國內有做演算法的嗎

① 成為演算法工程師需要學習哪些課程

演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。需要學習高數，線性代數，離散數學，數據結構和計算機等課程。

專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；

學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；

語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；

必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

國內外狀況

國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。

② 演算法工程師的就業前景如何

人工智慧工作最受歡迎。演算法工程師平均招聘工資建議達到25978元。由於人才匱乏，企業競爭激烈，平均加薪超過7%。該市90%以上的人工智慧高薪工作都在天河區.近日，由廣州天河人才港和BOSS直接就業研究院聯合發布的《廣州市天河區2018年1-4月人才趨勢報告》，展示了該地區的主流發展趨勢：IAB已經成為天河區，和天河區創新型企業和大型企業布局或發展的核心主方向，企業以高薪吸引更多的行業優秀人才。「天河區企業渴望以高薪攫取IAB人才，這意味著企業要在這些行業中發揮實力。

③ 國內人工智慧研發做得比較好的公司有哪些

現在的人工智慧既是廠家也是大家眼裡的香餑餑啊，如今生活中隨處也都能看到人臉識別、指紋識別的應用，像刷臉支付，刷臉門禁、身份證自助業務辦理、人臉監控等等，市場規模很大很誘惑，但實際上國內在這個領域中技術、產品、方案實力過硬的公司也就那幾家。
由於我的工作與這個行業剛好接觸較多，對這方面算是比較了解，關於做這個比較好的公司在深圳就有一家叫亞略特的公司，實力挺強的。這家公司從十幾年前就開始專攻生物識別了，屬於計算機視覺的范疇，到如今據說光專利申請就有200多項了。
大家可能聽起來比較陌生，但在日常生活中多少應該有接觸過這家企業的產品或技術方案。
比如智能手機的指紋解鎖（他們是生物識別動態優化演算法專利持有者）技術、知名筆記本指紋解鎖（他們是指紋模塊演算法供應商）技術等；我們辦理身份證採集指紋用的演算法和設備、自助辦理身份證、出入境業務的自助設備可能也都是他們家的，所以感覺亞略特的實力還是蠻不錯的。

④ 機器視覺演算法在未來的發展趨勢如何國內有哪些專門做這個的知名企業

國內的話華漢偉業的機器視覺演算法比較有名吧，未來將在工業相機中的視覺感測器在結構設計上不斷優化；嵌入式視覺系統的應用增加工業現場編程效率；設備端深度學習模型不斷獲得壓縮與加速；設備端上計算能力的提升。這些都是其在未來的發展趨勢。 網路也有很多相關資料。

⑤ 演算法工程師是做什麼的

演算法工程師是一個非常高端的職位；是非常緊缺的專業工程師，兼具前途和錢途！

專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

目前國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。

⑥ 機器學習演算法專業好找工作嗎

2018年校招生，入職阿里三個月，剛親身經歷過招工作這波戰役的應該有發言權，其實這個問題可以細分成很多小問題：

演算法/數據挖掘工程師招不招本科生？
找到國內一線二線互聯網公司的學歷門檻是什麼？
bat是不是需要人手一篇頂會？
面試一般聊什麼?除了論文之外的軟實力如何展現？
怎樣針對性的做好研究生期間的規劃？
話不多說，聊聊我對這幾個問題的答案。

演算法/數據挖掘工程師招不招本科生？

這個問題的回答是，演算法工程師有本科生，我校招（2018年）也見過一個本科生拿bat大滿貫的，但是前提是他非常優秀，有豐富的實踐和理論經驗，我作為一個研究生可能在某些方面都不如他，所以不能一刀切的說演算法不招本科生了，但是，這樣稀缺的個例並不代表整體，這就到了第二個問題。

找到國內一線二線互聯網公司的學歷門檻是什麼？

有條件的情況下，讀研，而且必須是985，211的研究生。題主能問出這個問題，側面反應了對於招聘市場還是不熟悉的，對於一二線互聯網公司的要求是不熟悉的。近兩年演算法工程師的競爭之激烈也是水漲船高，今年我們組還拒掉了幾個北大的，目前主流的一線互聯網公司招演算法都是先刷一波學歷不達標的，很可能簡歷還沒被仔細看。從周圍人的情況來說，讀一個985或者計算機強校211的研究生是本科雙非或者轉專業的性價比最高的方式了，假如對自己的學習能力自信，同時沒有科研意向的同學選擇專碩絕對不會後悔（我就是後悔讀了學碩--）。

很多同學說我讀研究生可能發不出paper怎麼辦，是不是就一定沒機會了？bat是不是需要人手一篇頂會？

答案：不是。可能很多剛開始讀研究生或者還沒讀的小夥伴內心非常慌張，說我沒有信心一定能發出paper來，聽到有些小夥伴說頂會都被拒了，論文通貨膨脹了。但實際上，這個遠沒有那麼重要，重要的是，面試你有沒有體現出你思考問題解決問題的能力。經過我非官方的問卷調查，我研究生期間周圍拿到頂會一作的碩士生為0，但他們找的工作都挺好的，騰訊（甚至ssp）阿里頭條美團滴滴的都有。目前工作的組校招生中有論文的也不多，而且並不是很好，屬於水一水就有的ei論文。我本人也是通過實習面試在阿里實習之後才收到的一篇畢業卡c類的錄用通知。在一聲聲哀嚎聲中，數學老師帶著一摞試捲走了進來。

好像是因為冬天天冷，體育老師凍感冒了。

所以變成了兩節數學課，順便考個試。

數學老師名叫歐島，一個很富有數學氣息的名字，常年帶著一個黑框眼睛。

卷子陸續分發。

作為一個學渣，蘇牧無奈的拿出了數學參考資料，想碰碰運氣看能不能找到原題。

「叮！查看了數學題目，數學積分+1，當前積分1/100，等級：一級」

突然，從腦海中冒出來的聲音，將他嚇了一大跳，差點沒從凳子上滑落下來。

一旁的同桌顏小珂忍住沒有笑場。

歐島則是狠狠的瞪了蘇牧一眼。

「？？？…」

蘇牧瞪大了眼睛，有些不可置信。

「這是什麼鬼東西？這是系統？？居然真的有系統這種東西？」

蘇牧繼續翻動，又出現了同樣的聲響。

「叮！您查看了數學題目，數學積分+1，當前積分2/100，等級：一級」

他只是瞟了一眼，居然就增加了積分？

蘇牧覺得自己的腦子清明了些。

這些陌生的數學題目，似乎看起來也熟悉了幾分。

他越發的激動起來。

這些都是真正出現在他眼前的變化！

蘇牧翻書的動作越來越快，積分也越來越多，直到歐島走過來站到了他的面前，才反應過來迅速收了回去。

這個時候，他的積分已經達到了81/100。

他並沒有慌張，而是繼續將試卷上的題目查看了一遍。

終於，系統迎來了新的提示音。

「叮，您的數學積分已經足夠，等級：二級，當前積分0/1000！」

這一瞬間，蘇牧彷彿像醍醐灌頂一般，曾經那些陌生的數學題，彷彿變成了多年的好友！

他居然！

看懂了！

看懂了！！

居然看懂了！！

蘇牧的內心頓時內流滿面，頗有苦盡甘來的感覺。

彷彿是要檢驗自己的成果，蘇牧的心思完全沉寂在了試卷之中，這是一個學渣對於知識的渴望。

時間一點一滴的過去，就連蘇牧自己都沒有發現。

可惜的是，雖然他的數學已經達到了二級，但還是有些題目沒辦法運算出來。

「叮…..」

這一次不是系統的提示音，而是下課的鈴聲。

蘇牧真的是頭一次感受到了時間過的如此之快。

曾經漫長的兩個小時，現在居然還讓他有些意猶未盡。

這就是學霸的感覺嗎？他默默的想到。

這張試卷，蘇牧覺得自己應該是103分。

因為不會的題目他都空著。

而那些簡單一點的題目，蘇牧有一種迷之自信。

他得出的答案，一定是正確答案！

……

「我要好好學習了。」

強忍住內心的激動，蘇牧擺正了

⑦ 國內做演算法的公司有哪些

近幾年隨著技術的發展，人工智慧越來越火，

⑧ 市面上有哪些比較不錯的機器視覺演算法

華漢偉業的機器視覺演算法是公認的實力派！華漢偉業的自研演算法優化採用了指令集、並行演算法等技術手段，並且與國際一流演算法開發包Halcon進行對比測試，演算法精度誤差小於10-4，速度與其相當，在國內傳統機器視覺領域，處於第一梯隊。目前國內視覺廠商多數處於應用層開發，使用國外演算法庫進行開發，缺少自己底層演算法開發和優化能力，華漢偉業演算法開發包可以實現國產替代，提升國內在視覺領域的基礎開發能力，目前已經在多個產線實現了落地批量應用，其功能、性能及穩定性得到驗證，並獲得客戶的高度認同。 不妨網路下

⑨ 演算法工程師是做什麼的真正做過的回答，怎麼去做一個演算法工程師與機器學習哪個好一些

演算法工程師不是也有一種叫做機器學習演算法工程師嗎？怎麼把演算法工程師和機器學習兩個分開了？

這是我上周聽過的阿里的一位演算法專家的直播課內容：

BAT企業的演算法工程師是這樣工作的：問題抽象、數據採集和處理、特徵工程、建模訓練調優、模型評估、上線部署。而一個演算法工程師真正值錢的地方在於問題抽象和上線部署這兩個。

他剛好講到企業中的演算法工程師的實際工作流程是怎樣的？以及如何成為演算法工程師，就是需要掌握哪些重要技能？

推薦給你看下咯：菜鳥窩人工智慧特訓營你只需要看第一章就好了，聽完之後就能解答你的提問了。

⑩ 演算法工程師的目前國內外狀況

目前國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。