作者sssh5566 ()
看板Soft_Job
標題Re: [心得] AIA 台灣人工智慧學校－技術領袖班
時間Sun Nov 18 00:54:36 2018
不是走AI的，但正在參加國外類似的bootcamp路過插花一下
畢竟隔壁班是DS班，也觀察了許久
國外的bootcamp也強調翻轉教學
有一套有系統的線上平台＋小作業讓你看
平常每天老師授課時間大概在1~2小時左右
剩下的時間就group project，自己使用線上平台等等
那到底好不好呢？
跟台灣的補習班講師每個都像名嘴比，當然是遠遠不及格
但有個優點就是，如果講師隨時都在學校
即使授課時間很少、學生也能充分地利用講師問問題
我們React_Redux的講師講得很爛，學生也都是自己看udemy影片
但好處是如果有問題不會，基本上他大概都能回答
至於講師整個不在場的話，我真的是整個問號。。。幹嘛不去看udemy、udacity...
很多udemy講師甚至是有問必答的
雖然目前我覺得除了andrew ng的以外udemy的課程評價普普
題外話
想從自學到能就業，ds的學習路徑到底怎規劃？
有沒有那種看完一套課程、做完project就能找到Jr職缺的規劃呢？
如果 AIA不能讓一個 SDE變成Jr DS，我覺得是失敗的。
畢竟國外一堆三個月的ML bootcamp都能讓大學沒畢業的找到工作了。
題外話二
如果真的要振興台灣AI產業，應該培養如何用spark、洗資料之類的人才
而不是玩些建model這類很酷炫的東西吧。。
連數據都沒有玩什麼AI
: 好了，AIA的課程安排雖然真的是人工智障等級，但牠還是有好的一面:
: 1. 很多業界前輩，溫文恭儉讓，很懂得調適心態，並且積極的參與五點看完youtube
: 後的專題討論會。值得敬佩。
: 2. 大師級的演講，和名師的親自講解都非常有水準。
: 3. 有幾位助教很熱心，也懂很多，但感覺工作很血汗，為他們拍拍手。
: 至於AIA該怎樣做才會更好，大家心中都有答案，但因為他們是以營收導向的公司，
: 還是請他們自己好好想想吧。
: 所謂站在風口上，連豬也會飛。若人工智慧真的對台灣的未來如此重要，我期待
: 有更多不同形勢的 workshop，讀書會，講座… 可以豐富這個生態。
: 結論:
: 若是你是ai領域的一片白紙，可以先找找一些很多人推薦的線上課程讀讀。
: 然後你就不用去aia了…
: 但如果你真的很想去aia交朋友。 真的可以去一下。四萬多，跟婚友社其
: 實差不多。就…自己評估吧！
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為什麼你畫的智障每個都是光頭呀?
你是歧視光頭? 還是歧視智障?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 68.2.116.2
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1542473680.A.48B.html
※ 編輯: sssh5566 (68.2.116.2), 11/18/2018 00:58:13
2F：→ Kazimir: 可是因為印度口音+沒字幕退縮了 不然這應該是我目前看過 11/18 01:01
3F：→ Kazimir: 最全的課程 我現在的路線是拿這個當課綱去其他平台學 11/18 01:02
4F：推 f496328mm: 根本不想振興台灣AI，最賺的就是教人AI，要是真的想振 11/18 01:34
5F：→ f496328mm: 興，開一家國際級公司，開出大量職缺，學生就會漸漸往 11/18 01:34
6F：→ f496328mm: 這方向走了，就像台積電一樣，有職缺有產業，整個社會 11/18 01:34
7F：→ f496328mm: 方向就會往這發展了 11/18 01:34
8F：→ gino0717: 我看到人家臉書上有頭銜叫AI傳教士的 感覺滿賺 11/18 01:48
9F：推 aacs0130: 給樓樓上，鴻海，聯發科也有一堆AI職缺呀，不缺職缺 11/18 02:57
10F：→ aacs0130: 有沒有自學的data scientist 可以現身說法呢？ 11/18 02:57
11F：推 aacs0130: 一樓的網站有很多成功案例耶！ 11/18 03:01
12F：推 sailoruranu: 確實 洗資料也是一門大工作 但是沒人重視 11/18 07:37
13F：噓 ken9527k: Andrew Ng 什麼時候跑到Udemy... 11/18 07:43
14F：→ sssh5566: 懶得講清楚而已。。 11/18 07:57
15F：→ elements: 安卓ng應該是在他家coursera，但個人覺得coursera就是很 11/18 09:37
16F：→ elements: 有上大學的感覺。每次都睡著... 11/18 09:37
17F：→ MOONY135: +1 在公司看會很想睡 11/18 09:51
18F：噓 THEWORLDS: .... 台灣談大數據 真的可愛 11/18 11:03
19F：→ DrTech: 在台灣連數據都沒有，會不會太偏激了？而且做AI應用，一定 11/18 11:26
20F：→ DrTech: 要有大數據？ 11/18 11:26
21F：→ DrTech: 說台灣沒大數據，就不要做DS的人，到底是什麼心態？ 11/18 11:26
22F：→ DrTech: 要不要洗數據，要多少數據才夠，都是要看各公司情形吧， 11/18 11:37
23F：噓 b195f1a: 你沒有大數據，你搞AI有什麼意思...... 11/18 13:03
24F：→ b195f1a: 你如果要自己玩玩那自然沒差，你要發展國家戰略，那就肯 11/18 13:03
25F：→ b195f1a: 定要大數據，不然你AI到底要發展什麼產業？ 11/18 13:04
26F：→ elements: 比方說 自駕車 台灣的數據也夠發展一套系統 11/18 13:50
27F：→ xsoho: 行車偵測系統都被國外打趴了，很懷疑投資自駕系統是能搞出 11/18 14:00
28F：→ xsoho: 什麼名堂 11/18 14:00
29F：→ xsoho: 做車用的也都想積極切入中國市場，但對岸連要不要透過中間 11/18 14:02
30F：→ xsoho: 商採用台灣的技術還是個問號 11/18 14:02
31F：→ elements: 這我就無法評論了 我只是舉個例證明ai的數據台灣未必給 11/18 14:04
32F：→ elements: 不起 在討論的議題是數據量不是？ 11/18 14:04
33F：→ b195f1a: 如果只是要數據量，那台灣肯定是有的。 11/18 14:11
34F：推 name0625: 謝一樓分享，我現在真想給半年前的自己一巴掌。 11/18 14:54
35F：推 jason91818: 推教洗資料 11/18 16:27
37F：→ Kazimir: MOOC的文章 按照我的經驗4分的課都可以上 4.5以上是能夠 11/18 16:47
38F：→ Kazimir: 振奮人心的課程 雖然我只各上過一些課 不過總的來說 11/18 16:48
39F：→ Kazimir: EDX適合理論課程 udacity project做得好(就是貴) 11/18 16:48
40F：→ Kazimir: coursera課程全 以現時點來說我會推薦EDX的micromaster 11/18 16:50
41F：→ Kazimir: 課程 在習題/quiz/影片上 總體來說學習體驗比大學好 11/18 16:52
42F：→ Kazimir: 要是不差錢的話 udacity的ND深度淺 可是上起來很爽 科科 11/18 16:55
43F：推 justben: 開個scrapy實戰班好了 XD 11/18 17:09
44F：→ DrTech: 某些人被媒體洗腦吧，自己又不去學習。做AI真的是要看應 11/18 17:38
45F：→ DrTech: 用需求，決定你要什麼數據，要多少量的數據。怎麼反過來了 11/18 17:38
46F：→ DrTech: ，先要有大數據才能做AI。 11/18 17:38
47F：→ DrTech: 即使不談應用，難道你們找工作時，都沒遇過許多公司數據 11/18 17:43
48F：→ DrTech: 分析，現在都是百G的規模嗎。不少見吧。 11/18 17:43
49F：→ DrTech: 難道大家所謂的大數據或AI數據，都是要幾十T嗎。 11/18 17:46
50F：推 minikai: 台灣的道路光在資料集的收集就跟別國的有很大的差異，如 11/18 17:54
51F：→ minikai: 機車就是台灣自駕題目要做的的重要項目之一，說在台灣自 11/18 17:54
52F：→ minikai: 己做自駕沒意義的，我才覺得好笑。 11/18 17:54
53F：推 alznn: 推題外話二 11/18 19:28
54F：→ sssh5566: udacity不缺證書的話。。祖國大陸的滔寶.. 11/18 21:59
55F：推 name0625: 謝謝Kazimir推薦。 11/18 22:26
56F：推 lance8537: 有些人就不懂裝懂愛亂嘴 怎不去數字版 11/19 07:07
57F：噓 THEWORLDS: 哀 學生版 拜託基本大數據觀念要有好嗎 大數據=AI燃料 11/19 12:14
58F：→ THEWORLDS: 可能沒待過業界吧 台灣大數據 架構師都是豪小 慢慢爽 11/19 12:15
59F：→ THEWORLDS: 先理解一下人家國外數據量規格再談真正的ai好嗎 謝謝 11/19 12:18
60F：→ THEWORLDS: 1.200g的數據你可以搞出真的多精明的ai我也是笑笑 11/19 12:19
61F：→ THEWORLDS: 可能教授跟你說沒關係 看專題來決定數據量就好^^ 11/19 12:19
所以我不就說要振興產業應該先振興data engineer 嗎。。。
噓我幹嘛，人家會玻璃心
※ 編輯: sssh5566 (68.2.116.2), 11/19/2018 14:46:31
62F：噓 THEWORLDS: 台灣真的不用想了 就物理限制 人少 你玩啥大數據? 11/19 21:48
63F：推 lance8537: 敢問您哪裡高就 11/20 03:38
64F：→ vincentman: 台灣健保，生物資料庫，數據大到超過你想像，尤其是 11/25 17:20
65F：→ vincentman: 基因 11/25 17:20