作者exeex (人非肾咸)
看板Soft_Job
标题Re: [心得] AIA 台湾人工智慧学校－技术领袖班
时间Thu Nov 22 10:59:09 2018
我是清大研究生
学校AI课程助教
pytorch hsinchu讲者
以下是我们老师和我及其他助教在TSMC开课的一些经验(顺便打个广告？)
今年三月左右，自强基金会找我们指导教授谈，想在台积电内部开设AI和深度学习课程。
我负责当台积和自强基金会的沟通窗口。
规划实作课程，以及统筹所有助教的教育训练。我们老师负责讲非实作、理论的部分。
来上课的工程师都不是CS背景，而是材料物理统计之类的背景。所以我们在课程规划会议时，决议要拉高助教的比例。最後师生比大约为1:4 (6助教/讲师:约24学生)
上课频率为一周一整天
早上讲原理，下午讲实作
实作会先讲解范例，然後给他们补完范例的延伸应用
比如范例是讲SVM，後面他们就要把范例的SVM调整到不会over fitting。
对一个非相关背景的人来说，要在短短一天内学完理论，然後下午就要知道要怎麽实作，这其实满难的。
所以课程设计的重点也不是在要他们硬干把实作弄出来，而是要透过实作呼应理论讲不清楚的地方。
比如说要调整SVM有很多种方法，他们要自己想出一个解法，然後再跟助教讨论。助教的功用就是要
指出他们的方法和实际上的做法有何差别、指出我们的思路和他们的思路有何差别。(以及告诉他们要怎麽把想法实作出来)
这个领域方法不是唯一的，没有标准答案。所以我们的方针就是着重培养学员讨论的能力。透过上面这种方式，就可以把很多只讲理论搞不懂的东西给搞懂。
不过由於时间紧凑，我们实作课程的投影片和讲义都做得满烂的XD(待会有找到可以摆上来给大家看到底有多烂)
但成效却是出奇的好，最後一周专题成果发表另我们眼睛为之一亮。
我在这之後也接到面试邀约，还有被推荐到其他公司开课。(不过後来因为发生大中毒事件就没有下文了)
结论：
不需要很大的招牌
不需要精美的讲义
GPU和网路都没有
也是可以学得很好
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1F：→ pttworld: 学生好结果当然好 11/22 11:51
2F：推 Morphee: 的确 学生特别强 11/22 12:46
3F：推 Morphee: 对这些理硕来说 就算SVM哪堆推导也没问题 11/22 12:48
4F：→ Morphee: 不会比量子力学难 11/22 12:48
5F：推 TheOneisNEO: 是有多少人读过量力xd 11/22 19:31
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7F：推 Morphee: 材料物理谁没念过量力 不懂就别乱问吧 11/23 01:00
8F：→ Morphee: 乾脆问数学系谁没念过高微好了 11/23 01:01
9F：→ aas5566: 强者聚集地是认真...？ 11/23 01:01
10F：推 handsomebear: 我想知道助教薪水有五万到十万? 11/23 18:04
11F：→ DrTech: 果然是学生。真正实务上会遇到的问题是数据预处理，都比怎 11/25 12:09
12F：→ DrTech: 麽训练svm重要 11/25 12:09
13F：→ DrTech: 学的很好的定义很多，如果只是学怎麽训练模型，这个正常工 11/25 12:14
14F：→ DrTech: 程师上网看一下就好。 11/25 12:14