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※ 引述《noodle3574 (拉麵)》之銘言: : 幫朋友發文代問 : ———————————————————— : 大家好,小弟最近下定決心要轉行,對AI的部分有點興趣 : 大概了解之後發現AI是用Python寫的,但做程式相關的朋友說轉行的話不太建議用Python : 當起手 : 因為是新東西,目前就業機會相較其他語言比較少建議從別的學起,也建議我上來問問各 : 位前輩 : 想問有做AI相關工作還有使用Python的前輩們,學Python的出路相對其他語言真的比較少 : 嗎?或是有其他更推薦做為入門的語言? : 在網路上搜尋相關課程發現資策會和巨匠電腦有在賣Python的課程,看了一下有點想報名 : ,畢竟有老師教 : 好奇他們的課程在職場上是真的實用且有幫助的嗎?還是有其他更推薦的教材或教學方面 : 的資源可以使用呢? : 最後想走AI方面的話前面可以做什麼類型的工作來累積經驗跟技術呢 : 我知道程式語言的水很深,所以想問問有經驗的前輩們的看法和建議。謝謝大家 : ————————————————————- : 更 : 其實我就是幫發問的人的朋友啦 : 我本身是後端的 我沒寫過python : 也沒涉略過AI的技術 : 不能給他什麼意見 所以讓他來這裡問問 : 我只知道半路出家寫python 比較沒什麼工作機會而已 : 我的認知是python 相較於其他語言比較‘新’ : 所以不如學一個隨便都好找工作的語言 : 我就是那個半桶水的朋友啦 ㄏ : 以上 替我朋友感謝大家的回覆 xxx 這行,水很深。 隨便套個行業或專業都適用。 當遊民撿垃圾這行也很深啊。 我都不知道哪裡貨源比較多,哪裡睡覺蚊蟲少。 哪個遊民不是從無到有去慢慢學的,只是誰先學,誰後學而已啊,拍什麼。這套在任何行業都這樣啊。 小弟二十幾年前,對AI有興趣,我就去圖書館借了幾本書了,那時網路上也沒什麼資料。還自己花錢買了本專家系統的書來看,結果都看不懂。書早丟掉了。垃圾時間看看自己有興趣的書有沒什麼損失。比我在 ptt 上發廢文有意義多了。 發展興趣何必預設太多立場呢,先去網頁搜搜看教學文章也可啊。又沒損失。 從無到有: 第一個月:去買一本書,或圖書館借書,學python。看不懂就照書上一個字一個字打。然後看書本的解釋這行在幹嘛。真不懂,歡迎來板上問。真的。 好啦,你特別忙,三個月翻完這本書好了。程式打幾個就懶了。第四個月,去買一本書,tensorflow 或 keras 範例最多。把範例程式拿過來跑,喔恭喜,你完成一個 AI專案了。你要訂製模型,你就自己把範例的資料改改。 先走到這步再說,有興趣要繼續玩吧。 有興趣當發展成職業吧。成本超低,代價也才幾百元加上休閒時間。當然要去各種補習班花錢也可啦,成本高而已。 至於之後會不會把 AI當工作,何必預設立場。 1. AI類型的工作,本來就有呼叫 API的工程師,開發工程師,研發工程師,AI程序員鼓勵師。 你有興趣也可以當資料標注大師。這些都是工程師,並不是所有工作都要數學。 2. 經過了一些學習經驗,即使不做 AI要轉其他程式設計師也可以啊。 3.即使你去上了課,花了錢,還是沒興趣,也無法發展成工作。至少你試過了啊,不會一直懷疑自己。再爛也不會比現在差啊。 有興趣就做吧,何必一堆限制 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.217.132.131 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1636476207.A.05F.html
expiate: 說真的,一堆說需要數學的像是線代機率,我覺得了解背後 11/10 01:10
expiate: 物理意義還比較重要 11/10 01:10
aidansky0989: 推正向 11/10 08:03
foreverk: 推,發展興趣或技能不需一堆預設立場,先動手才知道好 11/10 08:30
foreverk: 不好 11/10 08:30
musashi023: 心態可以 11/10 08:44
recorriendo: 之前一些公司包括微軟找labeler 職稱真的都寫"標註 11/10 08:47
recorriendo: 師" XD 11/10 08:47
paint: 推遊民學跟物理 數學也是工具 背後的原因可能才是最主要的 11/10 09:08
BENNY49: 真的 11/10 09:18
hduek153: 我覺得問題在原po是想轉行 以目前ai來說真的不吃香 要 11/10 09:46
hduek153: 先撐過一段低潮 11/10 09:46
meokay: 鼓勵師 哈哈哈哈那什麼東西 11/10 10:14
bear1414: 阿里巴巴幾年前就有鼓勵師 AKA美女 11/10 10:51
TheOneisNEO: 怎麼有些人說的數學本身就沒有意義一樣 11/10 11:05
DrTech: 數學當然重要,各種演算法。只是入門與試探,甚至是轉行, 11/10 11:14
DrTech: 優先考慮點不在這。而且工作上,業務流程,資料,特徵工程 11/10 11:14
DrTech: 的理解,就決定了上限了。絕大部分的人還不會碰到數學,就 11/10 11:14
DrTech: 能達到工作要求也是事實。 11/10 11:14
DrTech: 內文很多錯字,大家講究看吧,懶得改了 11/10 11:18
DrTech: 將就。新手機真不習慣,一直打錯字,抱歉。 11/10 11:19
charlie95247: 看到標注大師先推 11/10 12:04
oopFoo: 推 11/10 12:48
rockman037: 數學不好,paper內的loss function都看不懂,會很辛苦 11/10 13:48
rockman037: 吧… 11/10 13:48
littleshin: 推XD 11/10 14:47
viper9709: 熊熊看成跟遊民學物理XD 11/10 21:25
WWIII: 推 終生學習 心態正確 11/11 00:28