算法工程师书籍

❶ 如何成为算法工程师 推荐几本算法入门书籍

是哪方面的算法工程师?
信号处理算法：书比较多，可以看看《数字信号处理》
体征（医疗）信号算法：先要读懂医疗的电信号，先看看医疗电信号的书
自动化控制算法：
轨迹、速度规划相关，资料很多，直接读论文更快
控制算法相关的，可以看看《自动控制原理》
机器人运动学、动力学相关的，可以看看李泽湘的《机器人数学导论》
无人机相关的，也可以看《机器人数学导论》，搜李泽湘学生的论文，看看《李群和李代数》，了解旋量理论，看一下PX4的开源代码
机器学习/深度学习算法：李航的《统计学习方法》、搜一下ufldl文档看一下、还有周志华的西瓜书
通用的可以看看《高等代数》、《最优化原理》和《常微分》

❷ 算法工程师需要考什么证

算法工程师的职业门槛相对较低，理论上不需要任何证件或学历背景。然而，拥有学历无疑能为个人带来更好的第一印象，尤其是在竞争激烈的就业市场中。尽管如此，这并非绝对条件，因为许多互联网公司在实际应用中采用了许多大学并不教授的算法。因此，只要个人能够凭借其他途径补充相关知识，并在面试中表现出色，公司同样会给予认可。

算法工程师的主要挑战在于理解各种数据科学算法，这需要具备较高的数学素养。对于初学者而言，推荐从《算法导论》这本入门级书籍开始，它能帮助你打下坚实的基础。随着学习的深入，你会逐渐接触到各自领域的经典算法书籍。例如，在机器学习领域，《Pattern Recognition and Machine Learning》一书被誉为经典之作，它为你提供了深入探索机器学习算法的重要资源和指导。

❸ 清华大学推荐的人工智能书单

清华大学推荐的人工智能书单包括以下几类书籍：

一、零基础·入门 《Easy RL：强化学习教程》：源自经典公开课，多位强化学习领域大咖推荐。 《深度学习》：2018年图灵奖得主Yoshua Bengio创作的深度学习领域奠基性图书。 《动手学深度学习》：全面概述深度学习背后的数学原理，并提供详细算法代码。 《零基础学习机器学习》：以AI菜鸟“小冰”拜师程序员“咖哥”为背景，设计入门路线。 《PyTorch深度学习实战》：介绍PyTorch库这一具备Python风格的深度学习工具。

二、数学·算法 《机器学习的数学》：从机器学习应用角度讲授数学，覆盖AI领域相关数学知识。 《机器学习公式详解》：解决机器学习中的数学难题，适合与“西瓜书”《机器学习》配套阅读。 《人工智能算法 卷1 基础算法》：介绍人工智能的基础算法，如维度法、距离度量算法等。 《人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法》：介绍基于基因、鸟类、蚂蚁等算法。 《人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络》：介绍深度学习和神经网络在现实世界任务中的应用。 《Python神经网络编程》：基于Python3.5对神经网络进行精彩解读。 《PyTorch生成对抗网络编程》：适合初步了解GAN及其工作原理的读者。 《GAN实战》：介绍构建和训练生成对抗网络的方法。

三、应用·实战 《百面机器学习》：构建算法工程师必备知识体系，涵盖特征工程、模型评估等领域。 《百面深度学习》：深度学习面试宝典，适合人工智能时代程序员阅读。 《自然语言处理实战》：Python开发人员入门自然语言处理的必备书籍。 《OpenCV 4详解：基于Python》：帮助Python开发人员快速入门OpenCV 4。 《Python深度学习与项目实战》：基于Python及Keras与TensorFlow框架，讲述深度学习在实际项目中的应用。 《机器学习算法评估实战》：深入细节，对多种算法进行图解及实例推导。

此外，特别提到人民邮电出版社异步社区的《深度学习》和《机器学习公式详解》也是清华大学推荐的人工智能书单中的佳作。