[請益]研究所真的只要求兩年畢業就好嗎?
各位好，小弟久違的又來找各位前輩和大神談心了
我最近進了四中的資工所，開始了研究生生活
大學的專題做的是reinforcement learning相關的題目
=====以下文長=====
我加入的實驗室是偏向人機互動為主軸的
但加入了幾個月後，我發現跟預想的似乎不太一樣，所以待得心中有點疙瘩
當時選這間實驗室是因為老師做的事情幾乎算是開始應用了
而老師最近想要導入NLP來讓東西更加完善
我以為可以學到NLP，又可以學到人機互動相關的技術
而且這邊比較不純粹只有學術，可以學到一些比較應用層面的東西
結果最近才聽到碩二的學長姊在唸，NLP的部分老師好像打算找別的實驗室合作
也可能是我還太菜，沒有理解人機介面的精隨(?)
但我覺得，這樣的話我們幾乎就像是純粹的前端工程師
總感覺做的事情不是很fancy，幾乎沒用到什麼新潮的技術
連最近很夯，幾乎8 9成的實驗室都在用的ML/DL都沒用到的樣子
因此擔心這樣畢業後是否會找不到理想的工作
甚至心中也萌生了要不要換實驗室的唸頭
為此，最近也爬了一些實驗室領域跟出路相關的文
得到的答案基本上就是
「有相關但相關不大」「讀碩士是為了學歷」「只有兩年畢業才是真的」為主
但總覺得就是...有疙瘩...
現在的實驗室優點很多，基本是2年穩畢業，氣氛非常好，老師人也很好
也不算很忙，有時間可以去處理自己想做和想學的東西，而我其實也不討厭這邊做的事情要不是我心中有這些顧慮跟雜念，應該是個很快樂的地方XD
而我認為的缺點大概只有上面提到的那些疑慮(?)
總之就是煩惱要不要換實驗室(傾向做真的NLP或影像處理相關的)
還是不要想太多，繼續在這邊，自己學想學的東西跟刷題
想看看各位大大的建議，邊打文章也順便整理思緒QQ
謝謝大家
===== 回在留言區好像會太長，所以回在這邊 =====
回復的人意外多，先謝謝各位，看完之後寬心不少QQ
理想的工作方面，大方向來講其實我軟體韌體都願意嘗試跟學習，講白了就是還沒有明確目標...主要是我們這邊前端佔似乎很大部分，怕如果因此工作也變成前端工程師，
取代性相對高，還要跟很多轉職的人競爭，世俗一點來講錢好像也比較少。
不敢說是真的想找ML相關工作，畢竟也知道難度很高XD 但畢竟滿流行的而且看起來會越來越多人用，怕自己會真的連邊都沾不到。我也知道ML工作在台灣其實沒那麼好，
但感覺現在的氛圍就是ML/DL是顯學，好像不搞ML/DL就撿角一樣，害我突然有點怕= ="
我也覺得自己很幸運可以挑到一個愉快又自由的lab，我也覺得想學的東西能
自己碰，只是怕投履歷的時候面試官或人資會不會看論文題目來決定要不要面試。
每次內心糾結這種事的時候想到其他被老闆折磨，
讀碩讀到發病的人，也是覺得自己應該好好珍惜現在QQ
找指導教授的時候聽老師說要用NLP我就以為會用到了，也聽說剛畢業的學長姐有用到ML。
其實我心中也很矛盾，想當個爽人，卻又想當RD，可能是因為我好幾個親戚是科技業RD的，但我的本性大概是想當爽人啦，我也自知是個普通人，看來還是不要想太多，
該學的技術就學，還有學會做研究的方式，
該刷題的刷(目前都是C++刷一次跟python刷一次)，然後求穩定畢業就好XD
還有目前修課是以ML/CV/嵌入式系統為主(怕哪天還是會去寫韌體，畢竟台灣還是韌體硬體的天下(?)
--
你以為學了最近很夯的ML/DL能找什麼工作
先報ip不然很難討論
我還特地挑沒有ML/DL的Lab呢.....
你「理想的工作」是什麼？
你要不要先講一下什麼是你理想的工作
時間才是真的
當然是兩年畢業最重要
沒想做什麼特別的事的話 兩年畢業比較重要
國立的話原則是愈早畢業愈好
你不覺得你的邏輯跟結論怪怪的，你想學的東西，為什麼
不能自己學呢？你自己都說了當前的實驗室有時間做你自己
想做的不是嗎～
看到4中了 這層級一定是準時畢業重要
你念的是四中，可以如期出來比你做什麼論文還要重要，
研究所其實扣掉撰寫論文的時間，其餘時間都是你的自學
空間，能夠將興趣結合論文的少之又少，你已經算其次幸運
了，人和加上時間多可以自學，要看好自己掌握的部分加以
發揮，已經研究所了很少還有人帶著你教學的時候了
想做ML為什麼進這間實驗室...沒人跟你說他們不用ML嗎
要嘛趕快念一念畢業，要嘛趕快丟paper證明你有實力
要看你想找什麼工作。非研發類的，真的只求爽，只求兩年畢
業就好。其他什麼題目，學東西真不重要。
如果是對研發有興趣，好好學，論文檢索，如何找好題目，如
何突破別人技術的限制，如何寫個正常的科學文章，這些學起
來保證贏90%的碩士研發能力。
那麼想做的話 就一年生論文出來跟老師談
第二年作自己想做的吧?
先刷code衝faang啊
第一年可以修一些ML/CV/NLP相關的課去補充知識
英文練好 二年畢業 其他有些事情你沒辦法掌握
然後我是覺得...現在台灣ML/DL 還真的沒啥優勢==
滿街都是學ML畢業的 可是高薪的ML缺根本沒那麼多
真的，純工作好找的話，別做這類題目。
多刷題 多練C++ 多讀英文 傳統的CV和NLP搞懂重要多了
ML想做 先看看能不能拚上頂會吧 有那個實力還有得說
看到太多資深工程師天天只會 import 真的沒什麼競爭力。
如果只是搞個ML相關的碩論 就真的沒甚麼優勢了
再來就是 很多CVPR的論文 也都是建立在扎實的CV基礎
上面 還有數學/統計的基礎 套套MODEL大概第一階就被
Early Reject了吧
菜 身在福中不之福
沒ML好啊 否則畢業後發現找不到ML更失落
你沒說我都忘記這是我選這個lab的主要初衷了XD
還在做夢
你老師會打算找其他實驗室合作就代表多半他自己NLP不強
那你就算從他指導下做出來的NLP跟你自學的NLP其實不見
得有明顯優勢 如果你真的想搞那你不如自己來
1.英文 2.資結+Leetcode
3.找間你最理想去的公司看你想做的職缺要什麼去準備
ML除非你有上top conference的把握不然機會難
真滴菜....
先看理想工作想幹嘛吧,如只是要賺錢的話,肝新鮮準時畢業
推DrTech
一線ic廠投一投就能進了,想去外商就念好英文和刷題
兩年畢業才是真的 是真的 過來人應該都能體會
我碩班其實只做半年研究就完事了
心中默念yes三次
國棟？
不要想不開，滿滿的前輩經驗就是兩年畢業最好。要學實
務，業界可以好好學。韌體軟體英文就夠了。
碩班快樂、能學到東西不要虛度光陰足矣，不要很痛苦
還什麼都沒學到就好
能力可以自己想辦法練，能跟實驗室一致當然好 沒有也
罷
越依賴研究有用的fancy的東西反而找不到工作，應用才是業
界王道，除非你天選奇才，不然還是把基本演算法跟資料結
構熟悉吧
能學多少是多少 不能的話至少要兩年畢出去學比較快
蛤!去屎 哈哈 開玩笑的
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