[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小時前 (2025/08/04 16:18), 3小時前編輯推噓11(11034)
留言45則, 11人參與, 26分鐘前最新討論串1/1
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

08/04 16:30, 3小時前 , 1F
有辦法出國留學嗎,大公司大概都要博士且
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論文是AI相關才有機會
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如果只是興趣,可以套用寫好的套件來跑
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我沒錢出國...但是我只是想學會基礎
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原理就好了 感謝回答!
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08/04 16:32, 3小時前 , 6F
我再想一下,要不要從實作開始 謝啦
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去看李宏毅的課程
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不過半路出家 只能做呼叫LLM API的工作
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API套殼仔做到極致也是有錢途的
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基礎就線代微積分阿,這兩科熟的話不難自
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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

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你說得ai是指什麼?
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我說的只有機器學習而已 有用到SVM
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跟深度學習不同
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是近十年發展的以back propagation為
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基底的deep learning?
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還是近五年的LLM/圖片生成?
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不是DeepLearning
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ml入門isl和Stanford cs229唄
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也不是LLM
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introduction to statistical learni
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ng in python
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OpenCourse嗎? 感謝
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08/04 17:09, 3小時前 , 24F
這本適合入學者建立基本概念,想往後
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學學習理論再看fondation of ml,想
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更了解ML演算法可以看the elements o
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f statistical learning
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08/04 17:10, 3小時前 , 28F
好 謝謝
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08/04 17:12, 3小時前 , 29F
bishop要理論不夠理論,要應用不夠應
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08/04 17:12, 3小時前 , 30F
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08/04 17:13, 3小時前 , 31F
還有點舊
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08/04 17:21, 2小時前 , 32F
建議深度學習還是得瞭解
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08/04 17:45, 2小時前 , 33F
別浪費時間學sk-learn了。直接上pytorch吧
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08/04 17:45, 2小時前 , 34F
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08/04 19:04, 1小時前 , 35F
如果沒基礎直接進Statistical我覺得也不一
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08/04 19:04, 1小時前 , 36F
定適合,直接玩Pytorch做點Deep learning
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08/04 19:04, 1小時前 , 37F
嚐嚐味道。然後慢慢看你要走數學向、Deplo
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08/04 19:04, 1小時前 , 38F
yment、MLops每一門都差很多。
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08/04 19:18, 55分鐘前 , 39F
你列的那些不是大學課程嗎?找個有公開
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08/04 19:18, 55分鐘前 , 40F
課程網頁的老師看講義就好
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08/04 19:25, 48分鐘前 , 41F
看大金老師 通識的方法 學AI
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08/04 19:25, 48分鐘前 , 42F
記得寫他的作業
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08/04 19:26, 47分鐘前 , 43F
你講的東西其實都是數學
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08/04 19:47, 26分鐘前 , 44F
把你的問題去問LLM,他應該可以一定
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08/04 19:47, 26分鐘前 , 45F
程度的幫你規劃1的學習路徑
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文章代碼(AID): #1ea6poj2 (Tech_Job)
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