Re: [新聞] AI「薪」貴!科技業祭出年薪200萬搶人才
又過一年了 來看本人兩年前預測文
矽谷這AI職缺明顯變少 https://imgur.com/EM9X6Kj
CUDA也變少 https://imgur.com/kzGtpoj
還是一樣 CUDA與深度學習 維持大約1:10之比例
所以說 AI玩到下面 還是要自己優化深度學習算法嘛
CUDA職缺少 就是AI根本不成熟 還在玩原型
簡之就是還在找 有無方法 讓數據不用這樣多 又學得學起來
再看新聞:
疫情讓全球獨角獸大風吹,軟體、EC 占比急增,AI 急縮
總之就是泡泡一場
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產品要落地 必要之優化不可少
產線要優化 流程要優化 電路設計需要優化 裝置軟體韌體要優化
憑甚就AI不需要 ?
https://finance.technews.tw/2021/01/15/unicorn-companies-software-ec-ai/
※ 引述《KILLE (啃)》之銘言:
: 個人認為 AI是個大泡泡
: 理由很不是因為炒很熱 又沒確實賺錢這觀點
: 現在我們用104 去查 deep learning
: 全台可以找到全職6185個職缺 https://imgur.com/wCQVRqB
: 但用CUDA去找 只能看到 77個職缺 https://imgur.com/ve9tbj1
: ※ OpenCL:65個
: 類似的狀況在矽谷也一樣 以下是用indeed之結果
: https://imgur.com/uHP7coL
: https://imgur.com/JfQZ5UP
: ※ OpenCL是152個
: 看來OpenCL雖然號稱是業界標準 但流通度還是不如輝達私有之CUDA
: 所以以下文用CUDA來討論
: 大部份人都知道 深度學習是基於多核共同決策
: 這人工智能多核環境 大多是用顯卡來運行
: 看看這精美的比例 台灣1:80 矽谷 1:10
: 現在深度學習 是成熟到像.Net框架
: 不需要聘人來優化下面的顯卡操作是不?
: 還是說這些做優化計算的人 不削用CUDA
: 直接騙顯卡他要畫3D 用directX/OpenGL來操作?
: 亦或是這些使用人工智能之公司 不是用顯卡 是用併連CPU來算?
: 還是說
: 這些人工智能 根本就還未進入到穩定營運模式
: 所以無需找人來做下層優化?
: 算法開發與算法優化 人力配置比是多少 大家心裡有數
: 但絕不是十比一這數字 更不可能是80:1 (80:1是根本不聘人優化)
: 更況論CUDA職位還很多與人工智能無關者
: 若人工智能不是泡泡...那要怎解釋為何需求這樣少的CUDA人力?
: ※ 引述《orz44444 (修羅下輩子是人才是人~~)》之銘言:
: : https://udn.com/news/story/7269/3512387
: : 2018-12-01 13:26 聯合晚報 記者葉卉軒/台北報導
: : 系統分析師起薪43K
: : AI對就業影響大,大企業開始布局。人力銀行表示,2019年企業最看好題材與職缺第一名
: : ,皆與AI有關,AI是各項工作職能最耀眼的顯學,薪資相對亮眼。如演算法開發工程師、
: : 系統分析師大學學歷,起薪分別是約3萬9000元和4萬3000元,工作五年後薪資可以突破5
: : 萬,平均年薪80萬到100萬。金融業導入FIN TECH領域後,科技業或製造業,若與互聯網
: : 、雲端運算、區塊鍊、產線自動化有關,AI相關職缺大熱門。
: : 104人資學院資深副總經理花梓馨表示,近年來台灣IC產值不斷提升,帶起AI與大數據等
: : 人才缺口,2019年將延續浪潮,新科技成長持續看俏。
: : 1111人力銀行和yes123求職網也指出,明年企業最看好題材與職缺第一名,皆與AI有關,
: : AI目前工作職能起薪條件最耀眼。
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那你有看看ai asic嗎 我覺得搞不好變更多==
類人類啊,你知道人類就是都沒在優化嗎
AI的商用化市場基本上是賣企業,不算大眾,而這種市場要
的是天才碼農的code,庸才碼農弄的AI企業不可能買單。
個人要AI做什麼?分析26G男的約砲招式嗎?
一堆說懂AI的幾個人可以弄出一個新MODEL的?
拿別人MODEL本質就像拿個LIBRARY~跟不懂得沒兩樣...
除非是ai自動畫A片A圖,詐騙集團的假妹圖,不然那些沒資
料數據沒設備的ai公司應該都是騙人的
套套現成的套件。 我會ai我超強 我是人才
有沒有假裝在跑 Tensorflow,實則在挖礦的呢?呵呵呵
。
先知
2020整個軟體業的缺都減少 凍結 還裁員 這樣還能硬把自
己吹成先知 佩服佩服
如何訓練不用專業喔?會不會把ai想的太淺
200算薪貴...慘
現在是疫情影響好嗎? 要吹也等疫情過後
咦?不是在去年三月、四月的時候就說疫情根本沒影響,
很缺很缺很缺人,看財報也是沒錯啦,很多家都創歷史新
高,是說最夯的領域,結果受疫情影響,夕陽產業卻超缺人
...夯的到底是夢還是真實需求,傻傻分不清
Deepmind錢燒成那樣 應該沒幾個敢繼續玩
好啦 我們明年再來看
AI就是從一堆最佳化演算法而來的,啥模糊理論,類神經
網路,基因演算法……
尤其是自駕車的AI大都是從類神經網路模型發展出來的
認真說,現在找AI的人,或工作,不太會用你下的這關鍵字喔
而且要找演算法性能優化,也不一定有要從 CUDA 或OpenCL做
這行還是自己創業吧,可能進去公司老闆都白癡
不需要多高階的啊 本來就是要先應用在低階
等養出客戶才有辦法往上爬
柴米油鹽醬醋茶都能搞ai還有人買單才重要
AI泡沫要破摟 最後還是回歸工業4.0
工業4.0根本是騙錢用的....
200萬是能搶到什麼人才?
推~
人裁掉,機器留著,開始挖礦。呵呵呵。
類神經網路 搞了40年 證明了什麼 實話不可說
你其實有點管中窺豹了 IoT的應用上沒人在用CUDA, 而Deep
Learning 也只是AI其中的一門技術而已, 你只用這兩個關
鍵字得出的指標並不能夠支撐你的論點
不是吧 你拿去年經濟好的時候比現在經濟差 認真?
林娘 回錯文==
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現在結果算是揭曉了 AI = 拼數據 沒數據就是吃毛 數據充足 爛模型亦為結果好棒棒 數據不足 神佛亦難救 在數據夠情況下 不要說底層優化到自己開晶片17
認真說,這個立場有點偏頗,先說,我贊成你所謂的拼數據,但機器學習一直都是資料、統 計導向的學門,data driven本來就機器學習的一環,DL只是機器學習的一個子方法,他依 舊脫離不了資料統計建模,而所謂的AI是一個模糊超集,他包含專家系統、統計建模、機器 學習、範疇論、消息理論等等等,只用AI等於DL是一種不太健康的心態。 然後可以看看Stanford HAI REPORT根據2022全球關於AI(ML/DL)的領域產業發展概況其實可14
AI在所有人用的方法都差不多,使用的訓練設備都差不多 瓶頸主要在訓練資料和產品的硬體架構 MTK CAI新人十個有十一個都想搞Algorithm 但他們不曉得Algo的世界的殘酷 只有第一名和輸家,這塊早就已經血流成河
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Re: [討論] AI晶片這我來回答吧 AI晶片一般是指用來加速深度學習模型推理的晶片 如果是訓練通常還是利用Gpu 因為生態系比較成熟 那麼深度學習推理時間會耗在哪裡呢 通常就是convolution 或是Gemm21
[請益] AI及阿土伯需求,該用2080Ti還是3080RTX 2080Ti有4352個CUDA核心,每個核心都有完整獨立的浮點和整數運算單元 RTX 3080雖然有8702個CUDA核心,但 兩個CUDA核心共用一個整數/浮點單元,邏輯類似AM D已經隕落的FX系列 軟體優化不易 如果有深度學習及Adobe需求,是不是該選擇2080Ti?13
Re: [新聞] 蘋果M2晶片減產 牽動台積M1/M2 就是主打能效 屌打x86幾條街 但撇開能效 新架構沒獨顯、不能裝原生windows就喪失生(ㄧㄡˊ)產(ㄒㄧˋ)力 只剩坐在星巴克喝10小時咖啡的功用了 更深入比較: 簡單說就是M1/M2 在特定影像軟體優化上確實有優勢 但限制也多10
[閒聊] 能對抗AI圖的是不是只有NFT?NFT 非同質化代幣, 你的作品會在網路世界是獨一無二的存在, 用一句簡單的話就是你家土地權狀網路版 現在版上討論的AI圖,美其名資料學習, 但看起來跟抄襲87像,完全沒有創作新畫風的能力4
[問卦] 3080和3090Ti用來深度學習速度會差很多?是這樣的拉 AI繪製奶圖突然紅起來 本肥宅想來玩看看 本肥宅已經有張3080了 原本在玩 yolo v4 識別物件5
Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師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3
Re: [問卦] AI畫奶的功力怎麼進步這麼快的?AI畫奶的技術是一種基於深度學習和圖像處理技術的應用,隨著機器學習和計算機視覺的 不斷發展,其技術水平也在不斷提高。 在過去的幾年中,AI畫奶技術已經經歷了許多重要的進步,其中包括以下幾點: 數據集的增加:AI算法需要大量的數據來進行訓練和優化, 隨著數據集的增加,AI算法可以更好地理解不同類型的圖像,從而提高奶畫的質量。