算法工程師應該學哪些
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。
(資料圖)
數學：包括概率論與數理統計、矩陣論、隨機過程。 計算機基礎：包括操作系統、組成原理、數據結構。 算法能力：包括對領域內主流模型進行優缺點對比、在設定的場景中選擇合適的方案等。
算法策略 這是每位算法工程師的硬實力，有了清晰的問題和可用的數據后，我們需要選擇合適的算法策略求解問題。就銷量預估而言，由于特征大部分都是表格型，樹模型及其變體成為首選的方案。
如果我想簡單地說一句算法工程師的工作，那就是使用機器學習方法來實現人工智能和數據挖掘。
所以作為一個算法工程師，首先要會編程，你的編程語言一定要熟練掌握。當你熟練掌握編程語言以后，還要認真研究機器學習理論以及概率與數理統計方面的知識。慢慢進階到架構設計以后，你才向算法工程師邁出了堅實的一步。
人工智能工程師需要學什么
技能四：具備最基本的編程能力，對數據結構和基礎算法有一定的掌握。對于搭建一個人工智能系統（比如搜索系統、人臉識別系統、圖像檢索系統、推薦系統等）有最基本的認識。
良好的數學和統計學基礎。人工智能工程師所面對的問題千變萬化，無論是在抽象建模還是模型算法分析設計階段，都需要以數學和統計學能力作為基礎。
選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智能技術與應用等。實踐應用課程方面海量數據預處理實戰、海量數據挖掘與可視化實戰等。
人工智能的專業課程有哪些
1、人工智能專業課程有：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析等。人工智能（英文名：Artificial Intelligence，英文縮寫：AI）。
2、人工智能的專業課程有哪些 人工智能、電子、計算機、數學、人工智能導論、程序設計基礎、模式識別與機器學習、數據結構與算法、算法分析與設計、計算智能、深度學習、圖像處理與機器視覺。
3、人工智能專業學習的課程主要有：社會與人文、人工智能哲學基礎與倫理、先進機器人控制。
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