成为算法工程师到底需要学些什么

文章末尾博主为大家整理了人工智能学习资料有想提升自身能力和转行的朋友可以免费领取。

历史优秀文章推荐：

「综述专栏」什么是知识图谱｜知识图谱入门｜概述

深入浅出带你读懂图卷积神经网络原理和pytorch代码实现

人工智能？

感觉这个词很广泛，我之前想把人工智能当成某一项技术来学，但是并没有找到我满意的答案，还是说人工智能本就不是某一项技术？

首先回答一下人工智能到底学什么

1、学习并掌握一些数学知识

高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础

线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础
概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。

再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路

有以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。

2、掌握经典机器学习理论和算法

如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结如下：

1) 回归算法： 常见的回归算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast

Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise

Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression

Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于实例的算法： 常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正则化方法： 常见的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；

4) 决策树学习： 常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAnd

Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5，

Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump,

随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine，

GBM）；

5) 基于贝叶斯方法： 常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法： 常见的算法包括支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚类算法： 常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于关联规则学习： 常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神经网络： 重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeural

Network）, 反向传递（Back Propagation）， Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap,

SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度学习： 常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann

Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）,

堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低维度的算法： 常见的算法包括主成份分析（PrincipleComponent

Analysis， PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS），

Sammon映射，多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追踪（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法： 常见的算法包括：Boosting，

Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked

Generalization， Blending），梯度推进机（GradientBoosting Machine,

GBM），随机森林（Random Forest）。

3、掌握一种编程工具，比如Python

一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。

4、了解行业最新动态和研究成果， 比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。

5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。

6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。

再回答第二个问题，人工智能到底是不是一项技术？

根据百度百科给的定义，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

总结

我整理了一份关于pytorch、python基础，图像处理opencv\自然语言处理、机器学习、数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生都非常实用，无任何套路免费提供,，可以领取的内部资源，人工智能题库，大厂面试题 学习大纲 自学课程大纲还有200G人工智能资料大礼包免费送哦~扫码加V免费领取资料.