※ 引述《noodle3574 (拉麵)》之銘言： : 幫朋友發文代問 : ———————————————————— : 大家好，小弟最近下定決心要轉行，對AI的部分有點興趣 : 大概了解之後發現AI是用Python寫的，但做程式相關的朋友說轉行的話不太建議用Python : 當起手 : 因為是新東西，目前就業機會相較其他語言比較少建議從別的學起，也建議我上來問問各 : 位前輩 : 想問有做AI相關工作還有使用Python的前輩們，學Python的出路相對其他語言真的比較少 : 嗎?或是有其他更推薦做為入門的語言? : 在網路上搜尋相關課程發現資策會和巨匠電腦有在賣Python的課程，看了一下有點想報名 : ，畢竟有老師教 : 好奇他們的課程在職場上是真的實用且有幫助的嗎?還是有其他更推薦的教材或教學方面 : 的資源可以使用呢? : 最後想走AI方面的話前面可以做什麼類型的工作來累積經驗跟技術呢 : 我知道程式語言的水很深，所以想問問有經驗的前輩們的看法和建議。謝謝大家 : ————————————————————- : 更 : 其實我就是幫發問的人的朋友啦 : 我本身是後端的 我沒寫過python : 也沒涉略過AI的技術 : 不能給他什麼意見 所以讓他來這裡問問 : 我只知道半路出家寫python 比較沒什麼工作機會而已 : 我的認知是python 相較於其他語言比較‘新’ : 所以不如學一個隨便都好找工作的語言 : 我就是那個半桶水的朋友啦 ㄏ : 以上 替我朋友感謝大家的回覆 我認為要先釐清楚一點，要做AI的模型並非只能透過Python， 大家都用Python原因在於AI套件都已經由國外的大神做好了， 甚至有些套件都事先訓練好資料，提供weight檔案，可以直接使用應用在某些專案， 若只是要用這些AI套件，使用Python非常方便 Python的優點： 1.AI套件很多，國外很多人使用此程式語言，所以套件資源很豐富 2.其他套件可以做許多工程面的事情，例如爬蟲、建API、接API資料等等 3.for迴圈或IF的格式等等，格式很簡略，coding過程很舒爽，方便讀code也方便修改 需要具備的初步知識： 1.程式面： 了解資料基本整理用法，例如merge，Append等等， 具備資料整理經驗才能夠因應各種專案的資料需求， 這是基本功，程式不夠強，後面走不下去， 2.數學理論面： 若只是要用套件，沒有要土炮一個AI模型，配合網路上找的到的範例， 我認為可以從likelihood function的章節開始看， 然後熟讀線性回歸Linear Regression的理論， 線性回歸建構預測模型的運作流程與理論想法， 也要清楚認識使用gradient descent的機器學習模型的運作流程與理論想法， 比較兩者差異是什麼 上述這些只是讓你理解為何機器學習或其他學習為何可以work的理論基礎， 若連基本運作流程都不想知道，那就只要知道AI模型大概分成兩種目的的模型， 分類目的以及預測某個值的目的，數學理論就可以先略過 若上述兩點方面都有初步認識後，就是一個路上人人碰的到的Python套件拼裝師 沒套件就做不了專案 但是相反的，簡單常見的專案需求用套件就能夠搞定了 --

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