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[請益] 請問版上有學習過AI的前輩嗎?

看板Tech_Job (科技人)作者 (大笨羊)時間3周前 (2025/08/04 16:18), 3周前編輯推噓12(13推 1噓 45→)
留言59則, 19人參與, 3周前最新討論串1/3 (看更多)
目前還不確定要學多廣 因為深度學習的原理好像滿困難的 我想有兩條路線: 1. 從數據分析(資料科學)開始(理論 > 實作): 這部分我有一本原文書可以看 了解數據分析的基礎 => 可能會使用Python加上一些常用套件(NumPy、Pandas Matplotlib...etc)，並了解一些會用到的數學 知識 進一步演進到機器學習 => 使用scikit-learn，學習 分類 => 迴規 => 集群 => 降維 然後後面還有一堆我沒碰過的東西: a. 模型驗證 b. 超參數 c. 特徵工程 d. 貝氏分類法 e. 決策樹 .... 等 結束後，"應該"可以理解並實作一個簡單的"臉部辨識" 2. 直接使用現成的AI (使用Google 的 Gemini API 實作>理論): 這部分直接使用網路教學，我有找到一堆資料了。 等到摸熟了再回去學剛才提到的第一點?! 我的目的是要學會它的基礎原理並加以利用... 不知版上是否有人有學習AI的經驗，感謝提供意見。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.160.73.53 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1754295538.A.B42.html
推
08/04 16:30, 3周前 , 1F
有辦法出國留學嗎，大公司大概都要博士且
08/04 16:30, 1F
推
08/04 16:30, 3周前 , 2F
論文是AI相關才有機會
08/04 16:30, 2F
→
08/04 16:30, 3周前 , 3F
如果只是興趣，可以套用寫好的套件來跑
08/04 16:30, 3F
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08/04 16:31, 3周前 , 4F
我沒錢出國...但是我只是想學會基礎
08/04 16:31, 4F
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08/04 16:31, 3周前 , 5F
原理就好了 感謝回答!
08/04 16:31, 5F
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08/04 16:32, 3周前 , 6F
我再想一下，要不要從實作開始 謝啦
08/04 16:32, 6F
推
08/04 16:38, 3周前 , 7F
去看李宏毅的課程
08/04 16:38, 7F
→
08/04 16:39, 3周前 , 8F
不過半路出家 只能做呼叫LLM API的工作
08/04 16:39, 8F
推
08/04 16:43, 3周前 , 9F
API套殼仔做到極致也是有錢途的
08/04 16:43, 9F
推
08/04 16:54, 3周前 , 10F
基礎就線代微積分阿，這兩科熟的話不難自
08/04 16:54, 10F
推
08/04 16:54, 3周前 , 11F
修
08/04 16:54, 11F
是 我也想通了 與其在這猶豫 還是開始吧! 那就從第一點開始 謝謝 另外也歡迎後面的人補充意見 ※ 編輯: wa007123456 (118.160.73.53 臺灣), 08/04/2025 17:02:01
推
08/04 17:03, 3周前 , 12F
你說得ai是指什麼？
08/04 17:03, 12F
→
08/04 17:04, 3周前 , 13F
我說的只有機器學習而已 有用到SVM
08/04 17:04, 13F
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08/04 17:04, 3周前 , 14F
跟深度學習不同
08/04 17:04, 14F
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08/04 17:05, 3周前 , 15F
是近十年發展的以back propagation為
08/04 17:05, 15F
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08/04 17:05, 3周前 , 16F
基底的deep learning?
08/04 17:05, 16F
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08/04 17:05, 3周前 , 17F
還是近五年的LLM/圖片生成？
08/04 17:05, 17F
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08/04 17:06, 3周前 , 18F
不是DeepLearning
08/04 17:06, 18F
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08/04 17:06, 3周前 , 19F
ml入門isl和Stanford cs229唄
08/04 17:06, 19F
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08/04 17:06, 3周前 , 20F
也不是LLM
08/04 17:06, 20F
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08/04 17:07, 3周前 , 21F
introduction to statistical learni
08/04 17:07, 21F
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08/04 17:07, 3周前 , 22F
ng in python
08/04 17:07, 22F
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08/04 17:07, 3周前 , 23F
OpenCourse嗎? 感謝
08/04 17:07, 23F
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08/04 17:09, 3周前 , 24F
這本適合入學者建立基本概念，想往後
08/04 17:09, 24F
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08/04 17:09, 3周前 , 25F
學學習理論再看fondation of ml，想
08/04 17:09, 25F
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08/04 17:09, 3周前 , 26F
更了解ML演算法可以看the elements o
08/04 17:09, 26F
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08/04 17:09, 3周前 , 27F
f statistical learning
08/04 17:09, 27F
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08/04 17:10, 3周前 , 28F
好 謝謝
08/04 17:10, 28F
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08/04 17:12, 3周前 , 29F
bishop要理論不夠理論，要應用不夠應
08/04 17:12, 29F
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08/04 17:12, 3周前 , 30F
用
08/04 17:12, 30F
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08/04 17:13, 3周前 , 31F
還有點舊
08/04 17:13, 31F
推
08/04 17:21, 3周前 , 32F
建議深度學習還是得瞭解
08/04 17:21, 32F
→
08/04 17:45, 3周前 , 33F
別浪費時間學sk-learn了。直接上pytorch吧
08/04 17:45, 33F
→
08/04 17:45, 3周前 , 34F
。
08/04 17:45, 34F
推
08/04 19:04, 3周前 , 35F
如果沒基礎直接進Statistical我覺得也不一
08/04 19:04, 35F
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08/04 19:04, 3周前 , 36F
定適合，直接玩Pytorch做點Deep learning
08/04 19:04, 36F
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08/04 19:04, 3周前 , 37F
嚐嚐味道。然後慢慢看你要走數學向、Deplo
08/04 19:04, 37F
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08/04 19:04, 3周前 , 38F
yment、MLops每一門都差很多。
08/04 19:04, 38F
推
08/04 19:18, 3周前 , 39F
你列的那些不是大學課程嗎？找個有公開
08/04 19:18, 39F
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08/04 19:18, 3周前 , 40F
課程網頁的老師看講義就好
08/04 19:18, 40F
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08/04 19:25, 3周前 , 41F
看大金老師 通識的方法 學AI
08/04 19:25, 41F
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08/04 19:25, 3周前 , 42F
記得寫他的作業
08/04 19:25, 42F
→
08/04 19:26, 3周前 , 43F
你講的東西其實都是數學
08/04 19:26, 43F
推
08/04 19:47, 3周前 , 44F
把你的問題去問LLM，他應該可以一定
08/04 19:47, 44F
→
08/04 19:47, 3周前 , 45F
程度的幫你規劃1的學習路徑
08/04 19:47, 45F
推
08/04 20:46, 3周前 , 46F
問AI其實可以理解很多東西
08/04 20:46, 46F
→
08/04 23:07, 3周前 , 47F
不用學 AI沒台灣啥事……
08/04 23:07, 47F
推
08/04 23:22, 3周前 , 48F
除非未來有規劃去美國工作在學AI
08/04 23:22, 48F
→
08/04 23:57, 3周前 , 49F
先看年齡吧 超過35就不用浪費時間了 死活
08/04 23:57, 49F
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08/04 23:57, 3周前 , 50F
捲不過年輕人
08/04 23:57, 50F
→
08/05 09:19, 3周前 , 51F
AI的機殼代工可
08/05 09:19, 51F
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08/05 12:17, 3周前 , 52F
個人經驗只有學會下prompt 用在工作
08/05 12:17, 52F
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08/05 12:17, 3周前 , 53F
上
08/05 12:17, 53F
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08/05 12:29, 3周前 , 54F
台灣的ai缺大部分都是笑話
08/05 12:29, 54F
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08/05 21:27, 3周前 , 55F
建議從fastai這種先學快速實作，再
08/05 21:27, 55F
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08/05 21:27, 3周前 , 56F
回頭補數學基礎，youtube很多免費
08/05 21:27, 56F
→
08/05 21:27, 3周前 , 57F
資源
08/05 21:27, 57F
噓
08/06 20:35, 3周前 , 58F
一狗票，大概90%都學過，問題都不是tran
08/06 20:35, 58F
→
08/06 20:35, 3周前 , 59F
sformer，所以只能打雜
08/06 20:35, 59F
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