小弟是文组毕业，但因为接触资料科学的缘故，产生了对于程式设计的兴趣
目前主要接触过的程式语言有：python、java、js，都是通过自学或是学校课程
还没有修过正规的算法与资料结构，只有零星从网络上的资源学习。
目前下了一番决心想转换职涯跑道，但是目前手上的作品自己看了都会笑，想透过受训
来累积自己的作品，目前有幸获得两个免费的培训机会。
（一）是和资策会合作的课程，内容是DL/ML于影像与文字识别的应用，并由老师
带领开发专案。共为期两个月多，一半线上学习，一半实体课程。
（二）由软件公司办的训练营，面试官说会尽其所能将资工系的课程浓缩，每两周
会有考试，有淘汰制度，时间则是六个月，期间要完成两个作品。
目前遇到的问题是我深知自己的基本功并不扎实，选二，绝对对自己有很大的帮助
但六个月的时间没收入真的痛苦，而选一则是爬了不少前面的关于ＡＩ职缺文章，
看来工程能力是更重要的，但是只要受训两个月后，便有面试机会，或许能抓住
ＡＩ最后的进场机会？在经济上也比较宽裕。
想请问也是转职的前辈或者是纯血的资工人，我该如何做出选择呢？
谢谢大家花费宝贵的时间阅读我的问题，谢谢大家。

AI门槛已经被叠很高了 已经不是蓝海了选二不如直接找公司面试 媒合那些我觉得 听听就好了

高薪ㄉ AI 缺，会要你还是智仁实验室出来ㄉ硕士生？底薪ㄉAI 缺，你确定是在搞 AI ㄇ？

如果有经济上压力 建议直接找底薪码农试试

多上了半年的课只是让你增加沉没成本就怕你到时候真的不适合也想勉强写 那就糟糕

没学历还是回老家去地球是很危险的

三楼是说之前的美发 三万元AI工程师吗我当初还不是只会PYTHON爬虫 我就跑来写程式了丢履历去被洗一下低薪 就知道喜不喜欢啦

施主你根骨清奇吗

受训两个月？厉害了

没基本功讲AI 就和整天吹AI要取代地球人一样蠢

没本科系文凭我觉得不太可能吃得到AI这块除非你有屌干强的作品而且不是你觉得强 是本科系都觉得强的作品以文组来说 做为DL基础中的back propagation中的微积分都会怀疑你看不看得懂了 你基本上就是得扛着这样子的歧视去找工作

又4j个资料科学

为什么很多人要转职都要挑难度高的阿XD

是最长可能六个月，但也可能一个月内就刷掉了。先存钱吧？

我只想问你数学怎样...= =

我是非本科系转AI，想要高薪要不断的跟数学打交道又要快点弥补资工的数据结构跟算法，绝对不是两个月会套API能做到的，此外还要加上非常强的独立思考能力，跟独立解决问题能力，使得AI能够落地。解决问题能力，使得AI能够落地。

如果你当初是害怕数学才选文组，那建议不要踏入AI的坑

data clean、挑模型、挑feature 、学别的天才的算法这涵盖90% ML engineer做的事情了 而这绝对不是学两个月的新手可以做好的事 受训半年也要很努力才能到堪用学半年很合理 即使是理工背景的人 要碰ML也有很多眉眉角角要踩过坑才会知道怎么解决 即使是有有经验的人带还是要大半年 (我估计我来带数理背景扎实的纯新手需要3-6个月才能独立作业

心理状态是根据我遇到的状况 变化的你知道我的心理变化对你没什么帮助 因为无法复制评估风险 再决定要不要做吧 很多时候都是靠运气的

先讲背景台大文组我就支持你学原po台大或许自学能力强不用怕想学就去

高薪AI很挑人的，建议转后端。(不要看能力契合度，要看产业需求度)想想自己当初为什么选文组，然后现在又想换跑道

有兴趣转后端的话python, django可以互相讨论一下

小弟也是非本科转职AI，个人觉得非本科就要证明妳会以及学习能力好两点，所以做过什么跟学历都满重要的，如果你是四大拿出作品还是有机会的，加油

看到资料跟任务有没有办法精准判断系统怎么设计，能不能设计出好的模型而不是套github，训练出现模型学习不好扣除程式问题能精准勾勒出实际的原因跟问题。举个例子，本人在做meta learning的任务，检索语意相似度的问题，发现用欧式距离loss不会下降，能不能分析出确切的原因来改善网络呢能不能精确分析出在做聚类的时候根据任务分析出停用词来优化聚类效果呢？

已经有点基础的话 不推二不便说太多 时间保贵呀

考个硕士 / 全职刷leetcode+kaggle 你的两个选项 个人认为有跟没有差不多不过免费的话就随意了

基本上Ai没作品没用都找资工硕 资策会媒合没有比自己投好多少 只适合没经验也没接触过的洗经历

鬼岛AI被炒作过头了 不是补习几个月就容易找到工作的...