我們實(shí)驗(yàn)室就是做FPGA圖像處理的。建議你學(xué)習(xí)一下《信號(hào)與系統(tǒng)》，《數(shù)字信號(hào)處理》。然后學(xué)習(xí)一下岡薩雷斯寫(xiě)的《數(shù)字圖像處理》那本書(shū)。有了基礎(chǔ)之后，選定一個(gè)方向進(jìn)行具體研究。圖像處理的方向比較多，圖像增強(qiáng)，圖像復(fù)原，圖像壓縮，圖像分割等等。個(gè)人感覺(jué)FPGA做圖像預(yù)處理（譬如圖像去噪）比較好，如果涉及較為復(fù)雜的算法，用FPGA就需要深厚的功底。畢竟FPGA的計(jì)算能力不強(qiáng)?？傊?，你先把基礎(chǔ)打好，然后選定一個(gè)喜歡的方向深入研究。FPGA只是實(shí)現(xiàn)的工具。

算法工程師要有很高的數(shù)學(xué)水平和邏輯思維。需要學(xué)習(xí)高數(shù)，線性代數(shù)，離散數(shù)學(xué)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計(jì)算機(jī)等課程。算法工程師是一個(gè)比較高端的職位：專(zhuān)業(yè)要求：計(jì)算機(jī)、電子、通信、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)；學(xué)歷要求：本科及其以上的學(xué)歷，大多數(shù)是碩士學(xué)歷及其以上；語(yǔ)言要求：英語(yǔ)要求是熟練，基本上能閱讀國(guó)外專(zhuān)業(yè)書(shū)刊；必須掌握計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí)，熟練使用仿真工具M(jìn)ATLAB等，必須會(huì)一門(mén)編程語(yǔ)言。算法工程師根據(jù)研究領(lǐng)域來(lái)分主要有音頻或者視頻算法處理、圖像技術(shù)方面的二維信息算法處理和通信物理層、雷達(dá)信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等領(lǐng)域的一維信息算法處理。想了解更多有關(guān)算法工程師的詳情，推薦咨詢(xún)達(dá)內(nèi)教育?！具_(dá)內(nèi)教育】擁有1v1督學(xué)跟蹤式學(xué)習(xí)有疑問(wèn)隨時(shí)溝通，理論知識(shí)+學(xué)習(xí)思維+實(shí)戰(zhàn)操作，打造完整學(xué)習(xí)閉環(huán)。該機(jī)構(gòu)實(shí)戰(zhàn)講師、經(jīng)驗(yàn)豐富、獨(dú)創(chuàng)教學(xué)系統(tǒng)，滿足學(xué)生多樣化學(xué)習(xí)需求。

算法工程師要求很高的數(shù)學(xué)水平和邏輯思維。需要學(xué)習(xí)高數(shù)，線性代數(shù)，離散數(shù)學(xué)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計(jì)算機(jī)等課程。

專(zhuān)業(yè)要求：計(jì)算機(jī)、電子、通信、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)；

學(xué)歷要求：本科及其以上的學(xué)歷，大多數(shù)是碩士學(xué)歷及其以上；

語(yǔ)言要求：英語(yǔ)要求是熟練，基本上能閱讀國(guó)外專(zhuān)業(yè)書(shū)刊；

必須掌握計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí)，熟練使用仿真工具M(jìn)ATLAB等，必須會(huì)一門(mén)編程語(yǔ)言。

國(guó)內(nèi)外狀況

國(guó)內(nèi)從事算法研究的工程師不少，但是高級(jí)算法工程師卻很少，是一個(gè)非常緊缺的專(zhuān)業(yè)工程師。

算法工程師根據(jù)研究領(lǐng)域來(lái)分主要有音頻/視頻算法處理、圖像技術(shù)方面的二維信息算法處理和通信物理層、雷達(dá)信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等領(lǐng)域的一維信息算法處理。

算法工程師不用什么具體的證，但是需要很高的思維能力一，算法工程師要求的思維能力高水平的數(shù)學(xué)和邏輯思維。需要學(xué)習(xí)高數(shù)、線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計(jì)算機(jī)等課程，算法工程師根據(jù)研究領(lǐng)域劃分為音頻/視頻算法處理、圖像技術(shù)中的二維信息算法處理和通信物理層中的一維信息算法處理、雷達(dá)信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等。

二，算法工程師的職責(zé)1、負(fù)責(zé)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深層學(xué)習(xí)技術(shù)及其在業(yè)務(wù)建模中的應(yīng)用研究。2、深化金融業(yè)務(wù)中各種客戶(hù)屬性和行為的數(shù)據(jù)。量化客戶(hù)類(lèi)型的行為特征，量化客戶(hù)關(guān)聯(lián)類(lèi)型和客戶(hù)關(guān)聯(lián)距離。3、分析各種風(fēng)險(xiǎn)案例，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)反欺詐和賬戶(hù)安全情況下的風(fēng)險(xiǎn)控制模型。4、注意人工智能相關(guān)算法的新趨勢(shì)，并根據(jù)公司業(yè)務(wù)情況進(jìn)行技術(shù)前期研究

三，算法工程師的任務(wù)1.算法工程師是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，也就是說(shuō)，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)格在有限的時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷或不適用于某個(gè)問(wèn)題，則執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解決問(wèn)題。不同的算法可能使用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成相同的任務(wù)。2.一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量，算法工程師是利用算法處理事務(wù)的人。

BAT企業(yè)的算法工程師是這樣工作的：?jiǎn)栴}抽象、數(shù)據(jù)采集和處理、特征工程、建模訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、模型評(píng)估、上線部署。（具體操作可以看阿里算法專(zhuān)家chris老師的算法工作流視頻算法工作流是怎樣的？）而一個(gè)算法工程師真正值錢(qián)的地方在于問(wèn)題抽象和上線部署這兩個(gè)。

以上是一個(gè)算法工程師的工作流，所以你要做以上內(nèi)容的話，需要的技能和知識(shí)有以下這些：

①機(jī)?學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，入門(mén)AI必須掌握一些必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但是并不是全部的數(shù)學(xué)知識(shí)都要學(xué)，只學(xué)工作上實(shí)際有用到的，比如是微積分、概率論、線性代數(shù)、凸優(yōu)化等這些。

②數(shù)據(jù)分析里需要應(yīng)用到的內(nèi)容也需要掌握，但不是網(wǎng)上所說(shuō)的從0開(kāi)始幫你做數(shù)據(jù)分析的那種，而是數(shù)據(jù)挖掘或者說(shuō)是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的東西，比如要知道計(jì)算機(jī)里面怎么挖掘數(shù)據(jù)、相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘工具等等

補(bǔ)足了以上數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘基本知識(shí)，才可以正式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理的學(xué)習(xí)。

③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數(shù)據(jù)方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后臺(tái)開(kāi)發(fā)、app開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、項(xiàng)目管理，則是一個(gè)學(xué)習(xí)算法的一個(gè)加分項(xiàng)。

④最后需要對(duì)人工智能有全局的認(rèn)知，所以菜鳥(niǎo)窩的機(jī)器學(xué)習(xí)vip大課會(huì)講授到算法理論，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)兩大模塊，相關(guān)的算法原理、推導(dǎo)和應(yīng)用的掌握，以及最重要算法思想。