圖形演算法工程師

㈠ 如何自學圖像演算法工程師

因為我學的就是計算機軟體專業，所以我可以告訴你：你會 C 語言編程固然很好，但是如果僅僅依靠會 C 語言編程，想成為某一個具體領域的工程師（例如：計算機圖像處理、或者是語音識別、漢字手寫體識別等），那是絕對不可能的。

你還必須要學習其他的很多理論課程。例如：各種數學（高等數學、高等代數、概率統計、離散數學等）的學習就是必不可少的，因為在進行計算機圖像演算法程序設計時，就百分之百需要依靠建立數學模型。如果沒有扎實的數學基礎，就無法建立數學模型，那麼即使會熟練使用 C 語言編程，那麼也是無法成為一個合格的圖像演算法工程師。
另外，還有計算機軟體的其它專業課：數據結構及其各種演算法、計算機圖形學等都是必須要熟練掌握的。

㈡ 做了半年圖像演算法工程師感覺很迷茫怎麼辦

已經不太適合了
這種工作比較累，而且做這種要經常參與加班和分工製作，大多都是那些20出頭的年輕人在做這些，一個團隊中，如果你因為特殊情況而不能經常來加班，也確實不怎麼好
還是建議一些文職，或者是自己能控制時間的崗位會比較好
個人意見，僅作參考

㈢ 想要成為演算法工程師，要學習哪些課程一般是什麼專業的可以做

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、數學等專業。

演算法工程師簡介：

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)。

以上內容參考：網路-演算法工程師

㈣ 學人工智慧以後從事什麼工作

學人工智慧以後從事演算法工程師，演算法工程師是一個比較高端的職位。演算法工程師的主要研究方向是視頻演算法工程師、圖像處理演算法工程師、音頻演算法工程師通信基帶演算法工程師信號演算法工程師。

圖像識別工程師，圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，是應用深度學習演算法的一種實踐應用。

現階段圖像識別技術一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中；商品識別主要運用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售櫃等無人零售領域。

人工智慧發展前景

人工智慧發展進入新階段。經過60多年的演進，特別是在移動互聯網、大數據、超級計算、感測網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智慧加速發展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特徵。

大數據驅動知識學習、跨媒體協同處理、人機協同增強智能、群體集成智能、自主智能系統成為人工智慧的發展重點，受腦科學研究成果啟發的類腦智能蓄勢待發，晶元化硬體化平台化趨勢更加明顯，人工智慧發展進入新階段。

當前，新一代人工智慧相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬體升級等整體推進，正在引發鏈式突破，推動經濟社會各領域從數字化、網路化向智能化加速躍升。

㈤ 圖像演算法工程師，工作半年對未來很迷茫，該如何調節

一個人在面臨新的環境，原有狀態發生改變，需要做出選擇的時候，容易產生迷茫。比如高考結束後填報志願、新生入學、畢業進入社會就業選擇、工作幾年後不知道如何調整未來的方向出現職場迷茫等等，你說的職場迷茫正是後面這種情況。迷茫是暫時的，同時也是正常的。每個人在成長過程中都會或多或少感覺迷茫。要擺脫這種境況,建議你根據自己的能力、崗位的要求、技術的發展趨勢、市場未來的需求，為自己設置一個目標，也就是規劃.然後定一些階段目標,只要自己跳一跳就能實現的那種.等實現後,再定下一個努力就能實現的目標,這樣一步一步就達到最終目標了.目標切忌過大，要可望又可及,那樣不至於使自己迷茫和氣餒,如此你便可以能夠有成就感，不再迷茫。

㈥ 零基礎入行圖像演算法工程師需要學習哪些課程

我們實驗室就是做FPGA圖像處理的。建議你學習一下《信號與系統》，《數字信號處理》。然後學習一下岡薩雷斯寫的《數字圖像處理》那本書。有了基礎之後，選定一個方向進行具體研究。圖像處理的方向比較多，圖像增強，圖像復原，圖像壓縮，圖像分割等等。個人感覺FPGA做圖像預處理（譬如圖像去噪）比較好，如果涉及較為復雜的演算法，用FPGA就需要深厚的功底。畢竟FPGA的計算能力不強。總之，你先把基礎打好，然後選定一個喜歡的方向深入研究。FPGA只是實現的工具。

㈦ 圖像演算法工程師待遇高嗎

的確算得上是一個入演算法坑的黃金時間，曾經的條條大路通 CS 變成了條條大路通 AI，不管你曾經讀的是物理還是生物，化學還是數學，只要你會 Python，會統計學基礎，那時的我都會推薦你們來試一試加入演算法這個坑，我也抱著體驗的心態開了幾次知乎 Live 都講了一些關於演算法入門相關的課，按那時候來講，只要你「思路正常，邏輯清晰，吃苦耐勞，肯學習」，在演算法這個坑裡摸滾帶爬四五年到現在，你要是在大廠，基本上都能拿到這個數，放一張最近的圖可供參考。

圖片引用至 @曾加 ，可以參考這位大佬的最新文章：

曾加：最新！互聯網大廠各職級薪資對應關系圖（2020年初）
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zhuanlan.hu.com
圖標
以我熟悉的阿里為例，文中所說的二三十人團隊，那基本上就一個P8主管，下面再拆成2-3個小組，每個小組有一個P7/8帶隊，帶著一群P5-P7幹活。這就基本構成了阿里的一個最小組織單元，每年的績效和獎金大體上都是由這位P8主管決定的，所以我們一般尊稱為老闆……

扯遠了，其實我想表達一點，如果現在再有人來問我，學了 Python 之後怎麼樣加入演算法坑比較好，我的建議是不加入。

我們常說的演算法，本質上是統計，而統計是基於大數據的。目前能真正擁有大數據基建的企業其實並不多，能通過演算法產出新價值的就更少，所以看起來搞 AI 的風風火火，其實大部分都是投資人含淚投的錢，背後能賺錢的少之又少，即便是在大廠也不例外。

所以一個目前仍不賺錢的行業，沖著心中偉大的理想和抱負，會像招開發那樣花重金吸納大批人才嗎？答案明顯為否，其實只需要花重金留住頂尖的演算法人才即可，調包調參的 AI 選手無論何時都可以招得到，而目前大部分通過自學、培訓機構出來的 AI 人才，就是這樣的 tool boy。

巧的是，曾經我也是這樣的 AI 選手，但誰叫我運氣好，混得好不如混得早，現在轉去數據分析那可就是降維打擊了（手動狗頭

最後再概括一下，今年是 2020 年，如果想從事演算法和數據行業，建議先讀一個相關專業的碩士，比如數據挖掘、圖像識別等，且學校不能太非主流，不然可能簡歷面都過不了。

㈧ 圖像演算法工程師需要扎實的VC++編程能力嗎

圖像處理中演算法很重要，所以數學根底是必須的。當然也不是說開發圖像處理應用的公司只做演算法，也會有用戶交互，產品升級，特徵控制，軟體授權，等等諸多方面的內容，看你怎麼發展了，對於感興趣的事就不要說什麼復雜困難，否則還不如趁早放棄。C語言是移植性強的語言，而且更接近底層，如果寫演算法應該學習。C++從 功能上來說是C的擴展集合，對C的關鍵字是兼容的，不過兩者的設計理念差距很大。如果真想做，就學吧。

㈨ 怎樣考圖像演算法工程師

本科生、數學基礎差，做圖像演算法工程師？別說圖像演算法，什麼演算法恐怕暫時都不能勝任。建議：1.一個讓本科生做演算法工程師的公司，技術上不會太有前途，要不換部門，要不換公司；
2.如果有興趣，願意繼續干圖像，從基礎學起，重點突擊矩陣理論、隨機過程等數學，這些東西不過關，很難理解（很難看懂）圖像處理中的概念、演算法