人工智能的话，很多板友都说数学要很好不知道有没有吓到你
我算是个转换跑道现在从事AI相关工作的工程师
要搞清楚所谓AI的工作可以分成两种完全不同的方向
1.真的是在研究AI本身，开发最前沿模型和算法
2.应用已有的AI算法解决某个领域的问题
前者的话，不要说台湾了
全世界来看都是少数几个大头在主导
比如说几年前很红的alphaGo Zero
DeepMind会做围棋AI不是因为
"干，柯洁好强喔我都下不赢他，那来做个机器人帮我对付他好了"
而是棋类游戏里围棋是最复杂，且还没有人能做出能击败人类顶尖高手的AI
如果是后者，其实你不需要多强的数学背景
只要给你一篇paepr，你能知道这个算法做了哪些假设
解决了什么，用起来有何限制，适不适用你现在的问题
其实这样就很够了
英文...也不用顶好，能看懂paper都没问题
以我为例的话，现在身边的同事包括我自己
没有一个是资工出身的，硕班题目也完全跟AI没关系
有念物理、数学、统计、电机的
看一些ML/DL的paper真的很少会有数学太难看不懂的情况
我以前硕班是研究chiral material中电磁场的传播，我觉得那数学难多了...
如果你很想试试看的话，这边贴几个比较热门的开放式课程给你
看看学习以下的课程对你来说会不会太吃力
https://www.youtube.com/watch?v=UzxYlbK2c7E&list=PLA89DCFA6ADACE599
这是比较老的课程，那个年代DL还没火红，可是讲得都是ML基础概念
至少把supervised看完再看DL吧
https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk
这堂虽然名字有for Visual Recognition
但其实DL入门该知道的基础大概都有包含到了
https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0&list=PLzuuYNsE1EZAXYR4FJ75jcJseBmo4KQ9-
跟前两个不太一样，这是专门讲强化学习，讲者是大名鼎鼎DeepMind的头头David Silver
台湾也有很多不错的课程，如李宏毅或林轩田的，都讲得相当好也不会太难
不过我建议一开始先看英文的，这样对这领域的专有名词会比较有感
然后其实工作时很常不是在处理AI的问题
以下简单描述一个工作场景让你感受一下
感谢你分享.我相信你写完以后,那些非资讯领域的会离开
写程式真的要有热情，如果只是想说混口饭吃还是不要进来好了
作者:
Gaitz (喵喵喵)
2019-02-23 16:07:00推这篇 不过觉得原原po 看完会退坑
作者:
s890510 (月蓝天水)
2019-02-23 16:17:00Chatbot好几层的switch case跟一堆的if-else...
作者:
wavek (狗猫猫 m(OvO)m)
2019-02-23 16:25:00推 但倒数第二段不认同
作者: yougigun 2019-02-23 16:31:00
推前半段我 不认同第二段
作者:
tbpfs (http://0rz.tw/Uk989)
2019-02-23 16:52:00这篇写的太好了 1秒吓退原PO
作者:
arsl400 (dark hatter)
2019-02-23 19:14:00推!
作者:
w199381 (恶心肥宅)
2019-02-23 19:36:00感谢大大
本来就是 一直讲ai需要大量数学的根本不懂台湾产业
我以为已经有开源AI lib对应基本的chatbot内容了欸?
作者:
shter (飞梭之影)
2019-02-23 22:33:00拆解已经很痛苦，但到要做正向语意跟反向语意判断时就...
作者:
suspend (悬)
2019-02-23 23:39:00推分享
作者: Lupin3 (3rd三世推广中) 2019-02-24 00:01:00
谢谢大大(本来的原噗主)之前也有在看李老师的线上课程，很常看到微积分或线性代数的说词看了真的很紧张(英数都死)也很抱歉让各位觉得不被尊重专业，就像版上的各位所说我没有真的热情没有去实践(不好意思话多没重点的)总之我想再试试拿出热情来做，非常谢谢大大愿意打这么多字回复我还给我资源QQ(土下跪
大量数学 要看怎么样是大量数学吧 看过113cs硕 线代 微积分极烂, 尻他会尻, 叫他报paper会暴怒AI engineer 本质还是 software engineer, 如果看得懂基础理论, 实做很差, 白板题一电就爆, 要有好职务也ㄅ容易
记得田神的机器学习基石需要用到线代的SVD楼主确定您的数学不用太强跟一般人一样吗XDDDDDD
作者:
atpx (秋雨的心情)
2019-02-24 11:06:00推分享
线代只要理工毕业的都学过吧，数学真的不用多好用到再去查好了，数学本来就是工具而已SVD在andrew ng的课也有用到，花个10分钟复习下就好这种东西平常没用到的人哪有可能记得
作者:
NCUking (中大王)
2019-02-25 14:57:00深度学习的数学基础 微积分、线代、机率在大多数理工科系都是必修吧只是要听懂深度学习课程 又不是要发表高深论文
推楼上最后一句。另外数学到底要好到什么程度，需要一些经验判断
作者: supernow (善甲狼) 2019-02-25 20:44:00
用过luis+state pattern开发泪推
作者:
DrTech (竹科管理处网军研发人员)
2019-03-05 23:35:00一群数学很好的人，跟一堆数学基础差的人说，数学很简单，本身逻辑就有问题。一堆微分基本定理用来推导算法，是不难。但是此版绝对一堆人看不懂，也无从突破。