視覺算法工程師要學的內容有數學基礎、編程語言、計算機視覺基礎、深度學習算法、機器學習算法等。
1、數學基礎：包括線性代數、微積分、概率論、統計學等，這些數學基礎是深入理解計算機視覺算法的基礎。
2、編程語言：掌握至少壹門編程語言，比如Python、C++等，熟練運用編程語言進行算法實現。
3、計算機視覺基礎：理解計算機視覺的基本概念，比如圖像處理、圖像分割、目標檢測、物體跟蹤、三維重建等。
4、深度學習算法：熟悉深度學習算法，比如卷積神經網絡、循環神經網絡等，能夠使用深度學習算法進行圖像分類、目標檢測、語義分割等任務。
5、機器學習算法：了解機器學習算法，比如支持向量機、決策樹等，能夠使用機器學習算法解。
算法是壹系列解決問題的清晰指令，如果壹個算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。
理解開發和實現計算機視覺方面的算法和區別
1、開發計算機視覺方面的算法是指研究和設計新的算法，解決計算機視覺領域中的問題。這個過程包括理論研究、算法設計、算法實現和實驗驗證等環節，需要具備深厚的數學、計算機科學和物理學等學科知識。
2、實現計算機視覺方面的算法是指將已有的算法實現成計算機程序，實現該算法的功能。這個過程關註的是程序的實現和優化，需要具備計算機編程和計算機系統知識。
3、兩者的區別在於，算法開發註重於算法的研究和設計，實現的算法可能並不是最終的解決方案；而算法實現註重於將算法實現為可運行的程序，並優化其性能，以達到最終的解決方案的目的。