各位大大好
在下为非本科想转行做深度学习
可是没有经历找到的大概都是小公司
有找到几个研究助理的机会分别是影像和自然语言处理
想请问如果是要累积经验之后去工作要怎么选择呢
A老师，在新竹做医学影像，用vgg、inception、yolo、unet，
做各种医学上影像的识别，优势是可以直接从医院拿资料，有别
以往都做车用的影像识别，我之前也是比较熟悉深度学习在影像的model，
我有看到成果真的非常厉害，老师希望我在那边用mask rcnn做
心脏跳动的识别和segmentation。
B老师，在中研院做nlp有名的老师，资源相对于A老师多了很多，
是许多学生涌入的实验室，很多学生在那边发top conf的文章，
我对于nlp也是充满了兴趣，在求职网站上看到nlp的职缺也是很多，
如果能在B老师实验室发一篇文章，我觉得也是蛮加分的。
没有很想念博班，原则上都是做出成果，或是对自己的实力满意就会走了。
小弟计画干了2年拿不到厂商说要给的big data,给你参考
作者:
pttworld (批踢踢世界)
2018-09-21 22:36:00建议远离学校舒适圈，始终要入社会
作者:
lucky78 (嗯哈嘿囉哈)
2018-09-21 23:12:00没有硕班学历要找深度学习的缺，应该很难吧
作者:
xsoho (solo caffe)
2018-09-21 23:42:00A是去做身体健康的吗 XD
作者:
htc812 (大帅)
2018-09-21 23:52:00做影像的ConvNet目前差不多就是那样了，其他领域比较有新花招，可能会学到比较多。反正不管CV还是NLP，目前主流都是DL的方法，建议去可以学到比较多DL框架的地方，以后要做什么领域都容易上手
作者:
Mchord (Mchord)
2018-09-22 01:08:00医学影像套现成model大学专题生就能做了，没有运算能力瓶颈考量的话DL门槛极低，主要核心会是资料收集处理跟domainknowledge的累积而已。以影像来说医学影像品质高到夸张，domain变异性也小，要进场趁早不然随便谁都能上…
RA通常是为了再进修吧, 如果 你发得出top conf 不念个博吗？ 我是认为以找工作来说哪边的lab实做能力强就去哪边
作者:
hjk121 (Quito)
2018-09-22 22:42:00个人认为现在DL框架很成熟也容易上手，比较需要花时间学习的应该是不同产业中数据背后的意义
作者: andrewkgs 2018-09-23 01:28:00
求21楼的八卦