作者exeex (人非腎鹹)
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標題Re: [心得] AIA 台灣人工智慧學校－技術領袖班
時間Thu Nov 22 10:59:09 2018
我是清大研究生
學校AI課程助教
pytorch hsinchu講者
以下是我們老師和我及其他助教在TSMC開課的一些經驗(順便打個廣告？)
今年三月左右，自強基金會找我們指導教授談，想在台積電內部開設AI和深度學習課程。
我負責當台積和自強基金會的溝通窗口。
規劃實作課程，以及統籌所有助教的教育訓練。我們老師負責講非實作、理論的部分。
來上課的工程師都不是CS背景，而是材料物理統計之類的背景。所以我們在課程規劃會議時，決議要拉高助教的比例。最後師生比大約為1:4 (6助教/講師:約24學生)
上課頻率為一週一整天
早上講原理，下午講實作
實作會先講解範例，然後給他們補完範例的延伸應用
比如範例是講SVM，後面他們就要把範例的SVM調整到不會over fitting。
對一個非相關背景的人來說，要在短短一天內學完理論，然後下午就要知道要怎麼實作，這其實滿難的。
所以課程設計的重點也不是在要他們硬幹把實作弄出來，而是要透過實作呼應理論講不清楚的地方。
比如說要調整SVM有很多種方法，他們要自己想出一個解法，然後再跟助教討論。助教的功用就是要
指出他們的方法和實際上的做法有何差別、指出我們的思路和他們的思路有何差別。(以及告訴他們要怎麼把想法實作出來)
這個領域方法不是唯一的，沒有標準答案。所以我們的方針就是著重培養學員討論的能力。透過上面這種方式，就可以把很多只講理論搞不懂的東西給搞懂。
不過由於時間緊湊，我們實作課程的投影片和講義都做得滿爛的XD(待會有找到可以擺上來給大家看到底有多爛)
但成效卻是出奇的好，最後一週專題成果發表另我們眼睛為之一亮。
我在這之後也接到面試邀約，還有被推薦到其他公司開課。(不過後來因為發生大中毒事件就沒有下文了)
結論：
不需要很大的招牌
不需要精美的講義
GPU和網路都沒有
也是可以學得很好
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1F：→ pttworld: 學生好結果當然好 11/22 11:51
2F：推 Morphee: 的確 學生特別強 11/22 12:46
3F：推 Morphee: 對這些理碩來說 就算SVM哪堆推導也沒問題 11/22 12:48
4F：→ Morphee: 不會比量子力學難 11/22 12:48
5F：推 TheOneisNEO: 是有多少人讀過量力xd 11/22 19:31
6F：推 dulldog: 台積電強者聚集地 上課前可能就先自習 11/22 23:16
7F：推 Morphee: 材料物理誰沒唸過量力 不懂就別亂問吧 11/23 01:00
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11F：→ DrTech: 果然是學生。真正實務上會遇到的問題是數據預處理，都比怎 11/25 12:09
12F：→ DrTech: 麼訓練svm重要 11/25 12:09
13F：→ DrTech: 學的很好的定義很多，如果只是學怎麼訓練模型，這個正常工 11/25 12:14
14F：→ DrTech: 程師上網看一下就好。 11/25 12:14