※ 引述《xsubarux (爆浆小雷包)》之铭言：
: 小弟目前就读某私校电机
: 已推甄上北科电机
恭喜你
: 未来实验室是做影像辨识、ML/DL之类的
: 可是我大学没接触过这块领域
很多人都这样，四大四中也不例外
: 虽然这学期有开始在修这方面的课
: 可是学校进度似乎有点慢
: 好像还在讲解原理的阶段
老师愿意讲原理，要感恩惜福
小弟之前遇到的老师整天在吹ＡＩ
但是数学的部分都轻松带过
亏他还是工院的老师
: 模型还没建过
: keras和tensorflow之类的语法也还没用过
如果直接教这些，文组也会AI了
但事实就是这样
坊间一堆包成产品
举凡 NVDIA、Amazon、Google、MS
拖曳一下也能长出很复杂的模型
离题了
真的那么在乎学这些框架
可以上网找课程
这些东西都很速食
油管很多几天之内学会AI
但能消化又是另一回事
: 看到有很多DL/ML的职缺
: 条件都只写要熟悉DL/ML的框架及算法
因为很多主管也不懂，所以不知道自己要找什么人
: 可是大概要到什么程度呢？
: 懂得基本语法？
如果写程式只懂基本语法
那应该没人敢请你
: 可以独自从头建构模型？
事实上，大多都在 git clone
想想自己区区台湾硕士生
能写出比 Ivy League 还秋的模型架构吗？
当然拉还是要知道怎么自己手刻
不然你老板找个高职资讯科的去 tune 参数就好
花大钱找硕士生干嘛
: 还是有其他需要具备的能力？
嘴砲能力
模型大多状况不如预期
收集资料阶段就很脏
garbage in garbage out
要知道怎么自圆其说
: 如果问题太智障小弟先说声抱歉
: 但还是烦请各位前辈解惑
你才刚大学要毕业而已
连研究所都还没读完
担心这个太早
等你硕二再回来看这些问题应该会觉得多虑
再者很多东西是进职场才会学的
现在好好把理论基础打好
多读一些 state of the art 的论文
(他们真的很爱用这个词)
Coding 的部分你研究的时候自然会自学
不过估计也是开 Jupyter 写 python
趁寒暑假去实习
可以知道业界在干嘛
吴恩达的课可以考虑听听看
理论和实作兼备