是必要也是值得的。因此，掌握數據能力也是一名演算法工程師的必經之路。
3、演算法策略
這是每位演算法工程師的硬實力，有了清晰的問題和可用的數據後，我們需要選擇合適的演算法策略求解問題。就銷量預估而言，由於特徵大部分都是表格型，樹模型及其變體成為首選的方案。通過樹模型，你能夠快速拿到一個不錯的baseline。但千萬不要停滯不前，你需要調研更多的先進的方案進行優化，即使此時能夠拿到的受益不多，但請堅持專研的精神(近期時序模型中，熱度很高的informer值得嘗試)。此外，「人工智慧，有多少人工就有多少智能」這句話在實際應用領域體現得淋漓盡致。策略也屬於演算法的一部分，人工策略有時候能夠帶來很大的受益，也能夠找到更適合的演算法優化方向。例如，我們在優化首猜的貨品池時，考慮到首猜目前的推薦演算法已經非常優秀了，但消費者的成交來源主要是搜索，我們通過人工分析選擇了做增量貨品供給的方式，拿到了不錯的業務效果。基於此，我們也找到了更合適的選品演算法優化方向。
4、離線實驗和線上AB實驗
實驗是驗證理論的最佳手段，也是最具有說服力的。我們需要找到幾個合適的指標進行優化，並且要保證離線效。

⑹ 想要成為演算法工程師都要學哪些技能

需要以下技能：

1、熟練掌握C/C++和python語言編程，熟悉linux開發環境，有扎實的數據結構和演算法設計功底；

2、熟悉推薦業務常用理論和演算法，在多個領域（如排序模型，召回模型，用戶畫像，深度學習等）有三年以上實際工作經驗；

3、有優秀的邏輯思維能力和數據分析能力，善於分析和解決問題；良好的溝通能力與團隊協作能力；

4、有推薦系統，廣告系統，搜索引擎等開發經驗；熟練掌握機器學習、深度學習的基礎理論和方法，並在自然語言處理任務中有實際應用經驗者優先；

5、熟練使用一種或幾種深度學習框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式計算編程者優先。

硬技能：

1. 數學：包括概率論與數理統計、矩陣論、隨機過程。

2. 計算機基礎：包括操作系統、組成原理、數據結構。

3. 演算法能力：包括對領域內主流模型進行優缺點對比、在設定的場景中選擇合適的方案等。

想要了解更多關於演算法工程師的問題可以咨詢一下CDA認證機構，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

⑺ 深度學習是需要掌握什麼基礎，才能學習

關於編程基礎

只會 Java 語言，不會 C/C++/Python 能學習嗎？或者學過 C/C++/Python，但是沒有實際應用過，或者基礎不好，是否可以學？是否有 Python 學習教程推薦？如果 C++/Python 基礎比較薄弱，是否可以學？

【回答】完全可以。

我們會跟隨實際的代碼編寫，一步一步進行指導。在數據科學、大數據和機器學習（深度學習）領域，Python 被視作最為簡潔和直接的腳本編程語言，被科研領域和工程領域廣泛採用，因此 本課程也會針對 Python 編程語言本身，跟隨編程實戰，與大家一起編程的過程中逐步講解。

事實上 Java 編程語言在大數據處理和機器學習領域的應用也十分廣泛，課程中涉及到 真實工程代碼的部分，我們會將 C++ 與 Java 版本一同展示和講解。由於這不是一門教學編程語言的課程，更注重於實際應用的編寫，因此編程語言特性方面的門檻較低。

本課程著眼於海量數據實時處理和深度神經網路架構和編程，編程語言這塊不會是瓶頸。並且，大家會跟隨老師一起，編寫機器學習代碼，也會因此熟悉 Python 編程，事實上這對未來的個人發展和工作具有非常大的幫助。

在課程後半段，我們將會使用前半段課程編寫的實驗程序，轉化為實際的工業級代碼和產品，這時將涉及 C/C++ 和 Java 代碼的編寫。由於 Java 在面向對象的基本結構上與 C++ 十分相似，因此這一塊也應當不是問題。

正如前面所闡述的，我們也會同時展示 Java 版本的高層應用實現。最終，同學們會發現這些代碼雖然由不同編程語言實現，但大體相當，並無過多區別。另外，針對編程語言方面的疑慮，老師也會手把手從最基本的代碼開始編寫，並盡可能詳細講解每一段重要的代碼。

全課程不僅從理論方面會由淺入深的講解，編程實戰也同樣會從最基礎部分（包含語言的部分）開始講解。希望能夠打消同學們的疑慮。通過學習本課程，不僅對整個機器學習、深度學習和分布式大數據實時處理有一個全面的認識，而且在非常實際的工程實踐，將來找工作和職業發展，都將會有非常大的提升。

如果有其他語言的基礎，但是沒有 C＋＋和 python 基礎也是完全可以學習的，語言只是工具，有其他語言基礎學習新語言很快，尤其是 Python 這種語言很簡單，而 Java 和 C++ 相比之下可能需要花費更多時間去學習。但本門課程在工程實踐環節也會針對編寫的代碼進行詳解，盡可能確保打消大家對這一方面的顧慮。

這個課需要大數據基礎嗎?

【回答】不需要。

本門課程不僅會講解機器學習領域的經典理論、演算法和工程實踐，還有一大特色便是講解大數據或海量數據的高性能分布式處理，通過這兩大領域的學習和碰撞，會為大家未來職業發展和規劃起到如虎添翼的作用，這一點在其他課程中較難體現，也是本門課程的主要特色之一。

本課程的老師擁有多年雲計算和分布式實時處理方面的經驗，同時撰寫了相關書籍以及開源的大數據處理框架，擁有豐富經驗，以此基礎上再講解機器學習和深度神經網路，讓同學們對這一領域的幾個關鍵點都一個較為全面的學習和掌握。

關於數學基礎

有的同學有數學基礎，但是缺乏 C++/Python 編程語言；有的同學沒有數學基礎，是否可以學？數學基礎需要到什麼程度？如果提前學習是否有資料推薦？

【回答】首先學習本門課程並不需要特別高的數學基礎，只需要掌握大學本科階段學習的高等數學、線性代數和概率論等課程。

雖然從應用角度上來看：

• 如果想要深入研究深度學習，比如完全自己實現不同結構的網路，設計網路的層與參數最好能夠熟練運用矩陣理論中的相關工具，但是我相信如果職業道路規劃不是演算法工程師，一般並不會深入到這一層面。

• 對應於不同應用領域，還需要不同的數學工具，比如和圖像、信號識別相關的領域，圖形學等相關的基礎功底是必須要有的，但這個已經是復雜的現實應用問題了，並不在本門課程的教學范圍之內，本門課程的應用領域還是相對較為簡單的。

實際上，如果你是一個工科生，你會發現學習數學最難的地方就是不理解這些數學工具到底能幫助我們去解決什麼問題，因為大學老師大多數都是數學專業老師，並不會從學生各自專業的角度來講解數學問題。但是當你知道你需要用數學工具做什麼，有一個明確目標後，你會發現你的動力和學習能力將會有一個突破，你不會覺得這些數學知識是枯燥乏味的。因此哪怕你的數學基礎相對薄弱，有一個明確的目的，再去補充這些數學知識，相信學員自己一定能解決這個問題。數學也絕對不是學習這門課的障礙，但是如果你想以其作為職業，去打好這個數學的底子是不可或缺的。

最後，如果你是數學專業，或者覺得自己數學很好的學生，你們也更不用擔心不會 1、2 門語言，因為計算機語言只是一種工具，最關鍵的還是訓練自己的思維，這種思維的核心就是數學和演算法。如果你數學很好，學習這些語言是很快的，而且本門課程中除了最後的 C++ 開發，也不會應用到什麼特別的語法特性。

但是另一方面也不要忽視學習好這些工具的重要性，只是希望學生自己能夠權衡。對數學好的同學來說，可能最致命的是一個誤區，因為計算機的基礎是數學，所以完全使用數學思維去解決計算機問題是沒問題的，我這里只能說計算機有自己的思維模式，哪怕是那些基於數學原理的演算法問題，所以數學專業的同學必須要學會認識到這種思維的差異並學會使用計算機的思維來解決問題，而機器學習則是計算機思維的一個典型代表，這個將會在課程中具體討論。

至於需要的數學基礎，肯定是希望同學能夠學習高等數學中的微積分，線性代數和概率論的相關知識，對於沒有實際編程經驗的學生則推薦深入學習一下離散數學（無關乎是否精於數學）。本門課程需要的數學基礎也就是這些了。

關於內容

深度學習和機器學習的關系是什麼？很多同學以為要先學機器學習再學深度學習是這樣嗎？

【回答】機器學習肯定是深度學習的基礎，因為深度學習就是深度神經網路，而人工神經網路則是機器學習的一大經典模型。但是我們要認識到機器學習領域包含的演算法和模型太多，因此想要專精深度學習不一定要學會其他許多的機器學習演算法和理論。所以我們會在課程中安排機器學習相關的內容，只不過都是機器學習中和深度學習相關的必備基礎知識。

但是如果你想要以後往演算法工程師發展，去學習熟悉其他的機器學習模型也是必不可少的，只不過本門課程並沒有這種要求，所有需要的機器學習知識都會在課程的前半部分詳細講解。

Caffe 框架和 TensorFlow 框架都要學嗎？

【回答】首先本門課程主要應用的是 Caffe，但是同樣會講解 TensorFlow 的基本用法，並會進行簡單演示。在我們的日常工作中發現 TensorFlow 是目前最強大的機器學習框架，沒有之一，而且有 Google 公司的支持，有最龐大的社區，一旦有什麼新模型都會有 TensorFlow 的實現可以使用（得益於 TensorFlow 的架構設計）。用 TensorFlow 來進行快速實驗是非常好的選擇。

但是我們也發現 TensorFlow 有兩個比較大的問題，第一個問題是 TensorFlow 的單機執行效率低，尤其是和 Caffe 相比，對於資金並不是很充足的創業公司，在有一定量數據的情況下，並無法支撐一個可以快速運行 TensorFlow 訓練的集群，這個時候 Caffe 以及其各種改版往往是更好的選擇，而我們日常工作的實驗場景就被此局限，因此更偏向於實際使用 Caffe。

第二個問題是 TensorFlow 過於龐大，實際開發產品 SDK 的時候，我們希望訓練出來的模型能夠直接放到產品中使用，因此訓練和產品 SDK 使用的深度學習框架往往是一致或者可以互相轉換的。而 TensorFlow 過於龐大復雜，還需要使用專門的構建工具，在實際產品應用集成中往往要使用能夠完全掌控的工具和框架並進行修改，TensorFlow 的復雜性正和這種要求背道而馳。當然也可能是我們的工作場景和人員限制導致我們沒有人力對 TensorFlow 進行深度研究、裁剪和維護，這也就是我們產品中使用 Caffe 的原因。

關於就業

學習了課程，掌握了這個技能，能不能找到工作，是否有匹配的崗位？

【回答】肯定可以！

不過自己平時更多地去實踐是成為某一領域專家的必經之路，這門課程的最大作用之一是讓你知道該去學習什麼，還有學習的思路、方法，以及平時難以接觸到的大型企業實際的工程經驗和架構方法，這將對同學們的未來工作和職業發展提供極大幫助。

通過學習本課程，可以匹配到以下幾個崗位：

• 這個實際崗位在很多公司中往往是演算法工程師

• 大數據分析和處理方面的崗位

• 雲計算應用或平台的開發工程師

• 機器學習或深度學習應用或平台的研發工程師

而演算法工程部門的工程師一般會有兩類人（除去部門負責人等高級職位）：

一類是能夠較熟練運用 1 到 2 門語言（比如 Python、Java 或 C++），數學功底好，熟悉機器學習和深度學習的人，他們的任務是不斷優化機器學習模型，進行訓練測試，調整參數等，這個過程中也需要編寫相當多的腳本來幫助自己解決各種問題。最後要能夠編寫實際的產品代碼，不需要有非常好的架構和設計思想，關鍵是能夠高效地實現某種演算法。

• 一類是有好的編程功底，同時又能夠基本理解機器學習和深度學習的人，他們的任務往往是負責封裝改良第一類人實現的功能模塊，從時間、空間和代碼質量上改良模塊的實現，同時負責維護完整的演算法 SDK，這類 SDK 往往要求能夠快速迭代更新，能夠配上完整的訓練和測試流程，需要開發者具有較強的工程能力還有架構、設計思維。

• 至於崗位問題同學應該完全不用擔心，尤其現在有許多以人工智慧為核心的公司如爆發式增長，以及傳統 IT 企業向海量數據處理、機器學習和深度學習領域不斷加大投入，對這類工程師的需求量極大。

大公司還是小公司需要這種崗位？機器學習工程師的薪資待遇如何？

現在大公司和小公司都有，尤其是以人工智慧為主的公司。至於崗位問題同學應該完全不用擔心，尤其現在有許多以人工智慧為核心的公司如爆發式增長，以及傳統 IT 企業向海量數據處理、機器學習和深度學習領域不斷加大投入，對這類工程師的需求量極大。

至於薪資待遇方面，由於目前以及可預期的未來很長一段時間，這類崗位的需求和缺口都非常大，相信同學們在學習完本課程後，再加上自己對該領域的實踐和工作經驗，能夠獲得高於市場的薪酬水平。

如果你想快速掌握各方面的專業技能，不落後這個人工智慧的時代，這絕對是一門你無法忽視的課程。如果你的機器學習基礎非常薄弱，沒有在工程實踐中使用過機器學習，沒有實時數據處理的經驗，那麼，就是它了。

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⑻ 演算法工程師工作期間需要掌握什麼知識學到哪些核心技術

演算法工程師的主要核心技術基於數學，並輔以語言。要全面掌握的知識包括高級數學，復變函數，線性代數的離散數學，數據結構以及數據挖掘所需的概率論和數學統計知識。不要太受約束去平時閱讀教科書並多練習，並培養良好的思維能力。只有那些有想法的人才能擁有技術的未來。嘗試實現您遇到的任何演算法，無論演算法的優劣總是有其自身的特徵。此外，您必須具有一定的英語水平（至少6級），因為該領域的大多數官方材料都是外語。

計算機及相關專業本科以上學歷，在互聯網搜索，推薦，流量或相關領域有2年以上工作經驗。熟悉機器學習/自然語言處理/數據挖掘/深度學習中至少一項的原理和演算法，並且能夠熟練地建模和解決業務問題。精通Linux平台下的C / C ++ / Java語言開發，精通使用gcc / gdb等開發工具，並精通Python / Linux Shell / SQL等腳本開發。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式計算技術，並熟悉其運行機制和體系結構。具有出色的分析和解決問題的能力，思路清晰，並對工作挑戰充滿熱情。具有強烈的工作責任感和團隊合作精神，並能夠交流和更好地學習。

⑼ 如何成為一個深度學習演算法工程師

隨著技術的成熟，人工智慧越來越被應用到醫療領域。能夠「讀圖」識別影像，還能「認字」讀懂病歷，甚至出具診斷報告，給出治療建議。這些曾經在想像中的畫面，逐漸變成現實。
作為人工智慧最稀缺的人才之一，深度學習工程師面臨近百萬的缺口，成為了各大企業競相爭奪的香餑餑，月薪大都在30K-80K之間。越來越多的程序員、院校學生開始學習深度學習演算法。
深度學習工程師的崗位職責有哪些？
深度學習的概念源於人工神經網路的研究，主要通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。
近些年，深度學習在語音識別與計算機視覺領域取得巨大成功，極大推動了人工智慧的發展。越來越多的企業開始重視深度學習，招聘崗位數量也越來越多。
那麼深度學習工程師的主要工作內容是什麼？有哪些崗位職責呢？主要有以下幾個方面：
1) 負責項目中深度學習相關演算法的研究、實現與調試。比如自然圖像分類、人臉檢測識別、文本識別(OCR)等相關領域的演算法和模型研發，以及優化識別引擎、提高識別效率及成功率等。
2）負責針對項目需求，選擇合適的學習框架如TensorFlow、 Caffe、Theano等進行開發和調試，完成數據獲取→數據分析→模型訓練調優→模型上線完整流程，並對流程中的各種環節做不斷優化。
3）利用深度學習的技術進行前沿人工智慧技術研發，在開放環境下、復雜場景中的探索式學習、多任務協同學習等，攻克業務中的復雜問題。
如何成為一名優秀的深度學習研發工程師
隨著深度學習技術的發展，越來越多的企業開始布局計算機視覺、圖像識別、語音識別、自動駕駛等領域，這方面的人才缺口也越來越大。很多剛接觸深度學習的同學，可能會有疑問，到底掌握哪些技能才能成為一名優秀的深度學習研發工程師呢？
首先是演算法能力。在大多數企業里，深度學習研發工程師需要負責從演算法設計到演算法實現，再到演算法上線這一個全流程的工作，所以演算法能力是所有深度學習研發工程師都需要掌握的。
其次是編程能力，熟練掌握python/c++編程，至少熟悉tensorflow或者pytorch一種深度學習工具,能夠進行深度學習各類模型架構使用和設計。
再次是其他人工智慧技術。未來人工智慧產業發展越來越快，深度學習將會扮演非常重要的角色，很多時候需要深度學習與其他人工智慧方法相結合才能完成。我們將會看見越來越多的混合系統，其中深度學習可用於處理一些棘手的感性任務，而其他的人工智慧和機器學習技術可用於解決問題的其他部分。未來深度學習、人工智慧有革命性的理論突破，更有可能來自交叉領域。
深度學習架構師成長指南
目前我國的人工智慧行業發展迅速，但是從事深度學習研究的工程師卻很少，尤其是深度學習架構師方面的人才非常緊缺。
我們知道，系統架構師主要負責設計系統整體架構，從需求到設計的每個細節都要考慮到，把握整個項目，能對常見應用場景能給出最恰當的解決方案，使設計的項目盡量效率高、開發容易、維護方便、升級簡單等。
而要成為一名深度學習架構師，除了上面的內容之外，還需要擅長機器學習開發技術和實踐。
當業務規模和復雜度發展到一定程度的時候，機器學習一定會走向系統化、平台化這個方向。
這個時候就需要深度學習架構師根據業務特點以及機器學習本身的特點來設計一套整體架構，包括上游數據倉庫和數據流的架構設計，以及模型訓練的架構，還有線上服務的架構，建立機器學習訓練、預測、服務穩定高效運行的整體系統等等。