1、智能感知工程最厉害的三个岗位分别是：传感器工程师、算法工程师和嵌入式系统工程师。首先是传感器工程师，这个岗位在智能感知工程中占据着至关重要的地位。传感器是智能感知系统的基础，它们负责捕捉和转换各种物理量、化学量或生物量为可测量的电信号。
2、智能感知工程专业的毕业生主要就是面向信息感知技术、信息转换技术、分布式传感技术、数据采集与前端存储及处理技术、数据无线传输技术、可见光信息传输技术、数据与网络接口技术、传感网与物联网技术、数字化、网络化与智能化技术等领域的技术研发、工程设计和工程应用等工作岗位。
3、机器人工程师：智能感知工程专业毕业生可以在机器人设计、制造和控制方面担任工程师职位。机器视觉工程师：毕业生可以在计算机视觉和图像处理领域中工作，并在机器视觉系统的创建和维护方面发挥作用。人工智能工程师：智能感知工程专业毕业生可以在人工智能应用程序的设计和开发方面担任工程师职位。
算法要看你干什么了。QT 有 SQL 库，可以调用外部的数据库支持，所以这个时候数据库算法你顶多需要研究减少查询次数，提高查询效率。而不是去研究如何进行数据存取，优化数据检索算法。QT 应该是一个完整的功能类库，应该可以理解为某些环境下的 .net 。
最后，既然你有就业的压力，那我给你提些建议：ACM的话，在以后的实际工作中可能用到的不多，毕竟实际项目不会天天搞那么复杂的算法，你应该现在有C的基础，那建议你向嵌入式方面发展一下，可以多学学Linux的东西，了解深入一点。
现在的高端基本都是LINUX的市场，如果你升小硕，到网络中心机房，基本实验环境也是LINUX的。这也是为什么推荐你考虑转LINUX的一个原因 。⑥分拿来。 ：）ps：算法博大精深，就我理解，网络方面网格算法有：并行串匹配算法、负载平衡算法、并行FFT算法等等。
先说图像识别，一般推荐opencv。因为是Intel主导的一个开源库用C和C++混合编写。如果嵌入式设备是搭配着linux平台应该是可以做的。然后深度学习这块儿的话一般可以入手的就是反向传播，和神经网络搭配。
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。
年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个国家的影片。人工智能仿生眼英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。
1、嵌入式驱动开发需要学以下：一：C语言 嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础，C语言是嵌入式领域最重要也是最主要的编程语言，通过大量编程实例重点理解C语言的基础编程以及高级编程知识。包括：基本数据类型、数组、指针、结构体、链表、文件操作、队列、栈等。
2、掌握ARM体系结构是嵌入式开发的另一核心，它定义了处理器架构，对于理解硬件行为和优化性能至关重要。而UC知识，特别是用户空间编程，也是必不可少的。UC的编程是用C语言完成，因此学习UC的最佳方式是阅读相关书籍。学习UC建议从书籍入手，有深入理解后，进一步探索高级环境编程，例如Linux。
3、课程基础与理论：主要包括一些理论知识，你至少了解这行业吧，基本的Linux系统使用；其次就是嵌入式开发核心开发语言C语言（必须精通）；了解C语言数据结构及经典算法编程；最后就是要了解嵌入式开发产品的一个基本的开发流程，这对后续的开发有很大的帮助，不至于是那么的迷茫。
4、学习嵌入式编程技术，包括裸机编程（不使用操作系统）、驱动程序开发、中断处理等。嵌入式系统调试和测试：掌握常用的嵌入式系统调试工具，学习如何进行硬件和软件的调试与测试。通信协议：了解常见的通信协议，如UART、SPI、I2C等，这在嵌入式系统中用于设备之间的数据交换。
