真的很想回一下這篇 我之前有碰過一點SVM，但因為公司想要做AI這塊，所以我就跑去念了一大堆關於 deep learning的資料，也去學了包括像是Keras和Tensorflow這樣的Framework AI在現在真的是一個------紅海 Machine learning要上手難嗎? 把Keras blog上的範例複製加貼上，分類器就真的會動了 耶!要入門簡不簡單?! 我曾經跟我主管講，要是只是要找會讓程式動的人，那其實你去找 高中畢業的工讀生就可以了。"讓程式動"跟"知道為何會這樣"有時是天差地遠的兩件事 會跑Keras或是Tensorflow不代表完全知道甚麼叫做machine learning了 ReLu為何會比sigmoid好用? convolution layer中的kernel怎麼來的? Dropout為何會讓訓練的表現更好 ..... 還有一大堆一大堆的問題，這些問題除了是經驗之外，更重要的就是來自於基礎的數學 本身 研究所跟資工系念的東西，前面已經有大師貼過了，這些真的是要打底練功的 (如果到了研究所還要教授教你寫程式，那真的是太廢了吧QQ) 這些基本功夫可能不會直接跟寫"程式本身有關係"，可是如果要把程式寫的好，能夠有效 率的debug和為什麼，那這些基本功就絕對派得上用場了。 我在大學時也不是資工系本科的，但是在念書時需要跑大量的數值分析，然後就踏上了寫 程式這條路，自己也寫了十幾年，雖然還是弱炮一個，但是我對於資工系那些所教的基本 工卻非常的有感覺。 有時一個演算法想破頭都想不出來，翻一下演算法的書，課本上卻寫得清清楚楚的 這種事情見怪不怪，只怪自己基礎沒有打好 最後，我真的很想問原po，倘若有一種語言，你花三個月就可以輕鬆學會(無須任何背景, 而且是很輕鬆地學會)，而且還可以解決一大堆複雜的演算法問題，那請問一下，等你工 作了一段時間之後，你是要如和與學了三個月的文組學店菜鳥做市場的區隔呢? --

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