→ eva19452002 : 有興趣就去學，難保未來不會用到，就算真的用不到， 01/20 04:03
→ eva19452002 : 這兩個都會用到大量數學，對於提升自己實力也大有幫 01/20 04:04
→ eva19452002 : 在我以前求學階段，當時有學者說人工智慧不會有什麼 01/20 04:06
→ eva19452002 : 大突破，圍棋是電腦無法攻破的一個領域，哪知現在.. 01/20 04:06
→ opm : 說真的,沒啥人知道未來怎樣,清大那奇才博士生,一個 01/20 05:53
→ opm : 闖紅燈的就送他上路了,人生有時可以做些選擇,決定後 01/20 05:54
→ opm : 來的還得看老天賞不賞臉,努力不見得成功,不努力希望 01/20 05:55
→ opm : 更小點? 01/20 05:56
推 Plutojack : 轉念數學系比較實在.. 01/20 08:40
推 Leo0803 : 建議資工資管 01/20 09:47
→ Leo0803 : 更正，資工資科 01/20 09:47
推 andrenvq57 : 你怎麼知道未來程式員工程師科學家不會被人工智慧 01/20 10:59
→ andrenvq57 : 取代？這樣的假設下，你現在學甚都沒用啦。其實 01/20 10:59
→ andrenvq57 : 想想為什很多人要靠爸買房？因為過去幾十年以來 01/20 11:00
→ andrenvq57 : 資產都先被搶了，搞得這輩的人很難從同一個起跑線 01/20 11:01
→ andrenvq57 : 來比。避免未來技術失業就是要累積資產，雖然很 01/20 11:02
→ andrenvq57 : 困難。 01/20 11:03
→ andrenvq57 : 想想過去的投資到現在就是暴力，所以可以這樣推未來 01/20 11:04
→ andrenvq57 : 暴利* 01/20 11:04
推 ex689 : 跟是否為資管系無關，也不會因為修一門選修課就變專 01/20 12:22
→ ex689 : 家，有興趣就學，未來更多需要自己去深入的領域， 01/20 12:22
→ ex689 : 學了越多才會發現不會的更多XD 01/20 12:22
推 vi000246 : 最近在學這個 發現沒有數學底子真的學不起來 01/20 16:46
→ vi000246 : 所以你考慮到這個太遠了 先學得起來再說 01/20 16:47
推 drajan : 去對岸找工作吧 中國的人工智慧進程算是很前面的了 01/20 17:25
→ drajan : 台灣這方面的職缺不是沒有 而是你非名校畢業 沒有 01/20 17:27
→ drajan : 個幾年的research經驗 這種單位你進不去 僧多粥少 01/20 17:27
→ drajan : 簡單的暴力解法就是進台大資工所 進AI的LAB 出來投 01/20 17:28
→ drajan : 對岸或東南亞的正職 當然internship也要盡量找相關 01/20 17:28
推 boyzone66 : 機器人 去念電機或機械的控制組 念資工也沒什麼用吧 01/20 18:06
→ boyzone66 : 資管沒在學物理 電學 力學 01/20 18:06
→ boyzone66 : 還是你以為機器學習是機器人？XD 01/20 18:07
推 Morphee : 這裡推文沒幾個對的 01/20 21:40
推 sss81521 : 推樓上，建議去科技版問，一堆亂回..... 01/21 01:23
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
※ 轉錄者: cute64627732 (114.47.163.181), 01/21/2017 05:43:02
→ acgotaku: machine learning是數值分析 隨機理論 非常數學的應用 01/21 05:55
→ acgotaku: 非phd的程度 都只是撿別人的套件在套 大學程度要能理解 01/21 05:58
→ acgotaku: 公式為什麼要這樣代就很厲害了 01/21 05:58
推 sOuOr: 你先搞清楚機器人/strong ai/weak ai/machine learning 01/21 06:33
→ sOuOr: 還有你說的alphaGo 這幾個關係是啥 還有到底是什麼東西 01/21 06:33
→ sOuOr: 你這種問法很像大一新生………… 01/21 06:34
推 sai0720: 老實說，台灣越來越糟糕 01/21 08:12
→ WenliYang: 沒有 家有餘力 建議出國唸書 01/21 08:30
→ remmurds: 看到資管直接無視 01/21 08:31
推 Plutojack: 轉念數學系雙修資工,研究所拚國外名校即可.. 01/21 08:33
推 a000000000: 數值分析跟隨機過程應該碩士班程度就好惹QQ 01/21 08:51
推 Asbarla: 乾 重點是 他連課都還沒修過 體諒一下學生吧 未來總是憧 01/21 09:16
→ Asbarla: 憬無限 01/21 09:16
推 s06i06: 資管洗洗睡吧 AI跟DP都要大量數學支持的 01/21 09:30
→ NTULioner: 只是上一堂AI 大概只能學會一些演算法就沒惹 01/21 10:02
→ NTULioner: 選機器人大概也只是玩一下現成的飛行器之類 01/21 10:03
噓 Murasaki0110: 職缺明明很多，不過大guy4輪不到資管啦 01/21 10:17
推 w60904max: 看想走到那 是想靠ML和DL賺錢 還是開發新的方法 01/21 10:31
→ w60904max: 在這領域 被open source屌打是很常見的 01/21 10:32
噓 IsMe5566: 大三問這種問題… 01/21 10:35
→ w60904max: 這問題真的很像高中生選系XDD 01/21 10:37
→ TpBp: 全台一兩筆 關鍵字根本沒下對 01/21 11:01
噓 duser: 搞機器人不懂力學 電學 控制理論還是洗洗睡吧 01/21 11:39
推 s860134: 去選資工的課就可以知道在幹嘛了...自己系上都摸邊的. 01/21 12:24
噓 DrTech: 關鍵字打錯吧，怎麼會只有一兩筆 01/21 12:27
→ DrTech: 另外，我就是讀資管的阿，大學就有同學做NLP了。文章自動 01/21 12:30
→ DrTech: 分類。現在我自己也是作機器學習阿。資管做機器學習的很多 01/21 12:31
→ DrTech: 統計學更是紮實。不懂的別來亂了。 01/21 12:31
噓 Jensen0808: 資管系洗洗睡吧 砍掉重練去念資工系才是正確 01/21 12:34
→ DrTech: 看推文就知道，推文沒什麼人在靠ML找工作的。 01/21 12:36
→ DrTech: 真正工作以後，真的很少在推導數學阿 01/21 12:37
→ DrTech: 用到大量的數學... 看大量的定義是什麼啦。我個人覺得還好 01/21 12:39
→ DrTech: 酸別人不會，然後自己亂推文，有什麼意義。 01/21 12:40
→ NTULioner: NLP XDDDD 01/21 12:49
推 j6cl3: 作ML的高手才不會在這裡XDD 01/21 13:01
→ ooookkkk: 隨便找都一堆，這招釣魚太嘍惹 01/21 13:11
→ chter: 台灣有像樣的ml,dl工作機會嗎...這類職缺應該要往美中發展 01/21 13:17
→ chter: 吧 01/21 13:17
推 spiderway: 推文看看就好 01/21 13:21
推 Hikkiaholic: 機器人 機器學習 都有機器啊 差不多嘛 01/21 13:32
→ DrTech: 推文都外行人吧，台灣怎麼會沒這些工作。只是產業不同 01/21 13:33
→ DrTech: 導致大家不注重而已。不要沒找過就說沒有。 01/21 13:34
→ DrTech: 我不敢說自己是高手啦，但推文很多人都是外行在酸人。 01/21 13:34
→ s860134: 個人很懷疑這個是在問真問假~ 01/21 13:50
→ s860134: 數據分析、資料分析 找到更多，要輸入啥才會找到２筆 01/21 13:53
推 DrTech: 我上周的104工作配對推送email，光是 Machine Learning 就 01/21 14:02
→ DrTech: 277筆。不懂那些說沒有工作的人，是怎麼查的。 01/21 14:02
推 xiemark: 把工程數學題目全部拿C or Java算一遍。 01/21 14:03
推 Kazimir: 我自己覺得ML的數學要求並沒有高到天際啦.. 01/21 14:41
→ Kazimir: 統計、機率、線代、微積分 算是能夠處理的範圍吧 01/21 14:42
→ DrTech: 同上，而且都是"大學" 學的統計、機率、線代、微積分。 01/21 15:04
→ DrTech: 而且實際工作時，誰沒事會重新去算這些東西? 01/21 15:05
→ Kazimir: 「研究者」 大學範圍該拿的課.. 01/21 15:19
推 drajan: Tech job板一堆雜魚 不懂ML跟業界趨勢亂推文很正常 01/21 16:11
推 uhawae: 念個博士取得入門磚 01/21 16:36
→ spiderway: 好奇原po關鍵字打什麼 研替倒是真的不多 01/21 17:30
噓 blackrays: 你以為隨便選修一門相關課程就可以來打哦 當電機資工 01/21 17:52
→ blackrays: 的都白癡？ 01/21 17:52
推 shuian88: 要找用ml做資料分析有，ai台灣幾乎沒有 01/21 18:23
→ Ekmund: 怕就怕跟前兩年狂喊big data的老闆們一樣 01/21 18:43
→ Ekmund: 缺一堆 活下來的就那幾個 真正懂的運用ML做產品商業化的 01/21 18:44
→ Ekmund: 大概兩年後又要演一次回歸現實 01/21 18:44
→ Murasaki0110: 挖原來ml和ai又是不同領域 在玩什麼文字遊戲 01/21 18:57
→ csii5566: 呆丸der大概很快錢就燒光惹 邊做邊看下份工作唄 01/21 19:21
→ csii5566: 還是乖乖der去gg輪班救呆丸唄 青春有限 老了就進不去惹 01/21 19:26
推 Narcissuss: 等你畢業 啊法購都要選總統了 01/21 20:00
推 DrTech: 現在AI,那個不是用ML的技術做？現在做ML,那個不會被灌上在 01/21 20:19
→ DrTech: 做AI 01/21 20:19
推 imaxpayne: 我跟你講喇，Reinforcement learning 未來會很紅，教機 01/21 21:03
→ imaxpayne: 器自己做決策比教機器辨識圖片和聲音要有趣的多，偏偏 01/21 21:03
→ imaxpayne: 目前國內外這方面人才很缺 01/21 21:03
→ Murasaki0110: 有講跟沒講一樣 你是不是只認識alphago 01/21 21:24
→ shuian88: 你們要不要先google一下AI牽涉的領域有多廣，再來說這2 01/21 21:30
→ shuian88: 者可不可以畫上等號 01/21 21:30
推 frankshyu: 會問這種問題的才不會知道reinforcement learning XD 01/21 21:31
推 zaknafein: 大學部洗洗睡啦 01/21 21:58
→ director: 沒人可以保證未來會發生什麼 不要只因為現在媒體在炒 就 01/21 22:19
→ director: 覺得這東西好棒棒~ 01/21 22:19
→ Murasaki0110: 誰說相等來著? google幹嘛 你AI用名詞解釋做ㄇ 01/21 22:33
推 b41424344: 我是四大碩機器人實驗室畢業的，我們實驗室畢業還留在 01/22 01:01
→ b41424344: 台灣的，沒有ㄧ個工作跟機器人有關，都是去高薪豬屎屋 01/22 01:01
→ b41424344: 或純軟，臺灣根本沒有在研發機器人的公司 01/22 01:01
推 imaxpayne: 回樓上，有新創機器人公司，但不多 01/22 01:37
噓 ziggyzzz: 選修有用的話 資工念心酸的? 01/22 02:52
推 naboy5566: 機器人的錢途，唸碩士去跟教授們social之後會比較了解 01/22 12:07
→ naboy5566: 在哪裡，大學課堂上學個一招半式就想找研發工作囉...? 01/22 12:07
噓 del680202: 大三了問的問題比高中生還不如 01/22 14:59
推 Kazimir: RL是很有趣，不過還是要配合其他種類的學習 01/22 15:32
→ Kazimir: 當務之急應該是怎麼將監督想辦法組成非監督學習 01/22 15:33
推 Qcloud: 只有出國工作這個選項 01/22 18:10
推 michael5182: 希望原po別被有些推文誤導... 01/22 23:38
推 powergreen: 推文高手不少.垃圾話也相對多.問系上老師或是跑去資工 01/24 20:32
→ powergreen: 演講發問 01/24 20:32
推 wei1204: semi-supervise跟reinforcement learning是未來主軸 01/31 14:54
推 Jyery: 哇塞樓上講的兩個名詞今年中山資管所都有考 02/05 08:35