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作者vivian032619 (亮～被罵+掛電話惹)
看板Tech_Job
標題[請益] AI的發展選擇
時間Sat Oct 21 23:20:35 2017
朋友代po ------------------ 目前有兩個題目可以選擇，不知道哪個選擇未來工作發展比較好。 1. AI的應用，比較偏純軟體 利用機器學習和影像處理取代人力 不用對AI原理有太深入了解 花比較多時間在應用的實作。 2. AI的晶片，比較偏硬體 利用FPGA加速AI在影像處理的效能 30%要了解AI的數學原理 70%在寫硬體。 AI的晶片不知道未來發展如何 104上除了聯發科就沒有其他職缺了 FPGA熟悉之後是否也可以應徵數位ic缺呢？ 還有對於AI的原理數學的了解 對未來找AI工作是否有顯著加分？ 因為我看大部分AI缺都沒有要求要很了解原理 只要會應用把問題解決就好。 未來希望可以進入高薪的工作 像是外商輝達或是一些AI商 或是我看有些ic廠也會徵人做AI 但也都不是研究晶片，偏影像處理。 是否未來也會開始投入AI晶片研發 FPGA學熟之後有幫助嗎？ 感謝大家回答了。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.141.120.18 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1508599237.A.25F.html
→ rocking5566: 現在機器學習演算法相關的不少啊 10/21 23:34
→ rocking5566: 你關鍵字怎下的？ 10/21 23:35
→ rocking5566: machone learning, deep learning 10/21 23:36
→ rocking5566: computer vision, data engineer 10/21 23:36
→ rocking5566: 圖像識別 。。。等 104一堆 10/21 23:37
推 Mariano42: 當然選 軟體 10/21 23:39
推 LieTo: 軟+1 硬體基本上感覺大者恆大 門崁太高... 10/21 23:42
推 youkiller: NV什麼時候用FPGA作AI了？ 10/21 23:46
→ youkiller: 現在NV可是AI一哥內 10/21 23:47
推 smalljacky03: 說真的AI怎麼賺錢？ 10/21 23:57
推 seafloor: 屬於非量產型階段的東西 軟硬體結合都是很重要的 10/22 00:07
推 guest0079: 20年前網路剛盛行的時候 大家也都在問網路要怎麼賺錢 10/22 00:07
→ guest0079: AI就是很有潛力的機會 但別問要怎麼賺錢 要由你來定義 10/22 00:08
→ guest0079: 等到別人定義好了 商業模式都摸透了 再進來就不賺錢了 10/22 00:09
推 NikolaTesla: FPGA目前是非GPU陣營走的路數,例如intel 10/22 00:09
→ guest0079: 所以現在在懷疑AI能不能賺錢的人 注定是魯蛇了 10/22 00:10
→ NikolaTesla: 當你走第二條路線的時候,其實應該也進得了nvidia 10/22 00:12
→ NikolaTesla: 短期來看,訓練GPU應該還能領先一段時間,長期未必... 10/22 00:15
推 CW46: 1不用太多理解？ 10/22 00:16
→ dave9898: 選1再去鑽研原理跟最佳化，或者選2再自己去想怎麼做應用 10/22 00:17
→ dave9898: 走應用要做得比別人好就要有一定程度的原理理解吧 10/22 00:18
→ y800122155: AI很吃數學 你不懂原理 叫robot來做都比給你做好 10/22 01:09
→ toasthaha: 1,2 都還是要懂原理 10/22 01:20
推 lngagg: 我推2，台灣沒太多軟體的發展空間 10/22 02:17
推 elements: 軟體框架不會變，所以晶片必定殺成紅海，你還是走1吧 10/22 02:29
→ LLSGG: ai 就是考慮國外啦，台灣企業根本不想付錢等你慢慢研究 10/22 03:23
→ LLSGG: 硬體也是等著抄別人的 10/22 03:24
噓 pig2014: 哥覺得炒話題成分比較多，基礎功比較重要 10/22 03:26
→ acgotaku: FPGA在運算優化上 其實有時不輸給multi-thread 10/22 04:06
→ acgotaku: AI硬體門檻太高 你不懂VLSI OS architecture做不了 10/22 04:09
→ acgotaku: AI入門軟體相對簡單,熟演算法很容易用爬蟲實現簡單實做 10/22 04:14
→ acgotaku: 或者用CUDA來快速實踐優化 10/22 04:15
推 shaform: 可是選一的話也沒學到原理，不如選二然後 side project 10/22 05:49
→ shaform: 做酷一點的東西，就可以兩邊通吃了 10/22 05:49
推 super6602: 目前Big data重點還是大量有用的data 當然alphaGo zero 10/22 07:30
→ super6602: 開啟了reinforce learning的前景 10/22 07:30
噓 Murasaki0110: 1不用理解？你以為一行code就解決了嗎 10/22 07:49
→ coware: 會哀就可以了 10/22 10:25
→ francishsu: 軟硬通吃就變搶手人才了 10/22 10:33
推 pipi1983: 台大資工系的學生 & 台大電機系對於其課程感到基掰的學 10/22 11:28
→ pipi1983: 生 在高中板教高中生未來只屬於軟體世界 硬體是垃圾 10/22 11:29
推 kkking: 題目根本無所謂，有心想學的話，學校會阻止你多學嗎？ 10/22 12:33
推 kkking: 題目不會限制你學習，心態才會 10/22 12:38
推 eamansf96xs: 打好基礎就好 誰知道未來夯的是啥 10/22 18:24
→ eamansf96xs: 老天爺？ 10/22 18:24
→ baseguard: 在台灣我建議2 10/22 21:32
→ gozelee: 看你數學如何... 10/22 23:39
推 youkiller: FPGA作最好的，還輪不到intel辣，先過過GG+Xilinx這關 10/23 20:41