[請益] 請問版上有學習過AI的前輩嗎?
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。
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有辦法出國留學嗎，大公司大概都要博士且
論文是AI相關才有機會
如果只是興趣，可以套用寫好的套件來跑
我沒錢出國...但是我只是想學會基礎
原理就好了 感謝回答!
我再想一下，要不要從實作開始 謝啦
去看李宏毅的課程
不過半路出家 只能做呼叫LLM API的工作
API套殼仔做到極致也是有錢途的
基礎就線代微積分阿，這兩科熟的話不難自
修
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你說得ai是指什麼？
我說的只有機器學習而已 有用到SVM
跟深度學習不同
是近十年發展的以back propagation為
基底的deep learning?
還是近五年的LLM/圖片生成？
不是DeepLearning
ml入門isl和Stanford cs229唄
也不是LLM
introduction to statistical learni
ng in python
OpenCourse嗎? 感謝
這本適合入學者建立基本概念，想往後
學學習理論再看fondation of ml，想
更了解ML演算法可以看the elements o
f statistical learning
好 謝謝
bishop要理論不夠理論，要應用不夠應
用
還有點舊
建議深度學習還是得瞭解
別浪費時間學sk-learn了。直接上pytorch吧
。
如果沒基礎直接進Statistical我覺得也不一
定適合，直接玩Pytorch做點Deep learning
嚐嚐味道。然後慢慢看你要走數學向、Deplo
yment、MLops每一門都差很多。
你列的那些不是大學課程嗎？找個有公開
課程網頁的老師看講義就好
看大金老師 通識的方法 學AI
記得寫他的作業
你講的東西其實都是數學
把你的問題去問LLM，他應該可以一定
程度的幫你規劃1的學習路徑
問AI其實可以理解很多東西
不用學 AI沒台灣啥事……
除非未來有規劃去美國工作在學AI
先看年齡吧 超過35就不用浪費時間了 死活
捲不過年輕人
AI的機殼代工可
個人經驗只有學會下prompt 用在工作
上
台灣的ai缺大部分都是笑話
建議從fastai這種先學快速實作，再
回頭補數學基礎，youtube很多免費
資源
一狗票，大概90%都學過，問題都不是tran
sformer，所以只能打雜
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Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師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。14
[心得] 跟 ChatGPT 一起寫程式網頁好讀版 (內容一樣，選自己喜歡的平台就可以) 僅截錄最後的一段 (心得部分) ========================================================![[心得] 跟 ChatGPT 一起寫程式](https://miro.medium.com/max/772/1*dp8e3OvjtjqLco4KIr9oZQ.png "[心得] 跟 ChatGPT 一起寫程式")
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Re: [問題] 繪師有權力禁止別人學習畫風？把AI說成只是統計才是大錯特錯 AI 包含了神經科學 認知心理 機器人學 統計學 所有的AI追根究底都是按照人類的思考模式 先有神經科學才仿照發明了神經網路 先有行為主義心理學的增強行為才有了強化學習![Re: [問題] 繪師有權力禁止別人學習畫風？](https://i.imgur.com/KLRg0I3b.png "Re: [問題] 繪師有權力禁止別人學習畫風？")
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[情報] 職訓課程- AI與資料分析實戰班課程全額免費，如符合課程對象之條件，並達成課程總時數222小時(不缺席、請假)，將 獲得學習獎勵金八千元。將於台北市辦理，時間為09：00-17：00，目前課程時間地點尚 未訂定，報名後將另行通知。 課程對象：15-29歲之本國籍待業青年(非日間部在學學生) ▽課程目標：![[情報] 職訓課程- AI與資料分析實戰班](https://ssl.gstatic.com/docs/forms/social/social-forms-big-2.png "[情報] 職訓課程- AI與資料分析實戰班")
[資訊] 順著趨勢來轉型吧!AI人工智慧工程師培訓這波疫情是不是打亂原本的安排了呢? 台灣的防疫在世界有目共睹,其中運用資訊科技收集資料， 利用 AI 執行預測、協助疫苗和藥物開發,這都是現在與 未來的實際運用.AI人工智慧的發展不受限,那你打算來了 解一下嗎?勞動部與緯育TibaMe共同舉辦職前與在職者訓
Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師我認為要先釐清楚一點，要做AI的模型並非只能透過Python， 大家都用Python原因在於AI套件都已經由國外的大神做好了， 甚至有些套件都事先訓練好資料，提供weight檔案，可以直接使用應用在某些專案， 若只是要用這些AI套件，使用Python非常方便 Python的優點：
[情報] Python人工智慧與資料科學人才養成班歡迎分享轉貼)(延長報名至5/13下午5時) 深入了解數據背後隱藏的真相，建構AI專業的無限可能！ 人工智慧應用服務產業需求持續走高，全球市場規模上看251億美元！ 就來報名【Python人工智慧與資料科學人才養成班第01期】 [img][/img]