[請益] 非資訊本科學習大數據與AI異業結合的機會

ggggggh07/09 09:27貪多不爛。選一樣吧！

jienfong07/09 09:30異業結合感覺很酷，但實際落地並不容易，AI做的好不止要

jienfong07/09 09:30AI應用+資工+domin knowledge都必須到達一個平衡

jienfong07/09 09:31覺得不用離職，先試試線上大師課程，看可以給你帶來什

jienfong07/09 09:31麼?

leo0821091707/09 09:34大家都在瘋AI 短期課程拼得贏本科碩博班的研究嗎

max3606707/09 09:35Tibame本人上過 老師我覺得沒問題 但是大多還是自己研究

max3606707/09 09:35 最重要是你學出來沒學歷公司根本也不會想要你

komonkey07/09 09:38本想說去上課可以做出project，有作品+結訓證明能加分?

max3606707/09 09:38另外上課都是教你套版 底層算法還是要自己去學

komonkey07/09 09:40我不怕要補學不足的知識，但目前自學就是常常不知缺什麼

Sunal07/09 09:41轉職純AI肯定拼不過本科

leo0821091707/09 09:42先找找一些想要投的職缺 看看JD內容需要用到那些技

leo0821091707/09 09:42術 工具 自己嘗試摸看看

komonkey07/09 09:43我知道，我本意是強化我在本業的特殊性，沒有要走純AI。

Sunal07/09 09:43異業的切入點要看你自己了 土木環工本來就封閉了 大家也不

Sunal07/09 09:43知道實際產業情況

komonkey07/09 09:45確實，我應該多深入了解這BIG DATA跟AI在環工的應用。

Sunal07/09 09:45國外可能比較多機會

komonkey07/09 09:46那如果要純學應用，是否上那些課會有幫助?

olivewood07/09 09:47不是純AI是什麼意思

komonkey07/09 09:492F 您domin knowledge是指我本科的專業知識?還是AI方面?

leo0821091707/09 09:49好奇 你對AI的理解是啥

komonkey07/09 09:52olivewood 我以為是透過機器學習來預測我想知道的問題，

komonkey07/09 09:52需要會發展演算法，但我想這塊我無法比擬純血，所以希

komonkey07/09 09:52望達到能應用即可。

komonkey07/09 09:53leo08210917 我的想法同回覆o大的。

jienfong07/09 09:54domin knowledge就是你本業專業，問你自己想要透過Al呈

jienfong07/09 09:54現什麼?不要把AI當成純程式手法

jienfong07/09 09:59上Github看看人家做甚麼？土木環工有很多有趣的題目，題

jienfong07/09 09:59目程式手法只是專案其中一部份但絕不是全部

olivewood07/09 10:01純應用也要懂理論吧，AI的重點不是在寫程式耶

TAKADO07/09 10:11目前大部分的落地AI應用，說穿了就是幫你做完討人厭的統計

TAKADO07/09 10:11過程，與簡化需要專家大量人工分析才能做出判斷，來輔助決

TAKADO07/09 10:11策者決定。所以你先想一下你目前的domain有沒有這一類的問

TAKADO07/09 10:11題，再去想如果要解決這些問題，要走哪個領域的AI分支與技

TAKADO07/09 10:11術，例如是影像識別/NLP之類的。

komonkey07/09 10:12jienfong 我剛上github發現新世界，感謝!您的這建議真

komonkey07/09 10:12的很好，感謝。

TAKADO07/09 10:13環工我猜應該會有IoT長期監測收數據跟統計的議題。

komonkey07/09 10:15olivewood 我想我得多學習理論，看來重點不是去哪學，是

komonkey07/09 10:15要學到需要的，我還要在明確瞭解我缺乏的東西才可。

komonkey07/09 10:16TAKADO 我就是想在監測這方面應用

juijuijuijui07/09 11:11你這是換領域吧，好聽點叫異業結合，目前覺得在ㄧ

juijuijuijui07/09 11:11種領域做到top比較好，其余只是加分

pttworld07/09 11:31你要拿什麼結合，看起來是混不下去轉行。

GGFACE07/09 13:41你想做的事應該要在本行做 跟你老闆說你要導入新技術幫助

GGFACE07/09 13:41分析 商業上的決策之類云云

jienfong07/09 14:55有個觀念可能要注意，統計學和人工智慧差異頗大，兩個

jienfong07/09 14:55領域雖然本質有點雷同，但後續發展完全是不同領域

jienfong07/09 14:57不能說人工智慧就是在做統計工作，這兩個領域使用目的

jienfong07/09 14:57完全不同

jienfong07/09 15:00學術上這兩派人馬也是戶別矛頭

komonkey07/09 18:25juijuijuijui 這麼說也有道理。

komonkey07/09 18:26GGFACE 我想在本行做沒錯

komonkey07/09 18:27jienfong 那我得來研讀一下他們的異同了

ap95421207/09 23:23不能全部都平的，還是要有突出點

greenx07/10 13:14在台灣要走資訊先拿個CS碩吧

min8661507/10 23:24講一下其實統計跟人工智慧還是關聯很大的，畢竟人工智慧

min8661507/10 23:24的模型通常大部分是建於統計知識上，所以統計才是大宗人

haseo0007/11 14:081.你想走的要有電資碩不然公司看到直接刷掉，2.資策會上

haseo0007/11 14:08那個是浪費錢和浪費時間，你可能上完找到的工作只是個資

haseo0007/11 14:08料庫管理人員

haseo0007/11 14:093.語言先找1，2項點到精，不要全都點

komonkey07/11 20:44greenx 好吧…這也是台灣的現實…而且我查了發現國內並

komonkey07/11 20:44沒有類似的缺，只有國外有，要的是環工碩+資訊技能…

komonkey07/11 20:46min86615 我可能先縮限在data analysis會好一點

komonkey07/11 20:47haseo00 也太慘了吧！

komonkey07/11 20:47haseo00 有什麼推薦先點滿的嗎？

TWBilly07/12 11:09你的數學好不好？

pig003807/13 07:36台塑 長興有找過 AI 工程師，希望能幫到你

Josephcheng07/13 07:54很吃數學

komonkey07/13 13:12TWBilly 敢問要到數學什麼程度才夠？

komonkey07/13 13:12pig0038 感謝寶貴資訊

komonkey07/13 13:13Josephcheng 數學要到什麼程度才夠？

Josephcheng07/16 04:54以小弟我粗淺的理解 如果你是想走傳統機器學習 建議

Josephcheng07/16 04:54線代、統計、機率都要有一定的了解，現在比較主流的

Josephcheng07/16 04:54應該是pgm、hmm、random field和kalman filter這些吧

Josephcheng07/16 04:54，如果是deep learning的話，我自己覺得high level c

Josephcheng07/16 04:54oncept 的確相對好理解，但是實現的細節，以及如何以

Josephcheng07/16 04:54現有模型基礎發展出新的架構還是比較有難度，小弟對

Josephcheng07/16 04:54這一塊了解也不是很深，若有錯誤還請高手指正，然後

Josephcheng07/16 04:54土木這一塊我也不懂不方便評論什麼，只是用比較gener

Josephcheng07/16 04:54al的角度給你建議。