如何成为算法工程师(推荐算法工程师招聘)

今天我要插入一些学习心得，内容绝对对得起大家的心愿，在迷茫中赞助大家。

通过交流发明，每个去过的人对于如何转型为深度学习算法工程师都有不同的想法。

有代表性的培训机构往往会狼吞虎咽各种基础知识，因为他们的培训时间有限。他们不可能像在学校那样慢慢地教授各种基础知识。他们只能把一堆不相关的基础知识塞进每个人，能知道多少很难说。其实这个方法我们也可以理解，因为算法属于人工智能的方向，是一门跨学科的学科，涉及的知识很多，很难说一点一滴都清楚。但是你可以想象这种方法训练的后果。

但是说了这么多废话，一定有解决的办法，结合我自己的学习经验和下班带新人的经验。我觉得按照下面的方法学习更容易接受，开始工作的速度会更快，基本上也更稳定。以下方法绝对值得订购。

首先要知道神经网络的起源，也就是说要知道神经网络的基本结构，未来一直会用到的BP算法，以及主要的参数更新方法。因为后面的技能大部分基本都是由此衍生出来的，所以我们可以仔细看它们的影子。在这里，对于非专业的学生来说，刚开始的时候，我们不要求你推导各种复杂的公式，他们在实际工作中应用的机会也不多。这一步是我们前面七节做的，但是没有详细阐述内容，有点笼统。

其次，我们需要知道卷积神经网络中一些常用的“层”结构，比如最简单的卷积层、汇集层等。，并知道他们进行了什么样的运算和计算，因为只是将它们嵌入到后来的神经网络中就构成了各种复杂的网络。这就是我们要做的。

最后，我们需要选择一个深度学习框架(caffe、tensorflow、pytorch)，找到最简单的网络进行训练和各种操作。以上三个框架是最常用的深度学习框架，求职时也要从三个中选一个。Caffe最近有点过时了，但还是有自己的生存空间空。其他的有一些跟小众相当的深度学习框架，我们可以简单了解一下，比如darknet，mxnet等等。......

只要我们在以上步骤中不断学习，不断学习，弥补自己在实际操作中的不足，一定会事半功倍，因为我们都是带着目标和指标学习的。当你完成以上步骤后，恭喜你的介绍，一些强化训练，以及一些技能的知识。其实你已经具备了一些深度学习算法的资格。

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