※ 引述《noodle3574 (拉面)》之铭言： : 帮朋友发文代问 : ———————————————————— : 大家好，小弟最近下定决心要转行，对AI的部分有点兴趣 : 大概了解之後发现AI是用Python写的，但做程式相关的朋友说转行的话不太建议用Python : 当起手 : 因为是新东西，目前就业机会相较其他语言比较少建议从别的学起，也建议我上来问问各 : 位前辈 : 想问有做AI相关工作还有使用Python的前辈们，学Python的出路相对其他语言真的比较少 : 吗?或是有其他更推荐做为入门的语言? : 在网路上搜寻相关课程发现资策会和巨匠电脑有在卖Python的课程，看了一下有点想报名 : ，毕竟有老师教 : 好奇他们的课程在职场上是真的实用且有帮助的吗?还是有其他更推荐的教材或教学方面 : 的资源可以使用呢? : 最後想走AI方面的话前面可以做什麽类型的工作来累积经验跟技术呢 : 我知道程式语言的水很深，所以想问问有经验的前辈们的看法和建议。谢谢大家 : ————————————————————- : 更 : 其实我就是帮发问的人的朋友啦 : 我本身是後端的 我没写过python : 也没涉略过AI的技术 : 不能给他什麽意见 所以让他来这里问问 : 我只知道半路出家写python 比较没什麽工作机会而已 : 我的认知是python 相较於其他语言比较‘新’ : 所以不如学一个随便都好找工作的语言 : 我就是那个半桶水的朋友啦 ㄏ : 以上 替我朋友感谢大家的回覆 我认为要先厘清楚一点，要做AI的模型并非只能透过Python， 大家都用Python原因在於AI套件都已经由国外的大神做好了， 甚至有些套件都事先训练好资料，提供weight档案，可以直接使用应用在某些专案， 若只是要用这些AI套件，使用Python非常方便 Python的优点： 1.AI套件很多，国外很多人使用此程式语言，所以套件资源很丰富 2.其他套件可以做许多工程面的事情，例如爬虫、建API、接API资料等等 3.for回圈或IF的格式等等，格式很简略，coding过程很舒爽，方便读code也方便修改 需要具备的初步知识： 1.程式面： 了解资料基本整理用法，例如merge，Append等等， 具备资料整理经验才能够因应各种专案的资料需求， 这是基本功，程式不够强，後面走不下去， 2.数学理论面： 若只是要用套件，没有要土炮一个AI模型，配合网路上找的到的范例， 我认为可以从likelihood function的章节开始看， 然後熟读线性回归Linear Regression的理论， 线性回归建构预测模型的运作流程与理论想法， 也要清楚认识使用gradient descent的机器学习模型的运作流程与理论想法， 比较两者差异是什麽 上述这些只是让你理解为何机器学习或其他学习为何可以work的理论基础， 若连基本运作流程都不想知道，那就只要知道AI模型大概分成两种目的的模型， 分类目的以及预测某个值的目的，数学理论就可以先略过 若上述两点方面都有初步认识後，就是一个路上人人碰的到的Python套件拼装师 没套件就做不了专案 但是相反的，简单常见的专案需求用套件就能够搞定了 --

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