飛控演算法工程師

㈠ 無人機編隊演算法工程師有前途嗎

無人機編隊也就是這兩年開始走入大眾視線的，國內做的好的幾家就是億航，零度和高巨創新了，從商業推廣的以及宣傳效果來看，無人機編隊飛行確實能給人帶來巨大的視覺沖擊和新鮮感，但是龐大的無人機群的控制，通信，編隊協調等都是一整套編隊演算法支持的，從這個角度看編隊演算法工程師前途一片大好，畢竟中國的商業推廣和政府的宣傳效應對這些新鮮的科技的展現方式還是蠻歡迎很支持的，所以努力讓自己的能力越來越好，也保證讓無人機編隊越來越穩定應該是每個編隊演算法工程師所努力的吧

㈡ 大家有了解AEE一電科技的嗎，飛控演算法工程師前景怎麼樣 求解答Q:1124308303

個人以為飛控演算法工程師是一個機遇與挑戰並存的職業。因為無人機的前景是非常廣闊的，以後無人機會更多的替代有人機執行任務，而飛控正是無人機的核心；演算法又是飛控的核心。但真正的工業級飛控的演算法是非常不容許寫好的。
至於去哪家公司，個人建議如果去也要去找家靠譜的干實事兒的公司。某些純靠胡編參數忽悠客戶的無人機公司，很快要倒掉一批。

㈢ 現在演算法工程師都有哪些分類

演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、
圖像處理演算法工程師、
計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、
自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、
導航演算法工程師、
其他【其他一切需要復雜演算法的行業】

㈣ GPU演算法工程師是做什麼的

一、演算法工程師簡介（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；演算法工程師包括音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（@之介感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】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，做這一行經常要讀論文；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。演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）1 機器學習2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI3 數據挖掘4 扎實的數學功底5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）二、演算法工程師大致分類與技術要求（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類包括圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師要求l 專業：計算機、數學、統計學相關專業；l 技術領域：機器學習，模式識別l 技術要求：（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；（2） 語言：精通C/C++；（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；應用領域：（1） 互聯網：如美顏app（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像（3） 汽車領域（4） 人工智慧相關術語：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程（2） Matlab：商業數學軟體；（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。（二）機器學習工程師包括機器學習工程師要求l 專業：計算機、數學、統計學相關專業；l 技術領域：人工智慧，機器學習l 技術要求：（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2） 大數據挖掘；（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；應用領域：（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人（2）醫療用於各類擬合預測（3）金融高頻交易（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦（5）無人汽車，無人機相關術語：（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。（三）自然語言處理工程師包括自然語言處理工程師要求l 專業：計算機相關專業；l 技術領域：文本資料庫l 技術要求：（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；（5） 數據結構和演算法；應用領域：口語輸入、書面語輸入、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。相關術語：（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】（四）射頻/通信/信號演算法工程師類包括3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師要求l 專業：計算機、通信相關專業；l 技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理l 技術要求：（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；（2） 信號處理技術，通信演算法；（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學應用領域：通信VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】物聯網，車聯網導航，軍事，衛星，雷達相關術語：（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元（五）數據挖掘演算法工程師類包括推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師要求l 專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；l 技術領域：機器學習，數據挖掘l 技術要求：（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構l 加分項：數據挖掘建模大賽；應用領域（1） 個性化推薦（2） 廣告投放（3） 大數據分析相關術語Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。（六）搜索演算法工程師要求l 技術領域：自然語言l 技術要求：（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發（2） hadoop、lucene（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。（七）控制演算法工程師類包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法要求l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化l 技術要求：（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；l 加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；應用領域（1）醫療/工業機械設備（2）工業機器人（3）機器人（4）無人機飛控、雲台控制等（八）導航演算法工程師要求l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化l 技術要求（以公司職位JD為例）公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;應用領域無人機、機器人等。

㈤ 演算法工程師是青春飯嗎以後的發展路線是怎樣的

演算法工程師不是青春飯。

在入職的年齡中，演算法工程師的入職年份越多，就有越多的公司要你。由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

提到人工智慧，就不得不提人工智慧領域最炙手可熱的演算法工程師。演算法即一系列解決問題的清晰指令，演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。演算法工程師主要根據業務進行細分，常見的有廣告演算法工程師、推薦演算法工程師、圖像演算法工程師等等。

但作為熱門領域和人才供不應求的人工智慧，開出的薪資依舊讓人羨慕眼紅。獵頭Jony表示「人工智慧科班出身的博士，50萬年薪僅僅是起步價，優秀的開到80萬、100萬都不一定能搶到。」

㈥ 運動控制演算法工程師有前途嗎

理工程師是職稱，不需要考試，只要工作年限到了就可以評，大專要兩年吧。 這兩個都有用啊，最好是都弄上。

㈦ 如何成為一個飛控演算法工程師

飛控四大演算法:卡爾曼濾波，PID，捷聯貫導，融合導航。目前這是最核心的演算法了，也許你會覺得他們很古董，但是在工業領域一向是夠用即可，寧願發展老技術也不輕易使用新創意的，這跟現在彌漫整個中國無人機行業的浮誇的創新風氣完全不同。不要看不起開源飛控，寫程序的都是大牛，二次開發會讓你擁有對架構的了解，下一步就是深入了解這些具體演算法。相關書籍不多，大學課本就行，市面書籍大多蒙人眼球為主。工程演算法永遠是平淡出神奇，原理越簡單越好，但是應用的經驗非常重要，這就也牽扯試飛，了解飛機才能搞好演算法。卡爾曼就那五條，但是做好估計很難，PID每一級就三個系數，但是幾十年了也沒有什麼最優化理論。當然作為開發演算法的工具，熟練掌握c語言，控制律，狀態矩陣，MATLAB等等是非常必要的，能夠事半功倍。首先你老闆得給你足夠的時間讓你從頭研究這個，而且還得有其它部門配合；之後才是自己的問題，數學物理基礎、悟性、耐性缺一不可，如果沒有人替你實現，你還得懂寫程序。會用KF、會用PID就是懂了？我不這么認為。面試的時候見了許多調了十幾年KF、調了十幾年PID的人，也只是會調參、背公式而已。理論是基礎，但理論不能幫你把飛控做得比開源項目好。從某一方面開始、到全面超越開源項目，這裡面需要的時間、財力、人力支持和信任不是一般老闆會給的，要首先想清楚這個。你可以了解一下市面上哪些公司用了全自主開發的飛控演算法，開發的過程是怎樣的。而且這些都比開源飛控的性能好，功能更個性化，等你真的做好了，裡面的原因你都會懂。如果決定要做，那就把需要的模塊實現，一個互補/卡爾曼濾波+一個PID。之後哪裡需要優化就優化，哪裡需要加功能就加功能，不知道怎麼做就查資料、問人、學習、琢磨，邏輯混亂就上狀態機、重構代碼。

㈧ 為什麼演算法工程師的薪酬那麼高

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。

演算法工程師薪酬高的原因：
1、稀缺：互聯網的快速發展，大數據、人工智慧的興起，使得演算法崗位變多了，但是能勝任的人又寥寥無幾。
2、培養成本很高：演算法工程師的培養，需要很高的成本。在上大學的時候就要受到名師指導，進入公司後也要跟前輩學習。
3、能力非常強：如果想成為一名演算法工程師，不僅需要過硬的編程能力，還需要扎實的數學基礎和英文水平。
演算法工程師所需的知識絕對不僅僅只有計算機方面的知識，需要的是綜合能力得到全面培養。所以演算法工程師薪酬高是有原因的，當然前景也是非常好，如果想從事這個行業，還是非常值得。

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㈨ 想成為一名人工智慧演算法工程師，大學讀什麼專業

演算法工程師與人工智慧息息相關，目前人工智慧方向已經成為國家的戰略方向，在2016年第三屆世界互聯網大會上，各分會的主題幾乎都以人工智慧相關。

因此演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位。演算法工程師包括音/視頻/圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師(雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法)、導航演算法工程師等多種細分領域。
想成為一名演算法工程師，大學學習如下專業都是和演算法工程師相關的，例如信息與計算科學、數據科學與大數據、計算機類相關、數學與應用數學和人工智慧等等，以上這些專業不少是做演算法的。
計算機相關專業從事演算法崗位是比較常見的，其中以大數據方向、人工智慧相關方向的畢業生從事演算法崗位居多，實際上也有一部分計算機專業的本科生會選擇演算法崗位，這與自身的知識結構有較為密切的關系。
早期有不少數學相關專業的畢業生會從事演算法崗位，但是目前數學專業的畢業生從事演算法崗位的要求有了較為明顯的提升，重點在於演算法實現能力的要求(編程能力)，什麼類型的人適合學習和從事這個專業呢?首先就是熱愛開發崗位工作，不管學習什麼專業，數學只是基礎，編程只是入門，還要精通各個領域的知識和需求。