看到很多人说DL数学吃重，
我觉得工程重要多了。
数学很吃重的，可能是研究单位吧，
或是只负责训练模型的吧。
一，公司要先有硬件设备，还要有数据。
二，代码要能善用这些硬件资源，多线程，多卡加速。
三，看原始代码的能力，每次call函数，必要时要看里面大概怎么写的。
四，模型整合，模型最后要在其他环境运行，跟其他模块搭配，
可能要转换成c语言，这当中的转换是需要验证的。
五，模型的大小以及运算量，如果是硬件公司，
模型要在嵌入式系统上运行，这时候模型的剪枝以及压缩就很重要。
Google去年发表了一篇mobile net，至今被引用了600多次。
简单来说，DL如果只有数学，调调参数，我觉得顶多就是研究员而已，
台湾很少有这样的职缺，待遇也不高。
除了美商world quant之外，底薪200，不过那不是一般人能进的。
就算有工程师是只需要调模型的，但我觉得这真的没什么价值。
Kaggle排名有加分吗？在台湾我觉得很难，
特别是一直用超大模型或是多模型投票，
在硬件公司根本不管用。
有人提到Gan，
但这东西目前都还处于研究型的应用，还没看到什么商业价值。
※ 引述《scotJJ (风林火山)》之铭言：
: 各位大大好，小弟最近想转职(32)，
: 在自学深度学习中，目前对一些 分类、
: 回归 的算法 以及 一些常见模型CNN、RNN
: 的做法跟数学理论大概都能了解
: (EX: 能解释反向传播等的原理之类的…)
: 还在学习更多中…，用tf、keras
: 实作简单的model也都都的出来，
: 一些较小型的范例都没问题。
: 只是因为是半路出家，私校资讯硕毕，
: 论文跟以前的工作经验和AI这块完全无
: 相关性 (虽然工作也是资讯相关)，想请教
: 有在深度学习领域工作的大大，小弟这样
: 情况，有办法找得到DL方面的工作吗，
: 我对这块是蛮有兴趣的(不然学不下去)，
: 目前在这块经营的前辈待遇大概如何?
: 一般DL新手待遇能谈到多少呢？
: 能否请大大解惑