Re: [請益] 資工系大一新生求未來方向指點
我如果重生回到大一 如果是念成大資工的話 有兩種路線
1.攻略路線1
把妹把到大四 成績找涼課修 晚上去夜市吃吃喝喝和打籃球 騎機車去山上看日出
到處玩耍 大三找專題教授 大四推甄 碩士去台交找mtk保證班
然後工作當社畜 結婚 買房 上批踢踢刷存在感 沒了
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2.攻略路線2
目標國外 練技能 先刷這些題目 https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
多模態 https://github.com/haotian-liu/LLaVA
然後找實驗室有A100 透過上面刷的題目 找些自己擅長的題目 刷HF冷門leaderboard
找不需要太多資源的項目來刷 練HuggingFace API和Pytorch 以下都是不需要大資源
(如果實驗室沒A100 用學校email去註冊Lightning AI網站 那每月免費送A100一些算力)
I.語音
https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard
只要能刷到上榜 上傳自己架構 把這個寄給Nvidia Nemo Team 找實習 一定能上
比方說 最簡單去刷的題目就是拿SSM 照者Whisper架構重改一次 寫好上傳HuggingFace
細節參照這 https://huggingface.co/espnet/owsm_v3
上面題目理論上一個人單幹應該可以看得出來
II.刷on-device 小型 LLM 設計 (1B)
參照TinyLLMA設計
https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
只要8~16顆A100就可以去刷 (成大不至於連一個8顆A100都沒有吧...)
刷完之後 上傳模型到HF 然後寄履歷到果家on-device team找實習
III.Fine-Tune VQA系列
設計細節參照 https://github.com/haotian-liu/LLaVA
用上面這個去設計一個DoCVQA 然後你就可以去Adobe PDF team實習
這年頭網路資料很多 你只要找個實驗室有A100就好 替他們打打工
刷ICASSP/ACL Finding/ICMI 就好 其他AAAI/CVPR/ICML/NerurIPS強烈不建議刷
刷那個會魔怔 雖然我還真看到有幾個小大一自己刷出那些鬼玩意...
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我強烈推薦路線1 \@n@/ 路線2很難走 容易卡關 到最後都要等價交換 用健康和家庭交換路線2-I刷完 碩士去台大找李宏毅或者台大尤達 他應該可以把你弄到MIT去 然後去國外前快交個女友 不然容易單身到死............
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忘了說 AI裡面有許多物理系背景大放異彩 像diffusion就是從物理熱力學啟發
那玩意吃數學 你物理+程式背景 上網看些教材 github上面玩幾個項目
就可以出國打怪了
※ 引述《wwweiting (樓波高)》之銘言:
: 小弟最近放榜上了四大最爛那間的資工系,從小家裡窮總夢想未來能進科技業年薪百萬起: 跳
: 好蒿爽爽,希望版上的前輩大大們能給小弟各種建議/勸世。
: 我這邊有幾個問題
: 1.以我的認知資工系出路的大宗大概分純軟體和數位ic,這兩者的薪資/生活品質/未來趨: 勢綜合來看哪個會比較好,或是有其他選擇?
: 2.會建議大學應該做什麼事有利未來發展?修課/做什麼專題/學語言/推什麼研究所/練英: 文之類
: 3.我原本的第一志願是電機,總之最後沒上,自認對程式有天份,到資工系沒有什麼怨言: ,但就是有些遺憾,因為電機分數高加上我非常喜歡物理,有想拼轉系的念頭,先不論能: 否成功轉系的話這麼做值得嗎?
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選1 , 沒了妹子什麼都不是。
跟你說個事實....選1..一樣27歲就在輝達上班...
QQ 是吧 推路線1 最佳路線
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 06/23/2024 13:13:37說個事實吧 有一這種念頭的 通常是單身宅宅
奇怪科技業女生就沒一定要找男人陪 怎麼男的特焦慮
QQ 糟 發文好像不太適當 但我所在城市叫做Man Jose 亞洲男生單身地獄.....
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 06/23/2024 13:23:37選一在成大亂玩還能推上清交那也是很厲害
本系研究所就真的不難考啊
轉生回到大一應該先去買股票才對吧 還唸什麼書==
對耶 盲點 我應該質押借貸壓台積聯發科跟鴻海 \@n@/
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 06/23/2024 13:53:50厲害!收藏!
全押身家
臺大尤達哪位@@
專業推
…買啥台積…買比特幣吧 50000倍不香嗎
李琳山
Man Jose 確實欸(笑
推大神
當然是信貸歐印組礦場挖比特幣比較快
重生回成大資工大依的話做這些幹嘛? 應該要重考台清
交資工向前往一線學校擠大學部才是吧~
如果有如果,直接去融資歐印不是更快,直接財富自由
怎麼不是學polar code… lol
有一說法是資工的通常數學不是很好...所以...
我說的不是離散數學的那些圖學什麼的喔!是工數、
線代再往後的,不過接觸到資工背景的人給我的感覺
是數學能力是有的,但是缺少跟現實世界、物理系統
應用方面的連結,應該是跟資工系授課方向與電子、
電機不太一樣才會這樣
太棒了,我什麼也聽不懂
XDDD Man Jose
台灣專心唸書搞碩士 或趕快練到能接案 維護開源 練c
++ 學好英文比較好
回到大一我應該會這樣
年輕人一定一堆選2,結果80%倒在半路,剩下20%在達
成目標後,後悔沒選1
選一,可以脫離處男,選二的話,可能一輩子都處男
1.5 碩士出國刷題進大公司再找機會轉ML,現在可能越
來越難了
我好奇你的ID是low-density parity-check嗎?通訊
領域的大大嗎?很感謝您分享的資訊 <(_ _)>
好奇, 如果大大已經在矽谷工作, 透過交友軟體找女友
應該滿容易? 只是可能紐約之類的比較多女生工作機會
但大大應該也可以擴大城市找,婚後讓女方當家庭主婦?
我有老婆啊 \@n@/ 所以我經驗不可考 我只是拿周遭單身經歷分享
※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 06/24/2024 04:59:24 ※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 06/24/2024 05:10:4244
首Po小弟最近放榜上了四大最爛那間的資工系,從小家裡窮總夢想未來能進科技業年薪百萬起 跳 好蒿爽爽,希望版上的前輩大大們能給小弟各種建議/勸世。 我這邊有幾個問題 1.以我的認知資工系出路的大宗大概分純軟體和數位ic,這兩者的薪資/生活品質/未來趨X
通常考上四大電資理組的 腦袋都不會太差 時間上允許的話 我建議給自己一個機會 重考醫科/牙醫/中醫5
台灣給的起高薪的就IC設計、硬體厰 即便是去台灣Google,也是在做硬體(手機等等) AI/ML: 英文底子打好,有交換生機會儘量爭取 大學畢業就申請美國研究所 去美國發 展 OS, Compiler:進可攻(去美國MS/Google/Meta/Apple搞軟體系統) 退可守(台灣design house, 系統厰)1
我116的 116資工算不錯了 116資工+電機也一堆ic資源啦 都隔一條馬路而已 去修就對4
1. 英文學好,特別是聽力與口說 2. 學好C & Python 3. 學好個經&總經 4. 享受大學4年,該交女友該打炮 該夜衝什麼的都去做,該糜爛該匪類5
1、身體健康顧好 2、大三之前,全台灣旅行ㄧ次。 3、英文、日文 能學就學 4、用餐禮儀 穿衣 外表打理 學好 5、「找這樣的公司就對了」類似這種書多看6
大叔 7年級生 資工畢業 當時二類組第一志願是電機系 但我化學很爛不喜歡化學 13級分吧 有點忘記了 填志願時
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[情報] AMD宣布以第二代EPYC 攜 NVIDIA A100 打造 DGX A100 超級電業界沒有永遠的敵人, AMD 宣布以第二代 EPYC 攜 NVIDIA A100 打造 DGX A100 超級電 腦系統 by Chevelle.fu 2020.05.18 05:37PM NVIDIA 在上週宣布旗下新世代 GPU 架構 Ampere 安培以及採用 Ampere 架構之超算 AI32
[請益] 成為 AI 工程師的進修方向(代po)(本文作者無帳號,協助在科技和軟體兩板代po ^ ^~) 大家好, 小弟目前在台北某傳產擔任數據分析師,學歷是國立統計所,碩論是做 ML 演算法改良(沒投期刊,我覺得是垃圾),碩班期間有自修 DL。 希望能用 DL 找工作,主力程式為 Python。 目前剛進去公司半年多,主要負責影像辨識的專案,內容是用 Yolo 進行 real time 的瑕疵檢測,專案目前也已經上線了,因此算是有一些實務經驗。27
Re: [請益] 初學者刷題的必要性?同為大一生 這個問題我剛開始也有 不過刷著刷著就稍微有些心得供參考 我也是資訊背景的科系 大概一個月前開始刷Leetcode14
Re: [新聞]全面禁止高階AI晶片出口中國要看懂這個新聞需要一些對於高速運算的基本知識。 輝達的GPU產品分成三種不同等級與用途,第一種叫做消費用晶片,也就是大家常常聽到跟使用的GTX跟RTX,主要用途在於遊戲運算以及虛擬貨幣挖礦,主要安裝在伺服器跟個人電腦上面 第二種等級的 GPU 是nvidia quadro系列,這種等級的GPU是與用來做3D繪圖運算用,用來渲染3D影像,主要安裝在工作站級的電腦上面。 最後一種等級的GPU是Tesla系列的A100跟更新的H100,他們的價格完全不是前面兩種等級可以比的,這種等級的GPU是安裝在高速運算中心,提供最高的算力。 另外這三種等級的晶片雖然都有其專有設計的目的,但是並非只能用在那個領域,要用A100來挖礦或是用RTX來跑深度學習都完全沒有問題的,他們的差別在於最高算力以及能耗上面,A100跟H100有著遠比其他等級晶片要高出許多的算力,要達到同樣算力,要用更多的能源,或是更多的空間以及更多成本。14
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