非cs想走ai領域,投履歷沒公司理 - 履歷
By Ida
at 2017-03-15T14:32
at 2017-03-15T14:32
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認真的簡短回一篇好了,
AI的範圍其實非常廣,
而machine learning 或Deep learning則是其中最受歡迎的子領域,
原po若真有興趣可以朝這兩個方向著手,
其實現在網路上資源非常多,要入門反而沒那麼難,
最簡單的方法就是先去coursera 或 udacity之類的MOOC平台找課程看,
最好是連作業都做完拿到認證至少還可以放到linkedin上騙騙人,
進階一點的就是根據你所學實作一些應用並放到github上,
這點其實也不會太難,現在ML函式庫很多,
像Tensorflow, caffe, Theano都很多人在用, 不愁找不到範例或教學。
等到以上都做完了你才算是有基本的實戰能力,
但是說真的最重要的還是要隨時更新自己的知識,
Deep learning 雖然紅,但是什麼時候過氣不曉得,
畢竟所需訓練資料太大實在是個很大的缺點,
不要你花了半年時間把Deep learning 學起來結果沒多久就沒人再用了,
我現在也是不斷關注新論文隨時準備跳船,
所以頭洗下去之前要想清楚。
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AI的範圍其實非常廣,
而machine learning 或Deep learning則是其中最受歡迎的子領域,
原po若真有興趣可以朝這兩個方向著手,
其實現在網路上資源非常多,要入門反而沒那麼難,
最簡單的方法就是先去coursera 或 udacity之類的MOOC平台找課程看,
最好是連作業都做完拿到認證至少還可以放到linkedin上騙騙人,
進階一點的就是根據你所學實作一些應用並放到github上,
這點其實也不會太難,現在ML函式庫很多,
像Tensorflow, caffe, Theano都很多人在用, 不愁找不到範例或教學。
等到以上都做完了你才算是有基本的實戰能力,
但是說真的最重要的還是要隨時更新自己的知識,
Deep learning 雖然紅,但是什麼時候過氣不曉得,
畢竟所需訓練資料太大實在是個很大的缺點,
不要你花了半年時間把Deep learning 學起來結果沒多久就沒人再用了,
我現在也是不斷關注新論文隨時準備跳船,
所以頭洗下去之前要想清楚。
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By Yuri
at 2017-03-17T17:21
at 2017-03-17T17:21
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