※ 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
我認為要先釐清楚一點，要做AI的模型並非只能透過Python，
大家都用Python原因在於AI套件都已經由國外的大神做好了，
甚至有些套件都事先訓練好資料，提供weight檔案，可以直接使用應用在某些專案，
若只是要用這些AI套件，使用Python非常方便
Python的優點：
1.AI套件很多，國外很多人使用此程式語言，所以套件資源很豐富
2.其他套件可以做許多工程面的事情，例如爬蟲、建API、接API資料等等
3.for迴圈或IF的格式等等，格式很簡略，coding過程很舒爽，方便讀code也方便修改
需要具備的初步知識：
1.程式面：
了解資料基本整理用法，例如merge，Append等等，
具備資料整理經驗才能夠因應各種專案的資料需求，
這是基本功，程式不夠強，後面走不下去，
2.數學理論面：
若只是要用套件，沒有要土炮一個AI模型，配合網路上找的到的範例，
我認為可以從likelihood function的章節開始看，
然後熟讀線性回歸Linear Regression的理論，
線性回歸建構預測模型的運作流程與理論想法，
也要清楚認識使用gradient descent的機器學習模型的運作流程與理論想法，
比較兩者差異是什麼
上述這些只是讓你理解為何機器學習或其他學習為何可以work的理論基礎，
若連基本運作流程都不想知道，那就只要知道AI模型大概分成兩種目的的模型，
分類目的以及預測某個值的目的，數學理論就可以先略過
若上述兩點方面都有初步認識後，就是一個路上人人碰的到的Python套件拼裝師
沒套件就做不了專案
但是相反的，簡單常見的專案需求用套件就能夠搞定了
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