其实我只针对GG的AI,或着我该说是机器学习，我认为选GG应该是比较有挑战性，且发展
性是比较高的
当然，我只是个环工硕，讲deep learning肯定是个大外行
GG是间很大的公司，一般单位再怎么说也不会有什么大的战功，绝大多数人都是看着他GG
每年赚多少，在预想自己能拿到多少
能够有多余期盼的单位不多，如研发就是一个，然而现在的制程，7nm就够人做的死去活
来的了，更往下的5nm,3nm更不用讲，只会更操而已。在研发之外，深度学习我认为是GG
未来几年可能会比研发拿到更多分红的一条路
GG是个很大的工厂，每天除了产出大量的晶圆之外，还有更大量的数据，这些都管叫大数
据好了。现在GG应该有专门针对这 些大数据进行分析的部门，在阿法狗咬的全世界围棋
高手唉唉叫的同时，企业上层也看到了AI(人工智能)的应用，能适用在半导体产业吗？
就我目前的了解，在工厂的良率提升上是可以的。台积的机台每分每秒都在产生巨量的数
据，这些从机台段抛出的讯号如过能透过机器学习，提早发现机台可能某关键零件老化，
或是提早判断机台是否需要PM。甚至做的更深入点的，是否能透过这些讯号判读晶圆在pr
ocess过程，某个时间某个秒数出现了异常，可能导致低良率的问题呢？
透过分析不同良率晶圆所收集的大量资讯,能否做到区别出影响良率的关键制程，以及该
制程对应的元件或参数，而这些是透过目前GG现有的数据分析所办不到，得透过机器的自
动学习才可能实现的。这对未来的GG或是世界大厂都是个未知但可能会有高收益的领域
我认为机器学习这块，台湾才刚要起步，能撑的起这块的企业除了GG，鸿海之外，我想不
出还其他公司能有这么大量的资源与数据量可以供应，放弃GG也许不是个很深思的决定
当然，你有自己的考量，仅提供点个人浅见。