我几年前在ｍｔｋ演算部门工作过
现在在国立大学工作
个人经验
在ML这个领域
要能够不是过水挂名的发表一篇"有深度"的"TOP Journal"
有深度的意思是有数学分析 有创新 有实作 最好是对这领域多少有些贡献
才是在这个领域算是入门 开始有能力做一些有价值的好东西出来
只是call library的话 clone别人的github套一下data
我们lab大二生 看几个礼拜我的课程影片就都会了啊 (应该吧?)
当然其他基本功夫 像是 数学 algo "DEBUG"的经验跟能力
也是很重要 需要一些时间跟经验来练习
※ 引述《techniclaire (齁齁)》之铭言：
: （本文作者无帐号，协助代po ^ ^～）
: 前文少po段落就送出，因手机一直无法编辑，所以删文重发QQ
: 大家好，
: 小弟目前在台北某传产担任数据分析师，学历是国立统计所，硕论是做 ML 算法改良(没投期刊，我觉得是垃圾)，硕班期间有自修 DL。
: 希望能用 DL 找工作，主力程式为 Python。
: 目前刚进去公司半年多，主要负责影像辨识的专案，内容是用 Yolo 进行 real time 的瑕疵检测，专案目前也已经上线了，因此算是有一些实务经验。
: 看了蛮多 ptt 上的文，对目前 AI/DL 工作的现况总结如下：
: - 做 DL 的人已经烂大街了，几乎每个实验室都在做 AI
: - 想做算法 / 模型开发的话至少要念到博士
: - 基础资工能力非常重要，没人要只会 DL 的人
: - 刷 Leetcode
: 考虑以上、总结目前目标是成为一个“能将现有较新的 DL 方法应用在公司产品上”的工程师，希望将来能到联发科、瑞昱等一线 IC 设计公司工作。
: 目前我想到的进修方向如下：
: - 持续关注 AI/DL 的发展，了解现在的趋势，并且参加一些像是T-brain、Kaggle 之类的比赛。
: - 修李宏毅老师的 ML 相关课程，我这学期有跟着写一些 ML 作业，觉得自己的 Pytorch 熟悉度有提高很多
: - 学 C++ (主要是看到如果模型要应用的话还是得用到 C++，而且有些模型像是 Yolo 也是用 C++ 写的)
: - 把资料结构及算法学好，刷 Leetcode
: - 做一个深度学习专案，例如把 Yolo 模型迁入到手机中
: - 增进英文能力，方便吸收国外资源及看论文的速度，有没有推荐内向人的英文口说学习资料或是补习班。
: - 其他，例如增进简报能力
: 想请问各位先进，我目前的想法有需要调整的地方吗(or 打掉重练qq)