Re: [請益] 什麼程度履歷上才能說自己會AI
手機排版,請見諒
小弟的職位名稱上就有個AI,不過從來不敢跟別人說會AI。
現在大家口中說的AI實際上就只是learning-based的model,沒什麼特別厲害的地方。
數學上,
你只要會線性代數、微積分跟機率統計就可以開始了。
老實說,
這個領域最重要是英文,這會影響你讀論文的效率,間接影響實作與驗證的迭代速度。
不過實務上,整理資料跟管線的時間可能比設計模型還多。根本是資料處理工程師…
題外話
驗證一個人會不會AI很簡單,問他什麼是矩陣的rank,看他答不答的出來。
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每個人心中都有一個AI
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rank不就是看一個矩陣有幾個線性獨立的列嗎?
推
r0純量,r1 向量,r2 二維矩陣,r3 以上張量這樣?不
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過也有看過都用0, 1, 2, 3 ...rank tensor 稱呼的
推
如果沒有特別玩過某個模型,建議不要寫,一問就倒更慘
推
如果要問一個人懂不懂統計,問他動差函數是什麼?
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要知道一個人有多少料很簡單 看他問別人問什麼問題就行了
推
數學上 矩陣rank就是線性獨立的行or 列向量數
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但在tf中tensor rank是維度數
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數學和程式套件的用詞有時候定義和用法會微妙的不一
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樣 要稍微注意就是了
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[討論] 讓AI介入軍武設計是否可行?無論什麼類型的軍武都脫離不了迭代這麼一個過程,通過迭代達成「揚長補短」的目的,既 省錢還能使武器更好用,是國家、軍方甚至是人民都喜聞樂見的結果,但是在以前沒有電腦 的時代,資料的彙整需要時間、之後的測試需要時間,如果還需要人類上去操作因為安全性 上的考量更加曠日費時,現在是有了電腦,但是電腦並不智慧,各個環節仍然需要人工干預 。19
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Gemm23
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。21
Re: [請益] 我該找前端工作 或專心學習ai?小弟我自學AI大約三年 雖然本身有碩士學歷 但是基本上跟machine learning完全無關 所以應該還是可以分享一些東西 1.是否要念碩士?19
Re: [討論] AI未來會是工具,還是取代繪師?路過的剛好有在做AI相關的工程師來回看看這標題 就借這篇文回一下 因為蠻認同內文觀點的 先說我自己雖然主要領域是CV 但不是生圖這塊的XD 文中有錯也麻煩指證一下 也一樣先講結論18
Re: [閒聊] 只剩AI創作的世界身為一個資訊從業人員,從另外一個角度來分享一下我的看法 目前程式設計師 a.k.a. 碼農的領域,其實已經有 "直接利用AI寫程式"的方式 包含Github的Copilot以及其他競品例如tabnine(但我沒用過這款) 目前的實用性老實說高出我的想像許多,甚至幾乎你只要函式名稱取的好,或是寫 個備註,寫個兩三行,剩下的Code AI直接都幫你「猜」出來11
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8
Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師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 Expert- 現在很多網站都有圖像驗證 要你選圖片中的車子或紅綠燈 來加以驗證辨識是否為AI 但剛剛想了一下其實AI在訓練過程中 需要大量的資料圖片以人工方式分類後餵給AI做訓練