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Fw: [請益] 台灣AI/ML/DL/CV 產業近況?

看板Tech_Job (科技人)作者 (127.0.0.1)時間5年前 (2019/01/07 11:04), 5年前編輯推噓2(3推 1噓 18→)
留言22則, 5人參與, 5年前最新討論串1/1
※ [本文轉錄自 Soft_Job 看板 #1SBlu8KA ] 作者: vu04y94 (今) 看板: Soft_Job 標題: [請益] 台灣AI/ML/DL/CV 產業近況? 時間: Fri Jan 4 14:32:37 2019 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
推
01/04 14:52, 5年前 , 1F
台灣有台灣的玩法
01/04 14:52, 1F
推
01/04 14:54, 5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, 5年前 , 3F
*ic
01/04 14:55, 3F
這就是我想討論的...
推
01/04 15:02, 5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, 5年前 , 5F
泡泡快破了
01/04 15:20, 5F
→
01/04 15:55, 5年前 , 6F
我也很好奇近況，希望有人能分享。Thanks!
01/04 15:55, 6F
→
01/04 15:57, 5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
01/04 15:57, 7F
→
01/04 15:57, 5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
推
01/04 16:09, 5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
01/04 16:09, 9F
推
01/04 16:38, 5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
01/04 16:38, 10F
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, 5年前 , 11F
... 老共那的某公司也發了一堆CVPR啊... 全部照做的話face
01/04 16:52, 11F
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01/04 16:52, 5年前 , 12F
recognition/motion tracking/object identification就可
01/04 16:52, 12F
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01/04 16:52, 5年前 , 13F
以做的一樣好嗎?
01/04 16:52, 13F
→
01/04 16:54, 5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
01/04 16:54, 14F
→
01/04 16:54, 5年前 , 15F
/RNN的人
01/04 16:54, 15F
感謝分享
推
01/04 16:55, 5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
01/04 16:55, 16F
(筆記
→
01/04 16:55, 5年前 , 17F
很多 他們都會有興趣 應用先落地的也會是這邊
01/04 16:55, 17F
→
01/04 16:56, 5年前 , 18F
2. AI新創也不止Vis跟appier 還有很多間
01/04 16:56, 18F
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01/04 16:56, 5年前 , 19F
有的有Camera有的沒有
01/04 16:56, 19F
可以分享公司名稱嗎 很多號稱ai公司 實際上...
推
01/04 17:00, 5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
推
01/04 17:03, 5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
推
01/04 17:54, 5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
01/04 17:54, 22F
→
01/04 17:58, 5年前 , 23F
金融業風向是想拿AI拿來做法令遵循 資恐跟洗防
01/04 17:58, 23F
推
01/04 18:45, 5年前 , 24F
AI前途渺茫，ML大有可為。自駕、語意分析拼不過大廠。
01/04 18:45, 24F
推
01/04 19:07, 5年前 , 25F
label比AI專業多了好嗎
01/04 19:07, 25F
推
01/04 19:10, 5年前 , 26F
deepQ, ailab, umboCV, microsoft…很多
01/04 19:10, 26F
推
01/04 20:22, 5年前 , 27F
前幾天去面試 某家大公司新創在弄這塊
01/04 20:22, 27F
推
01/04 20:32, 5年前 , 28F
會問這問題表示還沒真的進圈子
01/04 20:32, 28F
噓
01/04 20:51, 5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
01/04 20:51, 29F
→
01/04 20:51, 5年前 , 30F
行
01/04 20:51, 30F
→
01/04 22:48, 5年前 , 31F
原來上網看看資料就可以說自己也是這行的XD
01/04 22:48, 31F
→
01/04 22:51, 5年前 , 32F
自嗨產業
01/04 22:51, 32F
推
01/04 23:39, 5年前 , 33F
最近很多 design house 在做 AI 晶片
01/04 23:39, 33F
→
01/04 23:41, 5年前 , 34F
然後 design house 的薪水又比純軟多
01/04 23:41, 34F
→
01/04 23:41, 5年前 , 35F
人自然就往那邊走
01/04 23:41, 35F
是啊 連google fb這些軟體商都想自己做了
→
01/04 23:43, 5年前 , 36F
這些公司，除了訓練模型以外
01/04 23:43, 36F
→
01/04 23:43, 5年前 , 37F
也需要大量的ai人幫忙刻 NN 的各種layer
01/04 23:43, 37F
→
01/04 23:44, 5年前 , 38F
整合各種 DL 框架、定點量化
01/04 23:44, 38F
推
01/04 23:47, 5年前 , 39F
請教很多design house是哪些？
01/04 23:47, 39F
推
01/04 23:51, 5年前 , 40F
MTK/瑞昱/聯詠/義隆/比特大陸/耐能/地平線...etc
01/04 23:51, 40F
→
01/04 23:53, 5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, 5年前 , 42F
ps:後面三個不是台商xd
01/04 23:54, 42F
推
01/05 00:18, 5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
01/05 00:18, 43F
→
01/05 00:18, 5年前 , 44F
(正確來說應該是已經開始應用了XDD 這塊真的猛
01/05 00:18, 44F
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
推
01/05 00:23, 5年前 , 45F
樓上有知道哪家做醫療影像很行的嗎？
01/05 00:23, 45F
※ 編輯: vu04y94 (110.26.45.213), 01/05/2019 00:42:43
推
01/05 01:18, 5年前 , 46F
台灣大公司做AI 都是硬體思維，求快求有不求好。
01/05 01:18, 46F
→
01/05 01:19, 5年前 , 47F
幻想10個臭皮匠能做贏google 100個諸葛亮
01/05 01:19, 47F
→
01/05 01:19, 5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
01/05 01:19, 48F
→
01/05 01:21, 5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
01/05 01:21, 49F
推
01/05 01:25, 5年前 , 50F
WhosCall 也是成功的台灣新創，賣給Line了
01/05 01:25, 50F
推
01/05 06:11, 5年前 , 51F
臺灣的醫療data拜健保局所賜比國外環境還要好
01/05 06:11, 51F
→
01/05 06:11, 5年前 , 52F
在美國做研究NIH讓人很頭痛，各個institute也不共享資料
01/05 06:11, 52F
→
01/05 06:11, 5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
01/05 06:11, 53F
推
01/05 08:40, 5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
01/05 08:40, 54F
→
01/05 08:40, 5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。
01/05 08:40, 55F
→
01/05 20:08, 5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
噓
01/05 20:54, 5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
01/05 20:54, 57F
→
01/05 20:54, 5年前 , 58F
放在創業，無心在教學，ptt鄉民們別再神話孫民了
01/05 20:54, 58F
→
01/06 15:35, 5年前 , 59F
樓上在校生？嘻嘻？
01/06 15:35, 59F
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ※ 轉錄者: jerry1144 (36.227.77.129), 01/07/2019 11:04:03
推
01/07 17:09, 5年前 , 60F
發哥有在搞 不是只有AI部門做AI的IC 每個部門都在搞ML
01/07 17:09, 60F
→
01/07 17:12, 5年前 , 61F
從DSP、ASIC、編譯器、圖像算法、音訊算法都搞
01/07 17:12, 61F
→
01/07 17:14, 5年前 , 62F
不管哪一家 問題還是卡在DATA 要嘛自己蒐集 要嘛客戶提供
01/07 17:14, 62F
→
01/07 17:15, 5年前 , 63F
誰有DATA誰就玩得起來
01/07 17:15, 63F
→
01/07 17:16, 5年前 , 64F
TSMC也有在玩 但TSMC內部工作環境實在... 不適合AI發展
01/07 17:16, 64F
→
01/07 17:18, 5年前 , 65F
IT不了解製程 第一線的工程累得跟狗一樣 然後不會寫code
01/07 17:18, 65F
→
01/07 17:18, 5年前 , 66F
公司內部還沒有正常的網路可以用 只有一些Q字輩的部門
01/07 17:18, 66F
→
01/07 17:19, 5年前 , 67F
能夠拿到DATA玩ML
01/07 17:19, 67F
→
01/07 17:22, 5年前 , 68F
其他比較多的就是那些做監視器、路由器、或NAS的廠商吧
01/07 17:22, 68F
→
01/07 17:22, 5年前 , 69F
比如Synology
01/07 17:22, 69F
噓
01/07 22:52, 5年前 , 70F
泡沫
01/07 22:52, 70F
→
01/07 23:11, 5年前 , 71F
現在火紅的AI很吃DATA，台灣的DATA基本面就輸國外一大截
01/07 23:11, 71F
→
01/07 23:12, 5年前 , 72F
這產業真起得來才有鬼
01/07 23:12, 72F
→
01/07 23:15, 5年前 , 73F
比較能撈到油水的，大概就是AI晶片的設計跟製造
01/07 23:15, 73F
→
01/07 23:15, 5年前 , 74F
另外就是提供便宜的土地跟水電給Google, FB蓋資料中心
01/07 23:15, 74F
→
01/07 23:16, 5年前 , 75F
然後本地供應商可以加減靠賣硬體撈一筆
01/07 23:16, 75F
推
01/07 23:31, 5年前 , 76F
Ai chip or 用ML應用在硬體加速之類的在台灣是不是
01/07 23:31, 76F
→
01/07 23:31, 5年前 , 77F
比較有搞頭啊？
01/07 23:31, 77F
推
01/08 00:07, 5年前 , 78F
不是最賺的>美國才不做給台灣做>變成台灣最賺的
01/08 00:07, 78F
→
01/08 00:07, 5年前 , 79F
所以最賺就是他不賺的原因
01/08 00:07, 79F
→
01/08 00:12, 5年前 , 80F
越紅越好賺 在台灣就是越爛越難賺 因為美國更不給妳
01/08 00:12, 80F
→
01/08 00:14, 5年前 , 81F
GG大賺 就是當初美國人覺得不賺 丟給亞洲
01/08 00:14, 81F
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