作者buji (卜基)
看板Soft_Job
標題[請益] 關於 AIA 人工智慧學校技術領袖班課程
時間Mon Mar 4 11:13:40 2019
我報了北部第四期課程，就要開學了，才發現這邊對於該課程負面評價遠大於正面評價，看了頗難過。
其實我只想上個AI課程後有整體的了解，有問題時有人可以請教。之前曾上過 Couresa 吳恩達的免費課程 Machine Learning, 也不錯，但一個人在家看容易有惰性，也容易被打斷，最終也沒看完。實在汗顏。
坊間AI的課也很多，都不便宜，而且都是部分AI內容而已。
我不相信完全沒有CS背景的人，能上完一期就實作AI工作。只希望上完之後有些實質幫助就好. 畢竟自己也有些CS基礎與實務經驗。若是完全轉行直接挑這課，恐怕很辛苦。但若公司看到你在原本的學經歷，多了這一項，應該不至於扣分吧?
我覺得這課程應該比較適合資工相關背景的人加速充電用。上完之後，仍得持續學習與應用，才有可能變成自己的東西。
但原來每堂上課都要帶筆電是為了看 youtube 影片，而不是為了實作。傷心啊!
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1F：→ flyfoxy: 個人覺得找家教會比較便宜 03/04 11:39
2F：噓 stevekevin10: 別鬧了 03/04 11:46
3F：→ richard07250: 樓上 我看成去教會比較便宜.. 03/04 11:46
4F：→ MOONY135: 個人覺得當課程越來越多的時候 代表已經不適合進場了 03/04 11:57
5F：推 kutkin: 找家 教會 比較便宜 03/04 11:57
6F：推 you878787: 比youtube還鳥好嗎，只限在教室時才能看回家就連不進去 03/04 12:09
7F：→ you878787: 了。 03/04 12:09
8F：→ Hertzfeld: 拜託去念四大資工碩 03/04 12:14
9F：推 plover: 認識朋友不錯，有總比沒有好 03/04 12:19
10F：→ buji: 四大是那四大? 台交清以前報考就沒上，現在更不可能了 03/04 12:31
11F：推 f496328mm: AIA 親自示範，AI 超賺，開個學校看看影片 03/04 12:47
12F：→ f496328mm: 隨便就進帳上千萬 03/04 12:49
13F：→ vi000246: 真假 這麼好騙喔 03/04 12:53
14F：→ buji: 而且還換到三重，房租更省 03/04 13:05
15F：→ buji: 原來AI技術這麼好賺? 200* 4.8 = 960萬。 03/04 13:07
16F：→ truehero: 你沒cs背景,自己讀又沒恆心, 不去AIA看來也沒更好選擇了 03/04 14:40
17F：推 truehero: 好歹還可以拉一些人脈 03/04 14:42
18F：→ truehero: 不過前人都提過AIA是企業訓練班, 散客去效益自行評估 03/04 14:48
19F：→ buji: 我有CS背景，只是不是前三大，又有一段時間沒 coding 了 03/04 15:01
20F：→ buji: 不知AIA只是學費太貴，還是連內容都不好不值得上? 03/04 15:03
21F：推 Gaogaigar: 重點在於怎麼說服公司聘用你 那AIA有幫助到嗎？ 03/04 15:33
22F：→ truehero: 重點是目標啦..如果你是搞工廠管理的,上完AIA 03/04 15:37
23F：→ baseguard: 這課程適合在職進修 用來轉行不太適合 03/04 15:38
24F：→ truehero: 去找另外一個想導入AI 的工廠管理缺 , 那當然是加分 03/04 15:38
25F：→ truehero: 如果想直接轉去做 AI演算法 當然是ㄏㄏ 03/04 15:39
26F：→ truehero: 如果想轉演算法缺,後續還有讀論文實作論文一堆技能要點 03/04 15:40
27F：→ truehero: 而且競爭對手還有一堆讀數學的 讀物理的 03/04 15:42
28F：→ buji: 瞭解，謝謝。現在的部分工作是資料分析，希望上完能有些幫助 03/04 15:51
29F：→ buji: 應該只是學到一些入門的學問與實作吧... 03/04 15:53
30F：→ pkro12345: AI真的好賺的最佳例子 03/04 16:10
31F：→ kutkin: 這種打高空的不適合新手吧 03/04 17:13
32F：推 dulldog: 學習在個人 @@ 03/04 17:52
33F：推 rxhivzero: 這種名稱看起來不ok 03/04 21:00
34F：→ rxhivzero: 技術領袖班? 感覺就是給已經不碰技術的大頭去的 03/04 21:01
35F：推 blackrays: 要學技術了 還報技術領袖班 你有先看清楚課程內容嗎 03/04 21:40
36F：→ buji: 感謝諸位嚴厲的指摘。但大家都上過這課程了嗎? 03/04 22:11
38F：→ buji: 我算在職進修，主要希望能加速自己學習AI,不可能只靠這個學 03/04 22:19
39F：→ buji: 打高空的應該是經理人班。每週上一天，聽名師講解結交朋友 03/04 22:20
40F：→ DrTech: AI最有前途的是，開了一堆課程才能賺大錢，傷心啊 03/04 22:21
41F：推 kokolotl: 賣金鏟子 03/04 22:25
42F：推 kutkin: 機率與統計 機器學習基礎與演算法 深度學習理論入門 03/04 22:40
43F：推 blackrays: 我把技術領袖跟經理人班搞混了 可以建議你先上上看吳 03/05 01:05
44F：→ blackrays: 恩達老師的線上課程 03/05 01:05
45F：推 bibo9901: 那課程表每一週的規劃 正常來都是三學分的正課吧XD 03/05 01:12
46F：→ eva19452002: 恕我直言，你對一個東西有惰性，表示你對它也沒多大 03/05 06:04
47F：→ eva19452002: 興趣 03/05 06:05
48F：→ buji: 我沒學完該課的一原因是我對 Octave/Matlab不太有興趣 03/05 10:19
49F：→ buji: 若該課用 Python 我應該會學完。不是難度的問題，而是應用性 03/05 10:19
50F：→ buji: eval19452002兄教訓的是，之後我一定反覆提醒自己努力 03/05 10:21
51F：→ buji: 吳恩達比較新錄的課好像效果較好，之後找時間再學習看看 03/05 10:22
※ 編輯: buji (59.127.164.246), 03/05/2019 18:13:31
※ 編輯: buji (59.127.164.246), 03/05/2019 18:34:31
52F：推 sxy67230: ml基礎在線代.偏微.還有基統，了解這些外加特徵工程就80 03/05 21:11
53F：→ sxy67230: 分了，基礎不好永遠都在瞎子摸象，老闆要你變新東西你也 03/05 21:11
54F：→ sxy67230: 變不太出來 03/05 21:11
55F：→ buji: 請問需要會計算、應用，還是還得會推導、證明定理? 03/05 22:27
56F：推 asimk193: 如何收集資料也是很重要的 03/05 22:36
57F：→ buji: 關於四大資工碩，應非訓練比他校更扎實，而是學生的素質較高 03/06 01:08
58F：推 sxy67230: 推導.證明倒是不用，除非你有很新的突破，想要寫論文， 03/06 10:31
59F：→ sxy67230: 但是計算跟工程要紮實，要知道資料跟任務的統計關係， 03/06 10:31
60F：→ sxy67230: 釐清你的任務在去做特徵工程，必要時還是要轉化任務，各 03/06 10:31
61F：→ sxy67230: 模型的瓶頸跟物理原則，如何優化，還有組合技，跟一些tr 03/06 10:31
62F：→ sxy67230: ick的技巧，這樣才會比你拿別人的code亂try還有效率。 03/06 10:31
63F：推 sxy67230: 吳教授的課真的滿深入淺出的了，matlab本來就是研究領 03/06 13:19
64F：→ sxy67230: 域在使用的，讓你更好瞭解ml的算法，驗證你的算法數值 03/06 13:19
65F：→ sxy67230: 有無問題，也方便讓你瞭解算法的極限，python你去呼叫nu 03/06 13:19
66F：→ sxy67230: mpy做矩陣運算更痛苦，要不然julia也不會那麼火 03/06 13:19
67F：推 TitanEric: 不不不 我覺得四大的訓練真的有差 看看那交大精實的課 03/06 19:59
68F：→ buji: 感謝 sxy67230 兄詳細說明，相信對大家有很大的幫助 03/07 11:35
第一次上課，看到近兩百人聚精會神的聽講，感覺想求知上進的人很多。
參加的學員男女老少都有，並非都是年輕人。學員來自各行業各領域，專長經歷都不太一樣。企業培訓，自費進修，在職離職的都有。
台北班地點在三重有點偏遠，離捷運站走路15-20分鐘，但辦公大樓環境不錯，也有餐廳可滿足基本需求。實作環境寬敞明亮，相當舒服。
關於採用影片課而非老師親自上，校方解釋是這樣每個人可按照自己進度前進。實際上觀察果然每個人的速度不太一樣。至於教學影片，校方說現在播放的是重新錄製的 2.0版影片。
影片課程在遠端也可以看，但校方要求學員要去上課。一方面是現場有助教同學可以幫你，二來是避免你怠惰。以前有人請假在家看，久而久之就跟不上了。
每位助教輔導約 16-24人，有問題不限詢問指派之助教，因助教專長也各部相同。
每人分配遠端 1080ti GPU一張，可遠端連線伺服器使用。待小組做專題時，可合併 GPU來跑加快速度。
第一天看的是 python 基礎影片，可能多數人都會了，所以看得比較快，有問題的比較少。
※ 編輯: buji (59.127.164.246), 03/07/2019 17:07:33
69F：推 readonly: 這課一週是大學一學期或是一學年的課…能學到什麼？ 03/08 19:20
70F：→ buji: 誰說一週就是一學期的課? 沒來上不要瞎猜。一週就是一週的課 03/08 23:30
71F：→ buji: 每天上六小時進度，共16週每周三次，所以不妨看成18學分的課 03/08 23:31
72F：→ buji: 是基礎AI課程，也需學員的電腦實力配合，之後再學進階課程 03/08 23:33
73F：→ buji: 今天有清大陳宜欣老師來講AI，有趣的是這課程不含"AI"這門課 03/08 23:36
74F：→ buji: 來教室學效率還是比較好，大家乖乖的把進度看完，作業做完 03/08 23:37
75F：→ buji: 補習班應該很不爽這課，因為收費太低廉破壞行情(每日千元) 03/08 23:38
76F：→ buji: 學校也可能不喜此課，很多潛在學生可能因此不去學校修課 03/08 23:40
77F：→ buji: 在學校正規學習不是不好，而是門檻高，錄取少，限制多 03/08 23:40
78F：推 name0625: 補習班的確不喜歡這門課，補習班貴上許多品質又差 03/09 09:23
79F：→ name0625: 但學校根本沒差，四大碩是要產精實人才，私校才會怕 03/09 09:23
80F：→ name0625: 面試看到四大碩跟AIA你會期待哪個？ 03/09 09:23
81F：→ name0625: 我可不敢說上完這課程等於18學分 03/09 09:23
82F：→ name0625: 最近科技新聞或本版隔壁版都有說，資料科學或機器學習 03/09 09:23
83F：→ name0625: 的工作會向下修正，要轉行吃這行飯看起來還是四大碩才 03/09 09:23
84F：→ name0625: 站得住 03/09 09:23
85F：→ buji: AIA怎麼跟四大碩比? 就像英語補習班與國立英研所學生的差距 03/10 00:17
86F：→ buji: 18學分是照時數算而已。因每科上課時數少，所以就是學點基礎 03/10 00:19
87F：→ buji: 問題是並非人人都能念碩士班，AIA學生有好幾成中年以上進修 03/10 00:20
88F：→ buji: 這些人多半是主管，上有父母下有孩子要養，工作不能放的 03/10 00:21
89F：→ buji: 另也有不少學員本身就是有數年軟體開發經驗，並非都是生手 03/10 00:25
90F：→ buji: 大家都有常識，沒人會以為短期財務課上完就能變成基金操盤人 03/10 00:28
91F：推 name0625: 我不知道你在激動什麼，我沒說同學都不行 03/10 01:59
92F：→ name0625: 我也沒說這課程老師都不行 03/10 01:59
93F：→ name0625: 我只想表達：以快速充電來說，網路資源>AIA>補習班，cp 03/10 01:59
94F：→ name0625: 值也是 03/10 01:59
95F：→ name0625: 我只是想提供不同意見，而不是一直吹捧AIA是除了碩班外 03/10 01:59
96F：→ name0625: 的最佳解 03/10 01:59
97F：→ name0625: 你頭洗下去不想後悔可以理解，但我覺得該有多方意見 03/10 01:59
98F：→ name0625: 言盡於此 03/10 01:59
99F：→ buji: 我沒激動啦，用字遣詞不夠婉轉含蓄，請包涵 03/10 13:41
100F：→ buji: 不過網路資源於補習教學各有優點，我覺得可以相輔相乘 03/10 14:21
101F：→ buji: 網路自學卡關時有時就是克服不了，找不到師父的話容易受挫 03/10 14:24
102F：→ buji: 此外全自由的學習時程，也不是人人都能穩定前行 03/10 14:26
103F：→ buji: 如果都靠網路資源自學就能成功，大家也不用去念資工碩了 03/10 19:08