[請益] 台灣AI/ML/DL/CV 產業近況?

看板Soft_Job (軟體人)作者 (今)時間7年前 (2019/01/04 14:32), 7年前編輯推噓27(29236)
留言67則, 29人參與, 7年前最新討論串1/1
如題 AI/ML/DL/CV大概是這幾年全世界最紅的領域 但是台灣的產業還是跟不上的樣子 http://aliensunmin.github.io/lab/info.html 孫民教授實驗室的網站 上面有寫學生出路 可以看到都是MTK/安霸 這兩個都是ic廠 孫民教授在台灣應該也算第一把交椅了 paper滿天飛 應該有指標性? 外商方面 google的缺都偏向hardware 新創方面 版上在viscovery 或 appier面試的經驗好像都負評居多.. 我並非想唱衰這個領域 因為我自己也是這塊的 也覺得這個領域很有趣 只是從各方消息來看似乎不太樂觀.. 業界的前輩們能分享一下近況嗎? - btw 有人能轉科技版嗎 權限不足.. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.9.104.123 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1546583560.A.50A.html ※ 編輯: vu04y94 (39.9.104.123), 01/04/2019 14:33:56

01/04 14:52, 7年前 , 1F
台灣有台灣的玩法
01/04 14:52, 1F

01/04 14:54, 7年前 , 2F
mtk有ai部門的樣子,不是進去都在做iv
01/04 14:54, 2F

01/04 14:55, 7年前 , 3F
*ic
01/04 14:55, 3F
這就是我想討論的...

01/04 15:02, 7年前 , 4F
塊陶阿
01/04 15:02, 4F
※ 編輯: vu04y94 (140.112.25.100), 01/04/2019 15:04:09

01/04 15:20, 7年前 , 5F
泡泡快破了
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01/04 15:55, 7年前 , 6F
我也很好奇近況,希望有人能分享。Thanks!
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01/04 15:57, 7年前 , 7F
先想想怎樣等級的東西會拿去發paper 而不是藏起來技術轉移
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01/04 15:57, 7年前 , 8F
或創業賺一筆 再來討論出路好嗎
01/04 15:57, 8F
嗯 從商業的角度來看確實 但教授要升等也只能發paper吧 至於台灣的專利佈局... 不知 道該怎麼說 不過大公司(google)的研發單位也都會發paper ※ 編輯: vu04y94 (140.112.25.100), 01/04/2019 16:07:51

01/04 16:09, 7年前 , 9F
自駕車領域阿,我之前待過做行車記錄器的公司有在搞
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01/04 16:38, 7年前 , 10F
金融業對NLP是滿有興趣的 不過目前沒有強大的solution出來
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可以說說是哪個部分或服務需要NLP嗎 ※ 編輯: vu04y94 (140.112.25.100), 01/04/2019 16:49:54

01/04 16:52, 7年前 , 11F
... 老共那的某公司也發了一堆CVPR啊... 全部照做的話face
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01/04 16:52, 7年前 , 12F
recognition/motion tracking/object identification就可
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01/04 16:52, 7年前 , 13F
以做的一樣好嗎?
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01/04 16:54, 7年前 , 14F
金融業找NLP的人不一定是為了NLP 有可能是想找懂HMM/ARIMA
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01/04 16:54, 7年前 , 15F
/RNN的人
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感謝分享

01/04 16:55, 7年前 , 16F
1. 大公司有幾家有在玩AI 不只IC廠 台灣作IP CAM跟NVR的
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(筆記

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很多 他們都會有興趣 應用先落地的也會是這邊
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01/04 16:56, 7年前 , 18F
2. AI新創也不止Vis跟appier 還有很多間
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01/04 16:56, 7年前 , 19F
有的有Camera有的沒有
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可以分享公司名稱嗎 很多號稱ai公司 實際上...

01/04 17:00, 7年前 , 20F
3. 自駕車也有人在做 但是台灣的汽車產業嘛...
01/04 17:00, 20F
自駕車聽了幾個talk覺得台灣實在很難 因為它不是單純傳統的vision問題了 或者說只把 它當成vision問題解的話 根本做不到想像中的那種自駕

01/04 17:03, 7年前 , 21F
4. 台灣真正最缺的是做Data的人 不是AI的人 (淚目)
01/04 17:03, 21F
大公司醫學影像請權威醫師來label, labeling的薪水還比AI工程師高... Orz ※ 編輯: vu04y94 (140.112.25.99), 01/04/2019 17:35:30

01/04 17:54, 7年前 , 22F
有資格幫資料貼標的人都是業界老江湖 領PG的N倍應該很正常
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01/04 17:58, 7年前 , 23F
金融業風向是想拿AI拿來做法令遵循 資恐跟洗防
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01/04 18:45, 7年前 , 24F
AI前途渺茫,ML大有可為。自駕、語意分析拼不過大廠。
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01/04 19:07, 7年前 , 25F
label比AI專業多了好嗎
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01/04 19:10, 7年前 , 26F
deepQ, ailab, umboCV, microsoft…很多
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01/04 20:22, 7年前 , 27F
前幾天去面試 某家大公司新創在弄這塊
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01/04 20:32, 7年前 , 28F
會問這問題表示還沒真的進圈子
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01/04 20:51, 7年前 , 29F
連appier負評居多這種話都說得出來,代表根本不適合這
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01/04 20:51, 7年前 , 30F
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01/04 22:48, 7年前 , 31F
原來上網看看資料就可以說自己也是這行的XD
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01/04 22:51, 7年前 , 32F
自嗨產業
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01/04 23:39, 7年前 , 33F
最近很多 design house 在做 AI 晶片
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01/04 23:41, 7年前 , 34F
然後 design house 的薪水又比純軟多
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01/04 23:41, 7年前 , 35F
人自然就往那邊走
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是啊 連google fb這些軟體商都想自己做了

01/04 23:43, 7年前 , 36F
這些公司,除了訓練模型以外
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01/04 23:43, 7年前 , 37F
也需要大量的ai人幫忙刻 NN 的各種layer
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01/04 23:44, 7年前 , 38F
整合各種 DL 框架、定點量化
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01/04 23:47, 7年前 , 39F
請教很多design house是哪些?
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01/04 23:51, 7年前 , 40F
MTK/瑞昱/聯詠/義隆/比特大陸/耐能/地平線...etc
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01/04 23:53, 7年前 , 41F
這也許是台灣ai能站上世界舞台的另一條路
01/04 23:53, 41F
之前聽演講說 千禧年後台灣就不再有大型企業崛起 至今都要20年了.. 希望情況能好轉

01/04 23:54, 7年前 , 42F
ps:後面三個不是台商xd
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01/05 00:18, 7年前 , 43F
喔對醫療影像會是台灣另一個先應用落地的 也會是優勢
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01/05 00:18, 7年前 , 44F
(正確來說應該是已經開始應用了XDD 這塊真的猛
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DL的出現讓domain knowledge的重要性降低 特別是CV 醫療影像卻是非常需要 這塊應該 都博士級人才以上才能玩的

01/05 00:23, 7年前 , 45F
樓上有知道哪家做醫療影像很行的嗎?
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※ 編輯: vu04y94 (110.26.45.213), 01/05/2019 00:42:43

01/05 01:18, 7年前 , 46F
台灣大公司做AI 都是硬體思維,求快求有不求好。
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01/05 01:19, 7年前 , 47F
幻想10個臭皮匠能做贏google 100個諸葛亮
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01/05 01:19, 7年前 , 48F
新創就是三年倒九成,很多AI新創,但也不知道會不會比
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01/05 01:21, 7年前 , 49F
一般軟體新創撐得久。AI創業要技術國際級or有獨特客戶
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01/05 01:25, 7年前 , 50F
WhosCall 也是成功的台灣新創,賣給Line了
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01/05 06:11, 7年前 , 51F
臺灣的醫療data拜健保局所賜比國外環境還要好
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01/05 06:11, 7年前 , 52F
在美國做研究NIH讓人很頭痛,各個institute也不共享資料
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01/05 06:11, 7年前 , 53F
科技部這次的計畫我覺得醫療影像起來就只是時間的問題
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01/05 08:40, 7年前 , 54F
台灣醫療資料確實龐大,但目前還需要時間做整合,若這
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01/05 08:40, 7年前 , 55F
龐大的資料無法整合好,後續的分析也是無法進行的。
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01/05 20:08, 7年前 , 56F
DSP/RTB 明明台灣超多家,你只聽過有在炒新聞的
01/05 20:08, 56F

01/05 20:54, 7年前 , 57F
馬的,孫民開的CV什麼鳥都學不到,他現在根本就把焦點
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01/05 20:54, 7年前 , 58F
放在創業,無心在教學,ptt鄉民們別再神話孫民了
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01/06 15:35, 7年前 , 59F
樓上在校生?嘻嘻?
01/06 15:35, 59F

01/07 11:12, 7年前 , 60F
演算法不是難事 資料收集 label就能搞死你
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01/07 11:13, 7年前 , 61F
cv課很甜欸
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01/07 13:17, 7年前 , 62F
神話他的人從來也不是因為他的教課吧 帶風向喔?
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01/07 15:21, 7年前 , 63F
老師很強人很好啊雖然cv課跟自修差不多哈哈
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01/21 22:07, 7年前 , 64F
裡面很多人都出國了
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01/21 22:13, 7年前 , 65F
AI 做到後面就是缺資料。但是現在沒有好的解決方式
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01/21 22:13, 7年前 , 66F
這邊不補起來AI或是機器人無法突破天際的
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01/21 22:14, 7年前 , 67F
只能做自己收的資料 然後還是無法在所有狀況下使用
01/21 22:14, 67F
文章代碼(AID): #1SBlu8KA (Soft_Job)
文章代碼(AID): #1SBlu8KA (Soft_Job)