真的很想回一下这篇 我之前有碰过一点SVM，但因为公司想要做AI这块，所以我就跑去念了一大堆关於 deep learning的资料，也去学了包括像是Keras和Tensorflow这样的Framework AI在现在真的是一个------红海 Machine learning要上手难吗? 把Keras blog上的范例复制加贴上，分类器就真的会动了 耶!要入门简不简单?! 我曾经跟我主管讲，要是只是要找会让程式动的人，那其实你去找 高中毕业的工读生就可以了。"让程式动"跟"知道为何会这样"有时是天差地远的两件事 会跑Keras或是Tensorflow不代表完全知道甚麽叫做machine learning了 ReLu为何会比sigmoid好用? convolution layer中的kernel怎麽来的? Dropout为何会让训练的表现更好 ..... 还有一大堆一大堆的问题，这些问题除了是经验之外，更重要的就是来自於基础的数学 本身 研究所跟资工系念的东西，前面已经有大师贴过了，这些真的是要打底练功的 (如果到了研究所还要教授教你写程式，那真的是太废了吧QQ) 这些基本功夫可能不会直接跟写"程式本身有关系"，可是如果要把程式写的好，能够有效 率的debug和为什麽，那这些基本功就绝对派得上用场了。 我在大学时也不是资工系本科的，但是在念书时需要跑大量的数值分析，然後就踏上了写 程式这条路，自己也写了十几年，虽然还是弱炮一个，但是我对於资工系那些所教的基本 工却非常的有感觉。 有时一个演算法想破头都想不出来，翻一下演算法的书，课本上却写得清清楚楚的 这种事情见怪不怪，只怪自己基础没有打好 最後，我真的很想问原po，倘若有一种语言，你花三个月就可以轻松学会(无须任何背景, 而且是很轻松地学会)，而且还可以解决一大堆复杂的演算法问题，那请问一下，等你工 作了一段时间之後，你是要如和与学了三个月的文组学店菜鸟做市场的区隔呢? --

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