Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師
我也來雲一下,因為自己年資尚淺,有些錯誤地方可能請大家提一下
自己算是AI相關工作
首先,如果"興趣"是做個手寫辨識或者讀個書/看個報導就想去做這行的話
我自己是覺得...工作閒暇之餘當作課外作業讀一讀/做一做還不錯啦XD
畢竟多學一些東西總是好的
如果是認真想走,那我是覺得,這行真的算是易學難精
AI一學就能輕鬆做幾個Project(手寫、分類),能獲得不少成就感
但往後要自己設計Model時就...
再來就,相關缺真的僧多粥少到蠻不推薦的
跟學C++/Web相比,入門有入門的工作,學一年有一年的工作,專精的有專精的工作
但搞AI的,如果AI只會入門,那大概就是需要大量其他專業知識
前面isaacting那篇我覺得就講得很好
學了一年,還是需要大量其他專業知識
直到AI專精為止,應該是都沒甚麼"純AI"的工作
而AI學習的ROADMAP 網路上不少,就隨便貼一篇可以參考看看
https://github.com/AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap
台灣的話個人體感大概CV : NLP : 其他 是 6 : 3 : 1
而AI缺,不少都是公司比較核心的缺,所以相對的缺也不像其他那麼多
AI相關,一個人給他一個月Train不出來,不會因為多找10個人就能一個月Train出來
用數值比喻的話,假如其他缺你能力值10、30、50、100都有對應的職位
那可能AI相關缺最低也是要60起跳(當然還是有少數掛AI給新手練功的啦)
至於專業知識和AI比例的話,我自己是覺得,以CV舉例
可能能力值100分過門檻,那這100分你要AI10分+CV90分或者CV10分+AI90分都可以
前面isaacting提過主CV的情況
那主AI的情況就是,可能對於CV方法只是大概了解,但可以跟懂CV的人合作
或者雖然不懂CV的詳細演算與證明,但大概知道這方法有哪些優缺點
而主AI的人能夠和人合作來透過AI改善傳統的CV方法
簡單例子就,可能某個非AI演算法,其中某幾項參數是用經驗法則來估計
或者用籠統的統計來計算
這時候可以用AI對這個演算法量身訂做一個Model來改善這幾項參數
純AI的大概就是要精通數學,但這個遠超我能力範圍就不雲了
當然這個"能力值"越高越難成長啦,可能AI能力就算投過頂會/AI相關碩博畢業
也只敢說70分而已
但,回到開頭提的,這行嚴重的僧多粥少
因為現在頂大,以112為例
10個LAB大概4個喊AI,另外4個不喊但是畢業論文都AI,只有兩個跟AI無關
這八個LAB的畢業生出去大概九成都充滿雄心壯志的想去找AI缺
而就我所知,連頂大都不是能保證找到相關缺了,那半路出家就更為困難了
自己簡單排序AI相關能力好找工作程度的話
0. 頂大 + 頂會
1. 有頂會
2. 頂大 + Kaggle高排名紀錄
3. 頂大
4. 有Kaggle高排名紀錄
5. 其他
非一線會議的AI相關論文應該比Kaggle排名略有用一點
其中大概3之後都不是非常好找了(樣本不足可能有偏差)
至於自己做SideProject的,受限於資料問題,這種真的就鳳毛麟角了
結論,認真想轉AI的還是三思而後行吧
如果想轉軟體,認真推薦學好C++/JAVA/JS等等常用語言實際多了
走影像/訊號處理 比起AI,傳統的算法更為重要
最後,英文超重要,熟不熟大幅度影響選擇的多寡
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你的排序大概沒錯,但是頂會要在低一點。我還有另一個經
驗,之前我們team在招人,我基本上是面試官,有個美國算
普通世界排名比台大好一點的數學博士來面,我們有出考題
,他擺爛不寫,然後我們也有出回家的一些題目,只是準備
可以來討論的,他也沒準備。聊得過程中其實感覺什麼機器
學習都不太會,專長是做數值計算。然後我在這個數學博士
的經歷上,發現我們在同個時間面試過同一間公司的機器學
習缺,那個公司要他不要我哈哈哈,我在那間公司面的狀況
是技術考試沒問題,面試也ok,一面完當下直接約二面。然
後我被刷掉了他們要那個博士XD
什麼叫做美國普通世界排名比台大好一點的學校? 說出來聽
聽? 一個phd的養成 我到好奇你們team的組成 怎麼面他?
老實說 美國一堆念非ML相關的phd 也直接去big tech當DS
or scientist researcher 完全不懂你在用這個衡量人家實
幹嘛欸 一個學士一個數學phd 撇開budget 誰都知道要選誰
你會的那些東西 一個math phd要讀這些東西根本不難
不討論找什麼工作,就在預設職缺需要的技能排名,當然各說
各話。
水牛城大學,然後怎麼面的不是寫在上面了。阿我沒說他的
實力怎樣啊我只說他機器學習不行啊。考試內容其中一題是
矩陣微分,他不是算矩陣微分就算了連一階導數也沒連鎖率
,啊如果你不知道這個能幹嘛我們沒交集就不跟你討論了~
做數值計算不會矩陣微分我是覺得很扯,題目可分享?
U buffalo的math phd被你形容成這樣 也真妙XDDD
一個math phd 坐first derivative不懂用chain rule?
你也可以當我嘴砲啊我不在乎XD 這好多年前的事了啦,然後
考的就是很基本的矩陣微分
然後這種東西 知道不知道這能幹嘛XD
我怎麼知道他,總之是被我們刷掉了哈哈哈
所以我說我們沒交集啊~
到底有多基本啊我真的很好奇
然後面試考試嘛大家都心知肚明不太重要,但是這個太誇張
啦
多基本,就證一下bp算法阿,不用矩陣也可以一個一個慢慢
微我們也沒意見,真的不想推也寫個大概怎麼跑。但....
我不知道為什麼欺負做數值的 最近AI很多都是徵做
數值的 做純數學的AI人 根本沒有很多
100個中有一個就不錯了
證bp算法確實蠻無聊的,不想寫的數學phd應該不少
都數學phd了 問這種問題根本是考他智商
為什麼考bp算法喔,因為那時其他組的同事設計cost funct
ion放階梯函數啊,我們組內後來有一陣子很愛互嗆說“啊你
這個可微嗎?“,在沒認識那個組的人以前,我還不相信這
世界上有做機器學習的人不懂bp算法的呢
我告訴你哦 我有一個朋友也是這樣的人
懂一點 但你叫他推演他可能搞很久
但他有10k+ citations 就是了
然後他現在最新的工作叫大家不要用BP
你考他BP 他大概就問你能不能付300k年薪先吧
你要考微分矩陣公司應該要找應屆畢業生
碩班以上做理論的時間會比算題目多
那做博班畢業去應該要考啥
考李代數、偏微分方程
推文好精采XD
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一般來說 我的面試會加問幾個問題 1. 請描述下 probability 的定義是什麼? 2. 請描述下 normal distribution 的定義是什麼? 3. 請描述下 medium 的定義是什麼?給 1234567 這個數組 中位數是多少?123456 中位數 是多少?5
其實看到這串討論文真的心有戚戚焉 目前AI工作2年多,是有一些心得... 其實AI方面的工作,更需要的是系統/資料收集相關的人員 例如 標註師、CUDA優化、嵌入式相關、伺服器相關等等... 這些都不需要數學多好,更要求的是程式/系統能力,需求量也更大39
我來散佈一些正能量好了 小弟在FANG的英國的一個一直賠錢的AI子公司工作4+年了。 其實我覺得數學真的沒那麼重要,除非你是要做理論的。 又不是每個人都是Ian Goodfellow, Ashish Vaswani, 還是 David Silver. 就算是這些重要的工作,也不見得數學有很深吧?35
嘛,看到這標題,身為本命愛蜜莉雅的肥宅工程師也來鼓勵(?)分享一下 本肥在112讀大學時修過CSIE田神的ML 猶記得當初只會寫C/C++的自己 在沒人提示的情況下,矇逼的手刻各種矩陣運算,一個作業寫了上千行code 在EE的繁重課業下忍痛停休23
大家討論了很多高深的數學,或是頂會。 實際上,我真的很懷疑有多少人真的在業界上搞 AI。 只論台灣吧。首先市場上純研發,需要數學或考績強制發論文的職缺,占不到5%。而且這兩年職缺越來越少。更何況頂會… 台灣業界一年也沒看多少人在發頂會,幾乎沒有吧。就連國際研討會,比例來說也沒看到多少人在發,常常看論文的我都沒搜到台灣業界發的論與。板上動不動就需要數學與改模型架構,真的感受差很大,可能是我看得不夠多? 好啦,如果你在國外大公司當我錯了。的確很多人搞數學,但是人數比例還是超級少。 再來談產品。首先論產品的效果,資料面就決定結果論了。實際工作時,有大部份的時間在處理資料。然後還是要花很多時間做特徵工程。當然特徵工程你可以搞很深的數學啦,但是可能需求方,多給你一個有用的資料特徵,都比搞數學重要。8
Hello 我勉強算是在一線外商做機器學習的 我覺得討論到這裡需要釐清一下所謂 "AI工程師" 的角色 在業界下圖打*號的都有可能會自稱是 "AI工程師" _________________________圖____________________________ Domain Expert4
就目前我所知道的AI來說,絕大多數都是應用在"現有產品"的加值上面 怎麼說呢? 譬如說我就有聽過EDA的公司找應用DL來把EDA做最佳化的學生, 或像是趨勢想要把DL應用在惡意封包的偵測上, 或是本業是嵌入式系統的公司,想要做出更炫的產品應用等等,12
xxx 這行,水很深。 隨便套個行業或專業都適用。 當遊民撿垃圾這行也很深啊。 我都不知道哪裡貨源比較多,哪裡睡覺蚊蟲少。 哪個遊民不是從無到有去慢慢學的,只是誰先學,誰後學而已啊,拍什麼。這套在任何行業都這樣啊。1
on : 當起手 : 因為是新東西,目前就業機會相較其他語言比較少建議從別的學起,也建議我上來問問 各 : 位前輩
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[請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師幫朋友發文代問 ———————————————————— 大家好,小弟最近下定決心要轉行,對AI的部分有點興趣 大概了解之後發現AI是用Python寫的,但做程式相關的朋友說轉行的話不太建議用Python 當起手37
Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師這篇應該算是AI勸世文 如果你之前沒有任何工程背景,想要直接轉入AI的話,那真的是建議放棄。 AI發展至今,其實要入手真的非常容易,某種程度上只要知道如何呼叫API (Python為介面)就可以完成很多事情。 我經歷過幾個用deep learning的實際例子,都是要解決既定的工程問題,18
Re: [請益] 成為 AI 工程師的進修方向(代po)本人工作6年多 目前經歷的兩份工作都跟ML相關(預測相關) 依照本人的經驗 我會建議兩個可能的方向 其他方向或許也有機會 不過我不太熟就不發表意見了 (1) 認真打 kaggle12
[心得] 面試 - 趨勢/伊雲谷/Asiayo/GoFreight先說明小弟背景: 112資管學士畢業,工作經驗約9個月 在學期間有去修資工系的演算法跟資料結構 還有一些機器學習相關的課 有在Kaggle上參加過一些競賽(成績普普 大概只有Top 10% - 20%程度)4
[請益] 職涯發展建議*不刪文聲明,希望可以給碩論做AI的參考 (代po) 各位年薪300大家好 想請教一下對於小弟職涯發展的建議 大學是國立地名CS,118 CS碩畢