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真的很想回一下這篇 我之前有碰過一點SVM,但因為公司想要做AI這塊,所以我就跑去念了一大堆關於 deep learning的資料,也去學了包括像是Keras和Tensorflow這樣的Framework AI在現在真的是一個------紅海 Machine learning要上手難嗎? 把Keras blog上的範例複製加貼上,分類器就真的會動了 耶!要入門簡不簡單?! 我曾經跟我主管講,要是只是要找會讓程式動的人,那其實你去找 高中畢業的工讀生就可以了。"讓程式動"跟"知道為何會這樣"有時是天差地遠的兩件事 會跑Keras或是Tensorflow不代表完全知道甚麼叫做machine learning了 ReLu為何會比sigmoid好用? convolution layer中的kernel怎麼來的? Dropout為何會讓訓練的表現更好 ..... 還有一大堆一大堆的問題,這些問題除了是經驗之外,更重要的就是來自於基礎的數學 本身 研究所跟資工系念的東西,前面已經有大師貼過了,這些真的是要打底練功的 (如果到了研究所還要教授教你寫程式,那真的是太廢了吧QQ) 這些基本功夫可能不會直接跟寫"程式本身有關係",可是如果要把程式寫的好,能夠有效 率的debug和為什麼,那這些基本功就絕對派得上用場了。 我在大學時也不是資工系本科的,但是在念書時需要跑大量的數值分析,然後就踏上了寫 程式這條路,自己也寫了十幾年,雖然還是弱炮一個,但是我對於資工系那些所教的基本 工卻非常的有感覺。 有時一個演算法想破頭都想不出來,翻一下演算法的書,課本上卻寫得清清楚楚的 這種事情見怪不怪,只怪自己基礎沒有打好 最後,我真的很想問原po,倘若有一種語言,你花三個月就可以輕鬆學會(無須任何背景, 而且是很輕鬆地學會),而且還可以解決一大堆複雜的演算法問題,那請問一下,等你工 作了一段時間之後,你是要如和與學了三個月的文組學店菜鳥做市場的區隔呢? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.35.11.209 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1531213869.A.277.html
lance8537: 他只是在反串加故意引戰吧 認真推 07/10 17:16
pttworld: 我覺得他那串是發洩情緒用的,就是寫完自爽的意思 07/10 17:25
yamakazi: 做AI 最好是念個物理博再來做 會比較容易上手 07/10 17:30
senjor: 其實很多教授程式寫的很差,還有不會寫程式的都有 XDD 07/10 17:53