Re: [心得] 百聞不如一見的人工智慧學校
首先,那種比較像進階的電腦補習班。如果研究機器學習,深度學
習,那個分支太多,實在不是一個短短的補習就可以搞定。比如我
自己專注在電腦視覺跟AOI,所以我看的paper也就跟其相關,其他
的我也只能放棄。
再者,這基本上就是教你怎樣用現有框架去完成老闆交付的任務,
所以裡面有不少帶自己公司問題過去的。所以利用現有模框架,已
經存在的模型,利用遷移學習將自己的問題帶入學習跟驗證,運氣
不好就換個框架再來一次,運氣好問題就解決了。然後讓你部分寫
程式完善程式主體。
至於框架後面的複雜數學,知道大概就好,最好是數學樣式可以在
腦袋圖像化那種是最好,通常不太需要自己重新造輪子,數學的能
力有理工科類大學程度就夠。
但是僅僅這樣的數學程度,要讀論文,做模型復現就比較困難了。
我花滿多時間做論文復現做測試驗證的,論文有些性能講的很神,
如果你的硬體,軟體,框架,代碼實作方式,不太一樣大多有不小
差距。
這種學校要的是工具能夠快速落地,培養AI作業員的。不是要給你
做學術研究,不用在這個上面糾結太多。
※ 引述《arsl400 (dark hatter)》之銘言:
: 傳說中的人工智慧學校,真的是百聞不如一見
: 用50人的場地去裝200人的活動
: 然後助教也能自稱AI工程師
: 表面上說跨領域也能進來,實際上就是影像處理神經網路全部都要頂尖實力
: 還說念教育的,統計應該沒問題,這個評估根本呵呵,實際上我們的統計連ANOVA都沒教: 還說有些人程式可以,但是數學不行??這是哪間學店,混到連工程和數學的能力差這麼多: 裡面出來的人也可想而知了
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不要問我從哪來,我只是一個浪跡天涯的工程師....
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基本上,看論文復刻有很多論文裡面加了trick才達到漂亮
的結果,有些作者覺得這個trick太簡單就乾脆不說或一兩
行句子或公式帶過的。我是不相信這種學校出來的有獨立
研究paper的能力,keras現成架構或是直接拿google現成pr
oject的transfer learning就很不錯了。
因為是吃飯的東西,論文復現做性能評估對我公司來說很重要。而且 推論的情境大多無法用NVIDIA GPU,必須用推論晶片做。
※ 編輯: MasterChang (36.234.216.59 臺灣), 02/14/2020 15:38:17樓主感覺是高手
請問樓主從哪來的
推:AI作業員
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[討論] 林智堅只要能深度解釋自己的台大論文ok惹問題就是沒有啊 說真的啦,自己親力親為寫的東西,辦個說明會有這密困難嗎? 而且又是政治人物,長期在媒體前面曝光的,這面對媒體的熟悉程度應該遠遠超過 一般的碩士學生了吧 坦白說,我2008拿的碩士,你現在要叫我回去114找教授再辦一場我自己的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。5
Re: [請益] 高薪工作技能要如何獲得?很簡單 就是要點別人不會的能力 你講的C# JS 並不是別人不會的語言 新技術大家也都在看 你的進步速度也和大家一樣 反過來說有甚麼是多數人不會的? 比如數學相關的 寫程式的大部分數學都蠻爛的 什麼領域吃數學? 比如CG(電腦圖學) 你會CG可以丟facebook做VR頭盔的部門 CG吃大量的數學推導9
[心得] AI/ML software engineer工作心得之前還是學生的時候在版上發文詢問過方向,到現在已經工作約半年了, 分享一下我後來學習的方向和目前的工作內容,當作回饋。 簡單描述當初發文詢問的原因,想知道詳細內容可以a我的id: 碩班讀AI,畢業後想去日本工作,如果想進外商該如何準備。 ============================================================8
[爆卦] DeepMind新AI可輔助純數學研究vel-ways DeepMind發表了新的機器學習框架,能幫助數學家發現新猜想和定理。該框架已經輔助發現 一個拓撲學新定理和一個表示論的新猜想。8
Re: [請益] 28歲私大資管系轉職前端Web尋求建議Hi 我是 Tomas: 之前轉職工程師的時間點與疑惑和你類似 我是 28(29) 左右轉職 進入資策會之前是連 Java JavaScript 都分不清楚 HTML CSS 完全不會的人6
Re: [請益] 什麼程度履歷上才能說自己會AI恭喜你 : 未來實驗室是做影像辨識、ML/DL之類的 : 可是我大學沒接觸過這塊領域 很多人都這樣,四大四中也不例外 : 雖然這學期有開始在修這方面的課5
[討論] 大數據與產業:當電腦科學變成支援知識最近高虹安似乎是台灣政壇的熱門話題,她因為說過自己是大數據專長,我就在想:為何大 數據跟非電腦跟資訊領域扯上關係? 後來在出差期間,跟蜂蜜井的專家聊到室內空氣品質與節能的關係,他們給了一個有趣的連 結:3
[AI] NVIDIA 繪圖研究推動生成式 AI 前瞻發展NVIDIA 繪圖研究推動生成式 AI 前瞻發展 預定八月在電腦繪圖大會 SIGGRAPH 發表相關 論文 (GNN 記者 紙箱 報導) 2023-05-03 18:21:50 #3d