作者jasontgi (政)
看板Soft_Job
標題[心得] 要導入AI需要軟體&數據資料的文化
時間Thu Jan 3 23:15:06 2019
{原文出處}
https://www.facebook.com/ai4quant/posts/385788271986151
要導入AI需要軟體&數據資料的文化
台灣業界長期並不將軟體工程與資料科學視為顯學
機器學習是奠基在 ML Engineer 與 Data Engineer 之上，還不包含最普遍的 Software
Engineer
所以在人工智慧之前，不妨先想想「工人智慧」可以做到什麼：比如影像監視、圖片物體
辨識、語音辨識、自動駕駛，請人類來做，可以提供有價值的服務嗎？如果提供的價值能
夠讓服務品質升級，就可以考慮透過AI來自動化。
台灣每年大量的資訊科系畢業生卻都以投入硬體產業鏈居多，直到2018年國際科技公司如
Google, Microsoft, Amazon, IBM, Line, Oath Yahoo開始招聘AI工程師，希望能有所變
化。
很多已經在硬體廠工作的硬體工程師或管理階層，因為已經領了高薪>150萬總體年薪(基
本薪+bonus+加班費)，轉換成本比較大，除非職場上的加班文化、工作理念不同才有可能
降薪轉換跑道加入AI新創。但是AI這個領域裡在台灣有多年Software+Data經驗的人不多
，所以剛投入AI的工程師很多時候還會花時間打滾摸索。
Reference
https://data.leafwind.tw/build-software-engineering-and-data-culture-before-doing-ai-6e345986f872
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 150.117.24.183
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1546528508.A.C2B.html
1F：推 twilighthook: data science這門台灣很少重視.. 01/03 23:40
2F：→ s890510: 希望不是喊一喊然後沒多久就砍人了...0A0 01/04 00:31
3F：推 marc47: 如果不是做核心架構AI很難賺錢，因為等級級距落差太大，燒 01/04 01:24
4F：→ marc47: 錢燒很兇，最後推而求其次還不如用人做系統分析+經驗累積 01/04 01:24
5F：→ marc47: ，邊做點累積AI智慧能力，比較實在 01/04 01:24
6F：→ wrt: 已經在砍人了 01/04 12:09
7F：→ francej: 台灣要靠資料賺世界的錢錢很難很難啦 01/04 14:35
8F：→ francej: 就一個自我封閉的小島，能掌握的資料很難跟外面的對手拚 01/04 14:36
9F：→ francej: 拚核心演算法也許有機會 但前提也是要找到夠天才的才有用 01/04 14:37
10F：→ francej: 就已自動駕駛來說 人家Tesla已經一堆車子在路上跑蒐集 01/04 14:39
11F：→ francej: big data，演算法如果都是神經網路 台灣廠商根本不可能 01/04 14:40
12F：→ francej: 有機會的 (資料來源矮人一大截) 01/04 14:40
13F：→ francej: ML/DS在台灣恐怕就是國內中小企業等級 小確幸一下而已 01/04 14:42
14F：→ francej: 搞GPU硬體晶片架構的反而還比較有機會站上世界舞台 01/04 14:44
15F：→ eva19452002: 台灣的健保資料庫很龐大的，夠分析了 01/05 08:14