智能工程师学习路线

最新推荐文章于 2024-04-08 22:43:59 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/79315464
本文探讨了成为智能工程师特别是深度学习工程师的学习路径，涵盖了基础知识、核心概念到实践应用的全面指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

向深度学习进发


2024 AI 人工智能完整学习路线表
AI天才研究院
09-14 3330
本阶段讲解，人工智能的应用，人工智能的工作流程、基本概念，人工智能的任务和本质，KNN最近邻算法。本阶段讲解，python基础语法，Numpy科学计算模块，Pandas数据分析模块，Matplotlib和Seaborn数据可视化模块。本阶段讲解，微积分基础，线性代数基础，多元函数微分学，线性代数高级，概率论，最优化。本阶段讲解，多元线性回归，梯度下降法，归一化，正则化，Lasso回归，Ridge回归，多项式回归。
C/C++学习路线总结与分享
热门推荐
dvlinker的技术专栏
10-07 10万+
C/C++学习路线总结与分享
【捷客直播】纪客老白—电子工程师学习路线
peipei880的博客
07-07 519
纪客老白直播预告 7月7日晚19：30纪客老白首播！
电子工程师要怎么学习成长呢？
程先的专栏
03-21 7159
　　我把一个电子工程师，或者说，一个电子系统设计工程师的成长之路分成几个阶段：　　1． 入门 1~2年　　2． 登堂入室 3年　　3． 勤奋至卓越　　4． 沟通、协作　　5． 对某个行业深入理解，做出产品 5年　　第一步 入门-51核心和基本电路        在入门这个阶段，需要去学习大量的知识，摸清你所在的领域所需要的知识体系，从最基本的学起。　　如果励志要做一名出色的电子工程师，老树可以
自动驾驶系统方向
weixin_34366546的博客
07-05 437
自动驾驶是一个系统工程，里面涉及到很多知识点。现在主要有云侧和端侧两大块，云侧主要包括建图地图、训练学习、仿真模拟，端侧主要包括传感、感知、定位、决策、控制，还有就是这些功能支撑的通信、系统、计算等。 建图地图主要内容是分割检测、姿态优化、地图生成等，需要有2D/3D视觉、Robotics相关的专业知识。训练学习包括数据标注管理、训练平台、编译优化等内容，需要有高性能计算、分布式系统、编译优...
自动驾驶全栈学习路线汇总！十三个主流方向都在这里了~
CV_Autobot的博客
03-15 1495
为了方便大家入门学习，自动驾驶之心为大家推出了近13个感知定位融合与标定学习路线，里面的论文和学习资料特别适合刚入门和转行的同学，内容较多，建议大家收藏后反复观看。添加小助理微信AIDriver004，领取所有学习资料，备注：自动驾驶之心资料领取哦~扫码添加领取（一）3D目标检测系列3D Object Detection for Autonomous Driving：A Review and Ne...
无人驾驶那么难，个人应该如何研究？
weixin_34067980的博客
01-01 369
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 作为一个在公司义务给应届生和实习生培训的“小师”，结合我自己学习的经历，从操作手册的角度，手把手教你“无人驾驶”从入门到转行。 前言 先看看无人驾驶基本的硬件构造及其成本。 看完图，就会发现一个十分尴尬的问题——除了超声波雷达以外，剩下的设备都买不起。所以个人做无人驾驶研究，在没有大资金支持的情况下，就不要...
软件工程师学习人工智能的学习路线
05-08
软件工程师学习人工智能的学习路线 适合想学习人工智能的同学
人工智能算法工程师学习路线.pdf
01-27
ai 人工智能算法工程师学习路线
人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师
和而不流
01-08 5873
人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师学习路径 人工智能工程师学习路线自然语言处理算法工程师学习路径 1入门级别 1 数据结构 2 算法重点 3python 2进阶阶段 1 机器学习算法 2深度学习算法 3深度学习框架 4 大数据计算框架 3高阶 1 强化学习 2 迁移学习 3自然语言处理 1入门级别 1.1 数据结构 1.2 算法（重点） 面试必考
自动驾驶近20+方向的技术路线，你都了解吗？
CV_Autobot的博客
04-08 598
老粉知道，平时自动驾驶之心的文章主要是我们团队自己在输出。习惯性地带着自己的经验和角度去解读一篇文章，默认读者是有一定基础的。后来我们一直在反思这个事情，这会导致一个问题，非常多的小伙伴是零基础入门自动驾驶，甚至是零基础入门深度学习，还有很多人是转行跨行而来。于是我们后台收到了越来越多的私信咨询：网上资料太多太乱了，有没有整理好的入门学习资料？标定有问题，大佬们帮忙看看？BEV感知太复杂了，有没有...
学习自动驾驶的路径是什么？这份技能图谱告诉你
weixin_34380296的博客
01-03 1166
从 2015 年 8 月至今，近 50 个人工智能、前端开发、移动开发、云计算、架构、运维、安全、测试等 IT 技术领域的技能图谱陆续在 GitHub 上上线（https://github.com/TeamStuQ/skill-map），帮助开发者、工程师梳理知识框架结构，并尝试提供路径指导和精华资源，方便技术人学习和成长。在时下非常受关注的自动驾驶领域，大部分开发者的感受都是只见树木不见森林，不...
硬件工程师充电心得--嵌入式软件工程师学习路线
wuhanhuaqian2011的专栏
06-10 2424
硬件工程师日常主要工作通常为电路原理图、PCB设计，很少涉及软件编程，哪怕是一些硬件接口驱动很多硬件工程师都不曾涉足。面对日益激烈的竞争压力，多学一些嵌入式软件方面的技能也能为日后自己的职业生涯发展打好基础，正所谓“艺多人胆大”，“艺多不压身”！ 那么，对于硬件工程师来讲，到底该怎样选择循序渐进的学习路线呢？笔者自身就是一名硬件工程师，很高兴得到了武汉华嵌科技嵌入式培训机构老师的指导，现在就谈谈我...
面向自动驾驶领域的3D点云目标检测全栈学习路线！(单模态+多模态/数据+代码)...
3D视觉工坊
10-10 853
背景介绍3D检测用于获取物体在三维空间中的位置和类别信息，主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。其中，点云数据由于具有较为丰富的几何信息，相比于其它单模态数据更为稳定，基于激光雷达点...
【智能驾驶】最全、最强的无人驾驶技术学习路线
产业智能官
12-23 1万+
作者：许小岩   来源：AI脑力波 授权 产业智能官 转载。近两年，国内外掀起了一场空前的无人驾驶热潮。特斯拉、谷歌、福特、奔驰、丰田、百度、滴滴等众多企业开始研发无人驾驶汽车，甚至不少企业已经计划量产无人车。而在推动无人驾驶技术取得更多进展的过程中，要想无人驾驶汽车大量普及，还有许多艰巨的技术挑战有待克服。因此，笔者这次选择从无人驾驶技术的角度，尽可能全面地来与大家聊一下如何入门无人驾驶行业。无
电子工程师学习成长之路
玩转智能机器人
10-05 6418
背景故事 这段时间趁国庆假期，回家接了个婚，所以没时间更新文章了，也没带电脑，就给大家分享一下电子工程师的学习成长之路吧，希望能让大家受益。 学习建议 对于电子工程师学习成长有以下几个建议： 1 兴趣是最好的老师 2 要肯下功夫，能静得下来，回想之前做电赛，暑假两个月啃了厚厚一本单片机原理，比赛期间几天几夜，废寝忘食做赛题的日子，都是热血满满。 学习路径 关于学习路线，我总结了两种： 1.至下而上 1.1 先学习数电，模电，微机原理，再结合一些趣味电子套件（比如心形跑马灯，时钟，摇摇棒，光立方等），买回来折
人工智能最全学习路线
喵叫兽的博客
09-20 9744
本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础，旨在训练大家逻辑能力，分析能力。拥有良好的数学基础，有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。 一、数据分析 1）常数e 2）导数  3）梯度  4）Taylor ...
软件工程师学习路线
最新发布
03-10
### 软件工程师完整学习路线图 #### 1. 基础编程技能 掌握至少一种主流编程语言，如 Python 或 Java。这些语言具有广泛的社区支持和丰富的库资源，适合初学者入门。 ```python print("Hello, world!") ``` 对于希望快速上手并应用于多个领域的开发者而言，Python 是理想的选择[^1]。 #### 2. 数据结构与算法 深入理解常见数据结构（数组、链表、栈、队列等）及其操作方法；熟练运用经典算法解决实际问题。这不仅是面试中的重点考察对象，更是编写高效程序的基础。 #### 3. 计算机体系结构基础 了解计算机组成原理，包括但不限于 CPU 工作机制、内存管理以及 I/O 设备交互方式。这对于优化性能至关重要，尤其是当处理复杂任务时能够更好地权衡软硬件之间的关系。 #### 4. 操作系统概念 操作系统作为连接应用程序与底层硬件的关键桥梁，在多线程编程等方面扮演着不可或缺的角色。熟悉进程调度策略、文件系统设计等内容有助于构建稳定可靠的大型项目。 #### 5. 数据库管理系统 无论是关系型数据库还是 NoSQL 解决方案都应有所涉猎。学会 SQL 查询语句的同时也要关注非传统存储模式下的数据检索效率提升技巧。 #### 6. 版本控制系统 Git Git 不仅是一个版本控制工具，更是一种协作开发文化的核心体现。通过它团队成员可以方便地共享代码变更历史记录，并行工作而不会相互干扰。 #### 7. Web 开发框架 选择合适的前端/后端 web 技术栈进行专项训练，比如 Flask/Django (Python), Spring Boot(Java)，Vue.js / React.js 等流行框架可以帮助加速产品迭代周期。 #### 8. DevOps 实践 自动化部署流程、持续集成环境搭建等相关知识逐渐成为现代软件工程不可忽视的一部分。掌握 Docker 容器化技术和 Kubernetes 编排平台将极大提高个人竞争力。 #### 9. 大规模分布式计算 随着互联网业务量级的增长，单台服务器难以满足需求的情况下就需要引入集群架构来分担压力。Hadoop 生态圈内的 MapReduce 和 Spark 流式处理引擎值得重点关注。 #### 10. 人工智能与机器学习 最后阶段可考虑向 AI 领域转型，特别是深度学习方向。虽然该领域门槛较高且变化迅速，但凭借其广阔的应用前景依旧吸引着众多从业者投身其中[^2]。
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