Fw: [问题] 资管系专攻人工智能与机器人有未来吗?

楼主: cute64627732 (香吉士)   2017-01-21 05:43:02
※ [本文转录自 CareerPlan 看板 #1OWGEEmV ]
作者: cute64627732 (香吉士) 看板: CareerPlan
标题: [问题] 资管系专攻人工智能与机器人有未来吗?
时间: Fri Jan 20 02:20:58 2017
如题
小鲁目前大三 国立资管系,系上可选修人工智能或是机器人这方
面好像在这几年特别红,可能也因为阿法狗的关系吧,但是目前在
四家人力人力银行搜寻的结果,台湾根本是"未开发国家"的状态,没
有任何关于人工智能或是机器人职缺,有的话搜寻结果根本是全台一
两笔的. 不知道台积电面板机器操作员或竹科某些操作员算不算...
常听到未来机器将取代人力,不知未来该如何选择,还是就乖乖的写
程式,走程式开发或转IT产业,没有想法~
还是该去对岸找工作了?!
不知前辈能否给我一点意见 非常茫然 毕业即失业... 感谢!!
作者: ziggyzzz (触手与萝莉阿斯)   2017-01-22 02:52:00
选修有用的话 资工念心酸的?
作者: acgotaku (otaku)   2017-01-21 05:55:00
machine learning是数值分析 随机理论 非常数学的应用非phd的程度 都只是捡别人的套件在套 大学程度要能理解公式为什么要这样代就很厉害了
作者: sOuOr (sOuOr)   2017-01-21 06:33:00
你先搞清楚机器人/strong ai/weak ai/machine learning还有你说的alphaGo 这几个关系是啥 还有到底是什么东西你这种问法很像大一新生…………
作者: sai0720 (中华民国万万税)   2017-01-21 08:12:00
老实说,台湾越来越糟糕
作者: WenliYang (羊蹄嘟)   2017-01-21 08:30:00
没有 家有余力 建议出国唸书
作者: remmurds (Stronghold)   2017-01-21 08:31:00
看到资管直接无视
作者: Plutojack   2017-01-21 08:33:00
转念数学系双修资工,研究所拼国外名校即可..
作者: a000000000 (九个零喔)   2017-01-21 08:51:00
数值分析跟随机过程应该硕士班程度就好惹QQ
作者: Asbarla (木头)   2017-01-21 09:16:00
干 重点是 他连课都还没修过 体谅一下学生吧 未来总是憧憬无限
作者: s06i06 (三条鱼)   2017-01-21 09:30:00
资管洗洗睡吧 AI跟DP都要大量数学支持的
作者: NTULioner (LionsHeart)   2017-01-21 10:02:00
只是上一堂AI 大概只能学会一些算法就没惹选机器人大概也只是玩一下现成的飞行器之类
作者: Murasaki0110 (麦当劳欢乐送)   2017-01-21 10:17:00
职缺明明很多,不过大guy4轮不到资管啦
作者: w60904max (自宅警备队员)   2017-01-21 10:31:00
看想走到那 是想靠ML和DL赚钱 还是开发新的方法在这领域 被open source屌打是很常见的
作者: IsMe5566 (是我56)   2017-01-21 10:35:00
大三问这种问题…
作者: w60904max (自宅警备队员)   2017-01-21 10:37:00
这问题真的很像高中生选系XDD
作者: TpBp (尊)   2017-01-21 11:01:00
全台一两笔 关键字根本没下对
作者: duser ( )   2017-01-21 11:39:00
搞机器人不懂力学 电学 控制理论还是洗洗睡吧
作者: s860134 (s860134)   2017-01-21 12:24:00
去选资工的课就可以知道在干嘛了...自己系上都摸边的.
作者: DrTech (竹科管理处网军研发人员)   2017-01-21 12:27:00
关键字打错吧,怎么会只有一两笔另外,我就是读资管的阿,大学就有同学做NLP了。文章自动分类。现在我自己也是作机器学习阿。资管做机器学习的很多统计学更是扎实。不懂的别来乱了。
作者: Jensen0808 (永恒的天空)   2017-01-21 12:34:00
资管系洗洗睡吧 砍掉重练去念资工系才是正确
作者: DrTech (竹科管理处网军研发人员)   2017-01-21 12:36:00
看推文就知道,推文没什么人在靠ML找工作的。真正工作以后,真的很少在推导数学阿用到大量的数学... 看大量的定义是什么啦。我个人觉得还好酸别人不会,然后自己乱推文,有什么意义。
作者: NTULioner (LionsHeart)   2017-01-21 12:49:00
NLP XDDDD
作者: j6cl3 (Jhon)   2017-01-21 13:01:00
作ML的高手才不会在这里XDD
作者: ooookkkk   2017-01-21 13:11:00
随便找都一堆,这招钓鱼太喽惹
作者: chter ((分身别查了XD))   2017-01-21 13:17:00
台湾有像样的ml,dl工作机会吗...这类职缺应该要往美中发展吧
作者: spiderway (spiderway)   2017-01-21 13:21:00
推文看看就好
作者: Hikkiaholic (= =a)   2017-01-21 13:32:00
机器人 机器学习 都有机器啊 差不多嘛
作者: DrTech (竹科管理处网军研发人员)   2017-01-21 13:33:00
推文都外行人吧,台湾怎么会没这些工作。只是产业不同导致大家不注重而已。不要没找过就说没有。我不敢说自己是高手啦,但推文很多人都是外行在酸人。
作者: s860134 (s860134)   2017-01-21 13:50:00
个人很怀疑这个是在问真问假~https://goo.gl/oduVN3 就算是拿他标题关键字找都不只2比数据分析、资料分析 找到更多,要输入啥才会找到2笔
作者: DrTech (竹科管理处网军研发人员)   2017-01-21 14:02:00
我上周的104工作配对推送email,光是 Machine Learning 就277笔。不懂那些说没有工作的人,是怎么查的。
作者: xiemark (aisinjuro)   2017-01-21 14:03:00
把工程数学题目全部拿C or Java算一遍。
作者: Kazimir (Kazimir)   2017-01-21 14:41:00
我自己觉得ML的数学要求并没有高到天际啦..统计、机率、线代、微积分 算是能够处理的范围吧
作者: DrTech (竹科管理处网军研发人员)   2017-01-21 15:04:00
同上,而且都是"大学" 学的统计、机率、线代、微积分。而且实际工作时,谁没事会重新去算这些东西?
作者: Kazimir (Kazimir)   2017-01-21 15:17:00
https://goo.gl/GVC5SV Yann LeCun 认为成为一个DL“研究者” 大学范围该拿的课..
作者: drajan (EasoN)   2017-01-21 16:11:00
Tech job板一堆杂鱼 不懂ML跟业界趋势乱推文很正常
作者: uhawae ( 好 屌 )   2017-01-21 16:36:00
念个博士取得入门砖
作者: spiderway (spiderway)   2017-01-21 17:30:00
好奇原po关键字打什么 研替倒是真的不多
作者: blackrays (黑芒)   2017-01-21 17:52:00
你以为随便选修一门相关课程就可以来打哦 当电机资工的都白痴?
作者: shuian88 (shiuan)   2017-01-21 18:23:00
要找用ml做资料分析有,ai台湾几乎没有
作者: Ekmund (是一只小叔)   2017-01-21 18:43:00
怕就怕跟前两年狂喊big data的老板们一样缺一堆 活下来的就那几个 真正懂的运用ML做产品商业化的大概两年后又要演一次回归现实
作者: Murasaki0110 (麦当劳欢乐送)   2017-01-21 18:57:00
挖原来ml和ai又是不同领域 在玩什么文字游戏
作者: csii5566   2017-01-21 19:21:00
呆丸der大概很快钱就烧光惹 边做边看下份工作呗还是乖乖der去gg轮班救呆丸呗 青春有限 老了就进不去惹
作者: Narcissuss (太神拉~)   2017-01-21 20:00:00
等你毕业 啊法购都要选总统了
作者: DrTech (竹科管理处网军研发人员)   2017-01-21 20:19:00
现在AI,那个不是用ML的技术做?现在做ML,那个不会被灌上在做AI
作者: imaxpayne (max)   2017-01-21 21:03:00
我跟你讲喇,Reinforcement learning 未来会很红,教机器自己做决策比教机器辨识图片和声音要有趣的多,偏偏目前国内外这方面人才很缺
作者: Murasaki0110 (麦当劳欢乐送)   2017-01-21 21:24:00
有讲跟没讲一样 你是不是只认识alphago
作者: shuian88 (shiuan)   2017-01-21 21:30:00
你们要不要先google一下AI牵涉的领域有多广,再来说这2者可不可以画上等号
作者: frankshyu (frankshyu)   2017-01-21 21:31:00
会问这种问题的才不会知道reinforcement learning XD
作者: zaknafein (zak)   2017-01-21 21:58:00
大学部洗洗睡啦
作者: director (Lawliet)   2017-01-21 22:19:00
没人可以保证未来会发生什么 不要只因为现在媒体在炒 就觉得这东西好棒棒~
作者: Murasaki0110 (麦当劳欢乐送)   2017-01-21 22:33:00
谁说相等来着? google干嘛 你AI用名词解释做ㄇ
作者: b41424344 (拔刀)   2017-01-22 01:01:00
我是四大硕机器人实验室毕业的,我们实验室毕业还留在台湾的,没有ㄧ个工作跟机器人有关,都是去高薪猪屎屋或纯软,台湾根本没有在研发机器人的公司
作者: imaxpayne (max)   2017-01-22 01:37:00
回楼上,有新创机器人公司,但不多
作者: naboy5566 (Great)   2017-01-22 12:07:00
机器人的钱途,唸硕士去跟教授们social之后会比较了解在哪里,大学课堂上学个一招半式就想找研发工作囉...?
作者: del680202 (HANA)   2017-01-22 14:59:00
大三了问的问题比高中生还不如
作者: Kazimir (Kazimir)   2017-01-22 15:32:00
RL是很有趣,不过还是要配合其他种类的学习当务之急应该是怎么将监督想办法组成非监督学习
作者: Qcloud (Direction)   2017-01-22 18:10:00
只有出国工作这个选项
作者: michael5182 (michael)   2017-01-22 23:38:00
希望原po别被有些推文误导...
作者: powergreen (happyboy)   2017-01-24 20:32:00
推文高手不少.垃圾话也相对多.问系上老师或是跑去资工演讲发问

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