PTT職涯區 / Soft_Job (軟體人)

Re: [請益] 什麼程度履歷上才能說自己會AI

看板Soft_Job (軟體人)作者 (charlesgg)時間5年前 (2020/04/17 09:36), 編輯推噓12(12推 0噓 11→)
留言23則, 14人參與, 5年前最新討論串2/6 (看更多)
※ 引述《xsubarux (爆漿小雷包)》之銘言： : 小弟目前就讀某私校電機 : 已推甄上北科電機 : 未來實驗室是做影像辨識、ML/DL之類的 : 可是我大學沒接觸過這塊領域 : 雖然這學期有開始在修這方面的課 : 可是學校進度似乎有點慢 : 好像還在講解原理的階段 : 模型還沒建過 : keras和tensorflow之類的語法也還沒用過 : 看到有很多DL/ML的職缺 : 條件都只寫要熟悉DL/ML的框架及演算法 : 可是大概要到什麼程度呢？ : 懂得基本語法？ : 可以獨自從頭建構模型？ : 還是有其他需要具備的能力？ : 如果問題太智障小弟先說聲抱歉 : 但還是煩請各位前輩解惑 工程上， 0.有能力分析公司給的數據並且分析處理會影響訓練的資料雜訊， 1.有能力轉化任一非教科書上的真實世界任務為ML/DL的任務 2.有能力使用或搭建他人的模型並且優化模型，理解訓練的任一步驟並且Debug 3.有能力實現任何一篇論文裡面的任一模型（可使用現成套件做自訂化任務） 4.將搭建的模型代碼系統架構化（這一塊涵蓋分散式系統、並行化處理、VM、server、嵌 入式的應用的任一幾項） 5.能分析並提供任務精準度的指標，並透過圖表瞭解需要再做優化提升的方案，以及分析 模型損失來源於哪些雜訊資料再優化 數理上，你會需要 1.機率統計、線代、微積分、優化理論（基礎即可）（在實作上你如果需要實作他人論文 的內容至少要有能力理解數學，分析上要至少有機率統計的基本原理才能分析問題） 2.機率統計、資訊理論、幾何拓墣、圖論、優化論（深入）（理解到這層就是有能力研究 DL/ML底層，並且有能力獨立發任一頂刊Paper) 差不多這樣，其他讓別人補充 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.12.148.163 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1587087400.A.750.html
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04/17 09:48, 5年前 , 1F
大部分只會有用工具而已，薪水才多少？想太多。
04/17 09:48, 1F
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04/17 09:49, 5年前 , 2F
上面能力的薪水不破10W真的就很奴了。
04/17 09:49, 2F
推
04/17 10:00, 5年前 , 3F
看薪水最快
04/17 10:00, 3F
推
04/17 10:17, 5年前 , 4F
時間？ 上面那些預計花多少時間 以年當單位的話 誰上都
04/17 10:17, 4F
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04/17 10:17, 5年前 , 5F
行
04/17 10:17, 5F
推
04/17 11:33, 5年前 , 6F
我有遇過只會call套件跟只會excel說會MLDL，這問題在業界真
04/17 11:33, 6F
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04/17 11:33, 5年前 , 7F
的難定義
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04/17 11:39, 5年前 , 8F
會上述這些，就可以跟老闆喬調薪，不然可以開Linkedin，
04/17 11:39, 8F
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04/17 11:39, 5年前 , 9F
開放外商挖角。
04/17 11:39, 9F
推
04/17 11:53, 5年前 , 10F
我們公司用excel做AI 去年拿到十億美金融資
04/17 11:53, 10F
推
04/17 12:01, 5年前 , 11F
樓上哪家呀? 好猛想朝聖一下
04/17 12:01, 11F
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04/17 12:19, 5年前 , 12F
用Excel匯出CSV再用Tensorflow調教是嗎？
04/17 12:19, 12F
推
04/17 12:55, 5年前 , 13F
能做到其中幾項就飛天了，還全都要xd
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推
04/17 13:07, 5年前 , 14F
沒有什麼職缺需要全都會吧，很多很難的東西反而找工作沒
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04/17 13:07, 5年前 , 15F
用才是真的
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推
04/17 14:41, 5年前 , 16F
工程從0開始，數學從1開始算是小彩蛋嗎？
04/17 14:41, 16F
推
04/17 15:30, 5年前 , 17F
感謝大大分享
04/17 15:30, 17F
推
04/17 17:14, 5年前 , 18F
如果你都會 那是ML全世界業界起碼前5%的人才了 恭喜你
04/17 17:14, 18F
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04/17 17:21, 5年前 , 19F
放心 這篇寫這麼多屁話 會這麼多 根本是人家求你來
04/17 17:21, 19F
推
04/17 17:23, 5年前 , 20F
我覺得工程2.可以改一下，前面很ok，優化模型這部分我覺
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04/17 17:23, 5年前 , 21F
得改成針對特定任務去優化模型、前處理
04/17 17:23, 21F
推
04/17 17:29, 5年前 , 22F
優化模型我覺得太廣，像是把Mask-RCNN的Memory優化到只要
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04/17 17:29, 5年前 , 23F
1/2，這種就算sr程度也不一定做得到吧？
04/17 17:29, 23F
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