[閒聊] 現在資工系碩班是不是大家都在訓練AI?
如題
進碩班一段時間之後
發現大家好像都在做AI實驗
或許教授在研究的項目雖然都不一樣
可是實際上大部分都是在Train神經網路
也去看一下前幾屆學長姐的碩論
發現全部都是在訓練神經網路的
看了四個實驗室都是這樣
(連比較多乙組的實驗室也是)
我想問一下
現在還有碩班的學生是不訓練神經網路的
單純設計演算法或是搭建一個系統
來完成自己的碩士論文的嗎
聽說這樣好像比較難畢業的樣子
因為該做的都做的差不多了
還是其實
還是有蠻多實驗室是沒在碰AI的?
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※ 編輯: Wardyal (39.10.34.236 臺灣), 04/26/2021 07:03:39
我是做應對某種Dos攻擊的機制,加的是資安實驗室,但也
超過一半的人做AI
很多非ai阿
我們Lab都在研究Cloud Native、IoT、WoT,沒有AI
喔喔
是
現在做網路/安全/DB 都在嘗試 AI 方向
你仔細去看國外各領域 top conference 幾乎都有一個 tra
ck 是 AI + 某領域
AI 算是勢不可擋了 先不論具體有沒有這麼快可以商用 學界
本來就是會探討學術上各種可能性
所以可以用相對開放的角度去看各個領域都開始需要 AI 這
件事情
很多面向,但如果是多媒體或影像相關的實驗室,大部分
都會接觸到AI的
很難不碰到了 現在很多問題都太難 丟給AI解是一個方法
不跟so結合的領域很快就會被消滅啊
AI
AI現在比較像解決一個問題的方法了 所以蠻正常的
窩悶LAB就是喔
都知道是趨勢還不跟?
傻傻的 除非是本來就在鑽研AI演算法的lab 不然大部分
做AI馬都把本身領域的問題套個model跑一跑就出來了
好做又酷 投稿題目炫炮吸睛 比鑽演算法還好上 趕快做
還是有一些啦 我們lab就是在做演算法
方法潮又好畢業啊
好畢業阿
好畢業+1
各領域AI論文接受度高+學習資源多=好畢業 不做嗎?
朋友做材料科學的 用熟一個常見的ML算法 就可以打遍天下了
要找到一間完全沒有AI的實驗室太少了
連其他科系都在做了
就算實驗室不做 課也通常會修到
我做Compiler / System level optimization 也覺得蠻
好玩的。AI DL要做到頂尖因為競爭激烈得非常厲害才
行,評估自己能力無法到同儕前5%就選擇第二志願了
原本不做AI的實驗室現在也硬要跟AI扯上關係啊
潮啊
我們lab是教授把你當成model在train train完才畢業
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