台灣AI/ML/DL/CV 產業近況? - 面試

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※ [本文轉錄自 Soft_Job 看板 #1SBlu8KA ]

作者: vu04y94 (今) 看板: Soft_Job
標題: [請益] 台灣AI/ML/DL/CV 產業近況?
時間: Fri Jan 4 14:32:37 2019

如題
AI/ML/DL/CV大概是這幾年全世界最紅的領域
但是台灣的產業還是跟不上的樣子

http://aliensunmin.github.io/lab/info.html
孫民教授實驗室的網站 上面有寫學生出路
可以看到都是MTK/安霸 這兩個都是ic廠
孫民教授在台灣應該也算第一把交椅了 paper滿天飛 應該有指標性?

外商方面 google的缺都偏向hardware
新創方面 版上在viscovery 或 appier面試的經驗好像都負評居多..

我並非想唱衰這個領域 因為我自己也是這塊的 也覺得這個領域很有趣
只是從各方消息來看似乎不太樂觀..

業界的前輩們能分享一下近況嗎?


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btw 有人能轉科技版嗎 權限不足..

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All Comments

Freda avatarFreda2019-01-11
台灣有台灣的玩法
Frederic avatarFrederic2019-01-15
mtk有ai部門的樣子,不是進去都在做iv
Jacky avatarJacky2019-01-18
*ic
Rae avatarRae2019-01-19
塊陶阿
Robert avatarRobert2019-01-20
泡泡快破了
Rebecca avatarRebecca2019-01-24
我也很好奇近況,希望有人能分享。Thanks!
Candice avatarCandice2019-01-26
先想想怎樣等級的東西會拿去發paper 而不是藏起來技術轉移
或創業賺一筆 再來討論出路好嗎
Doris avatarDoris2019-01-29
自駕車領域阿,我之前待過做行車記錄器的公司有在搞
Queena avatarQueena2019-01-31
金融業對NLP是滿有興趣的 不過目前沒有強大的solution出來
Olivia avatarOlivia2019-02-02
... 老共那的某公司也發了一堆CVPR啊... 全部照做的話face
recognition/motion tracking/object identification就可
以做的一樣好嗎?
Jake avatarJake2019-02-05
金融業找NLP的人不一定是為了NLP 有可能是想找懂HMM/ARIMA
Suhail Hany avatarSuhail Hany2019-02-09
/RNN的人
Andy avatarAndy2019-02-10
1. 大公司有幾家有在玩AI 不只IC廠 台灣作IP CAM跟NVR的
Mary avatarMary2019-02-10
很多 他們都會有興趣 應用先落地的也會是這邊
Susan avatarSusan2019-02-15
2. AI新創也不止Vis跟appier 還有很多間
Ivy avatarIvy2019-02-15
有的有Camera有的沒有
Ida avatarIda2019-02-16
3. 自駕車也有人在做 但是台灣的汽車產業嘛...
Emma avatarEmma2019-02-20
4. 台灣真正最缺的是做Data的人 不是AI的人 (淚目)
Tom avatarTom2019-02-24
有資格幫資料貼標的人都是業界老江湖 領PG的N倍應該很正常
Victoria avatarVictoria2019-02-27
金融業風向是想拿AI拿來做法令遵循 資恐跟洗防
Linda avatarLinda2019-03-01
AI前途渺茫,ML大有可為。自駕、語意分析拼不過大廠。
Adele avatarAdele2019-03-05
label比AI專業多了好嗎
Yuri avatarYuri2019-03-09
deepQ, ailab, umboCV, microsoft…很多
Jake avatarJake2019-03-09
前幾天去面試 某家大公司新創在弄這塊
Wallis avatarWallis2019-03-12
會問這問題表示還沒真的進圈子
George avatarGeorge2019-03-14
連appier負評居多這種話都說得出來,代表根本不適合這
Elizabeth avatarElizabeth2019-03-17
原來上網看看資料就可以說自己也是這行的XD
Belly avatarBelly2019-03-18
自嗨產業
Megan avatarMegan2019-03-22
最近很多 design house 在做 AI 晶片
Adele avatarAdele2019-03-27
然後 design house 的薪水又比純軟多
George avatarGeorge2019-03-28
人自然就往那邊走
Emily avatarEmily2019-04-01
這些公司,除了訓練模型以外
Agatha avatarAgatha2019-04-05
也需要大量的ai人幫忙刻 NN 的各種layer
Hedy avatarHedy2019-04-10
整合各種 DL 框架、定點量化
Hardy avatarHardy2019-04-13
請教很多design house是哪些?
Xanthe avatarXanthe2019-04-18
MTK/瑞昱/聯詠/義隆/比特大陸/耐能/地平線...etc
Megan avatarMegan2019-04-18
這也許是台灣ai能站上世界舞台的另一條路
Dorothy avatarDorothy2019-04-19
ps:後面三個不是台商xd
Charlotte avatarCharlotte2019-04-20
喔對醫療影像會是台灣另一個先應用落地的 也會是優勢
Audriana avatarAudriana2019-04-22
(正確來說應該是已經開始應用了XDD 這塊真的猛
Jack avatarJack2019-04-24
樓上有知道哪家做醫療影像很行的嗎?
Bennie avatarBennie2019-04-26
台灣大公司做AI 都是硬體思維,求快求有不求好。
Poppy avatarPoppy2019-04-28
幻想10個臭皮匠能做贏google 100個諸葛亮
新創就是三年倒九成,很多AI新創,但也不知道會不會比
Liam avatarLiam2019-04-29
一般軟體新創撐得久。AI創業要技術國際級or有獨特客戶
Frederic avatarFrederic2019-05-04
WhosCall 也是成功的台灣新創,賣給Line了
Zanna avatarZanna2019-05-09
臺灣的醫療data拜健保局所賜比國外環境還要好
在美國做研究NIH讓人很頭痛,各個institute也不共享資料
科技部這次的計畫我覺得醫療影像起來就只是時間的問題
Genevieve avatarGenevieve2019-05-11
台灣醫療資料確實龐大,但目前還需要時間做整合,若這
龐大的資料無法整合好,後續的分析也是無法進行的。
George avatarGeorge2019-05-12
DSP/RTB 明明台灣超多家,你只聽過有在炒新聞的
Dora avatarDora2019-05-16
馬的,孫民開的CV什麼鳥都學不到,他現在根本就把焦點
放在創業,無心在教學,ptt鄉民們別再神話孫民了
Dora avatarDora2019-05-18
樓上在校生?嘻嘻?
Carol avatarCarol2019-05-19
發哥有在搞 不是只有AI部門做AI的IC 每個部門都在搞ML
Poppy avatarPoppy2019-05-21
從DSP、ASIC、編譯器、圖像算法、音訊算法都搞
Hamiltion avatarHamiltion2019-05-23
不管哪一家 問題還是卡在DATA 要嘛自己蒐集 要嘛客戶提供
Daniel avatarDaniel2019-05-26
誰有DATA誰就玩得起來
Isabella avatarIsabella2019-05-28
TSMC也有在玩 但TSMC內部工作環境實在... 不適合AI發展
Thomas avatarThomas2019-06-02
IT不了解製程 第一線的工程累得跟狗一樣 然後不會寫code
公司內部還沒有正常的網路可以用 只有一些Q字輩的部門
Isabella avatarIsabella2019-06-05
能夠拿到DATA玩ML
Emma avatarEmma2019-06-06
其他比較多的就是那些做監視器、路由器、或NAS的廠商吧
比如Synology
Audriana avatarAudriana2019-06-11
泡沫
Damian avatarDamian2019-06-14
現在火紅的AI很吃DATA,台灣的DATA基本面就輸國外一大截
Susan avatarSusan2019-06-15
這產業真起得來才有鬼
Franklin avatarFranklin2019-06-16
比較能撈到油水的,大概就是AI晶片的設計跟製造
另外就是提供便宜的土地跟水電給Google, FB蓋資料中心
Ethan avatarEthan2019-06-17
然後本地供應商可以加減靠賣硬體撈一筆
Rachel avatarRachel2019-06-19
Ai chip or 用ML應用在硬體加速之類的在台灣是不是
比較有搞頭啊?
Edith avatarEdith2019-06-23
不是最賺的>美國才不做給台灣做>變成台灣最賺的
所以最賺就是他不賺的原因
Andrew avatarAndrew2019-06-24
越紅越好賺 在台灣就是越爛越難賺 因為美國更不給妳
Erin avatarErin2019-06-26
GG大賺 就是當初美國人覺得不賺 丟給亞洲