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[請益] 學習AI課程轉職AI工程師

看板Soft_Job (軟體人)作者 (Joey)時間6年前 (2018/11/11 20:22), 編輯推噓18(19推 1噓 24→)
留言44則, 28人參與, 6年前最新討論串1/2 (看更多)
很不幸的被裁員了 並非自身能力問題 而是公司裁撤了我的部門 本人已做軟體工程師十年 程式上有一些基礎 但對AI還尚未研究 目前看到很多AI的課程 想說趁這個時候補一下自己缺乏的技能 看是否能夠轉換跑道 看到有 資策會 人工智慧學校 中華行動數位科技 巨匠 等 等都有開相關課程 是否去上課後有利於之後的轉職? 還是台灣不適合研究人工智慧? 還是哪一家的課程比較推薦? 請問一下這些課程有辦法找的到好的工作嗎? 或者上完後能有好的就業機會? 本人不是四大碩 但是是資工系本科 很長時間是做遊戲前端開發 iOS和Android都能開發 但目前完全不想做遊戲相關工作 有什麼是轉行的好出路? 忽然轉AI是否是個好方向? 感謝大家的建議 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.32.173.48 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1541938977.A.C80.html
推
11/11 20:32, 6年前 , 1F
ai泡沫
11/11 20:32, 1F
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11/11 20:33, 6年前 , 2F
iOS 和Android都能開發？你是用OpenES還是Unity?
11/11 20:33, 2F
推
11/11 20:34, 6年前 , 3F
如果不是會寫Native其實很難說兩個都會
11/11 20:34, 3F
推
11/11 20:35, 6年前 , 4F
對大數據、AI有幻想的人真的好多啊...
11/11 20:35, 4F
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11/11 20:36, 6年前 , 5F
主要是用cocos2d-x，unity也有碰過，OpenGL也會一些。
11/11 20:36, 5F
推
11/11 21:22, 6年前 , 6F
轉什麼都可以，看你能不能接受薪水被當新鮮人
11/11 21:22, 6F
推
11/11 21:31, 6年前 , 7F
做app或是網頁感覺同質化的程度高，而且又是跨行轉過來
11/11 21:31, 7F
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11/11 21:31, 6年前 , 8F
的人首選，大數據與AI比較有知識的深度可以鑽研。
11/11 21:31, 8F
推
11/11 21:58, 6年前 , 9F
你是想要錢 還是 成就感?
11/11 21:58, 9F
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11/11 21:59, 6年前 , 10F
AI 大數據班 唸完大多都是洗資料 的水電工程式 因為資料
11/11 21:59, 10F
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11/11 21:59, 6年前 , 11F
科學家的缺少 競爭多 都是頂尖的
11/11 21:59, 11F
推
11/11 22:17, 6年前 , 12F
找AI公司不小心就會找到那種 很奇怪的公司
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推
11/11 22:24, 6年前 , 13F
線性代數和統計會嗎
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推
11/11 22:31, 6年前 , 14F
dick learning的數學基礎課程 資工系都修過
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11/11 22:58, 6年前 , 15F
這種課程的履歷都會被淘汰掉
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推
11/11 23:16, 6年前 , 16F
Couriers 或 udacity 的課都是不錯的選擇
11/11 23:16, 16F
推
11/11 23:33, 6年前 , 17F
有點程度的都會覺得數學還好 但paper絕對要看得快
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11/11 23:41, 6年前 , 18F
資工自學AI沒問題吧……
11/11 23:41, 18F
噓
11/12 01:14, 6年前 , 19F
你阿嬤都會的AI
11/12 01:14, 19F
推
11/12 07:40, 6年前 , 20F
去coursera 上課吧 還有證照 履歷加分
11/12 07:40, 20F
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11/12 08:41, 6年前 , 21F
都當了十年工程師了還沒自學的能力？
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11/12 09:08, 6年前 , 22F
國網中心的ai數位平台看看 如果有心得再考慮吧
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11/12 09:09, 6年前 , 23F
十年了 不是該找只靠嘴的工作嗎
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11/12 10:44, 6年前 , 24F
唯一推薦web。路越來越寬。
11/12 10:44, 24F
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11/12 13:04, 6年前 , 25F
大家都從小學英文，也沒看有多少人英文強。大家都寫了10年
11/12 13:04, 25F
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11/12 13:04, 6年前 , 26F
程式，也沒看到很多高手。大家都學AI，下場也是差不多啦。
11/12 13:04, 26F
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11/12 13:07, 6年前 , 27F
如果職場好方向是指賺錢多，思考應該更廣一點，一直學新
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11/12 13:07, 6年前 , 28F
技術賺錢並非唯一方法。
11/12 13:07, 28F
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11/12 13:09, 6年前 , 29F
小心做一行，低薪一行，怨一行阿。
11/12 13:09, 29F
推
11/12 13:16, 6年前 , 30F
ML的話，推Stanford CS229 和 台大資工林軒田教授的機
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11/12 13:16, 6年前 , 31F
器學習基石
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11/12 13:16, 6年前 , 32F
我是覺得AI要學，但AI只是工具，不是目的與工作方向。不要
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11/12 13:17, 6年前 , 33F
把工具與工作方向混著思考。
11/12 13:17, 33F
推
11/12 13:28, 6年前 , 34F
真的對AI有興趣，麻煩請往phd走，目前都是弱AI，真的希
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11/12 13:28, 6年前 , 35F
望AI技術再往前推進，phd是最好的環境，但是如果只是混
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11/12 13:28, 6年前 , 36F
口飯吃，我覺得有點難拼得過大廠
11/12 13:28, 36F
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11/12 22:52, 6年前 , 37F
海水要退了喔...
11/12 22:52, 37F
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11/13 00:50, 6年前 , 38F
AI 要看paper快，數學強，還要有熱情，技術變很快
11/13 00:50, 38F
推
11/13 11:20, 6年前 , 39F
AI要修的是研究所級的統計課 你如果只有大學部的初等機率
11/13 11:20, 39F
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11/13 11:21, 6年前 , 40F
是不夠的 因為所有的數據都會以矩陣來表示，最好能夠旁聽
11/13 11:21, 40F
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11/13 11:21, 6年前 , 41F
研究所課程
11/13 11:21, 41F
推
11/14 01:24, 6年前 , 42F
誰說AI一定要走Learning base?
11/14 01:24, 42F
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11/14 21:27, 6年前 , 43F
很殘忍跟你講 台灣的環境玩不起AI 但區塊鏈很有機會
11/14 21:27, 43F
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11/14 21:28, 6年前 , 44F
七大黑洞不是在美國就是在中國 台灣走資料科學怎麼跟人家拚
11/14 21:28, 44F
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