身为资电双修/业界走跳多年/键盘社会观察家/网络写手, 这问题我也略懂能答
这问题基本上, 对比了两种不同层级的东西
写程式只是原文一开始提到的cs中的一小部分,
大约相对于电子电路之中画原理图与layout的概念
若没有专业背景知识支撑, 写程式和画电路, 就都只是使用工具的能力,
它本身不神, 不能点石成金
因此可想而知, 坊间补习班, 应该也有在教你画电路的, 只是你没找到
但你也大可以自学, 学成了大约是最底层技术员/码农的层级,
和写程式一样, 想做出厉害的东西, 真正需要专注的, 还是各种专业背景知识
单凭一己之力, 窄小的知识范畴, 也难以做出有市场价值的系统,
就算一时靠妙想应用取胜, 门槛太低, 就很快被抄袭一窝蜂吞没
若有补习班号称推出数位电路研习, 类比电路研习,
在短时间内, 我很难相信他真能让你学到能打的知识
拿你所说的类比与数位电路, 其领域就大相径庭, 但再深入进去, 又彼此支援
以类比领域来说, 掌握回授控制, 其中高通低通影响零极点的概念,
可能才能让你成为该领域的人才, 起码路能走广,
因为大多数人是土炮暴力求解, 你是一下对策就见效,
而这其中奥妙, 要多看各种书和技术文件, 实际解过问题才会懂
另外一支会走向RF和天线, 那也是一门近似神秘学的学问, 各种要考虑寄生参数太多,
东西做出来木已成舟, 明明大家也都念很高了,
但实际操作就往往还会经历一段痛苦, 就很像一个活动... 猜灯谜
若有补习班给你一个完美环境都算好好的RF电路加天线照着做,
那不如买大人的玩具或遥控飞机玩一玩就好了, 那和真实要面对的问题差太远
再看数位领域, 制成, 架构, 又会让你走向两条完全不同的领域
一种看书是叫你了解近代物理, 各种漏电流/side effect,
一种看书是叫你随时在思考指令跑到哪里, 内存配置
但往往真的做起来是把 IP兜一兜跑模拟,
要念很高才能做到厉害的东西, 速度太快, 类比的观念也缺不得, 环环相扣
这部分你不进fab或design house, 自己做得来? 就更别说补习班了...
还有混合式信号, 类比数位都要略懂, ADC/DAC,
此时你要了解傅立叶转换, 取样原理...
看了这么多, 其实只要时间多, 都可以一件件学起来啊,
但你会发现电子电路的领域很广, 可浅可深, 背景知识要求很多
那补习班短时间教你一点东西, 离真正问题就还是太远,
门槛在那里, 补习班自己也知道, 就不会轻易开班蒐集恶评了
一样的, 真要深入进去 CS也是博大精深,
不单单是写程式, 把单芯片连上服务器这样, 那都只是使用工具
回到你问的为什么补习班还会开班做人工智能, 物联网
其关键应该就是CS并不是靠补习班教你的东西获利
去补习班学写程式, 终于会写判断式了, 能使用函式库了, 那就只是码农层级
但正面来看, 起码还可以写点小玩意儿, 来处理生活问题
让文组跨领域, 是不错的选择
可是若你说我想自己来玩人工智能, 自己来做大数据, 做区块链
那其实是有点想太多, 雏形可以, 但都没遇到真实问题, 量大后才是难题
那就又不是补习班或个人规模能处理的事了...
※ 引述《m4vu0 (m4vu0)》之铭言：
: 现在cs风潮大盛，连文组都有人在自学程式，坊间也有许多程式补习班或ai大数据之类的
: 课程。
: 但在台湾软件应该是输半导体很多,怎没看到文组有人在自学类比电路数位电路设计?
: 难道是软件ai大数据物联网比较简单的缘故吗
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