為什麼這篇ai工程師自學鄉民發文收入到精華區：因為在ai工程師自學這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者newJoey (Joey)看板Soft_Job標題[請益] 學習AI課程轉職AI工程師時間Su...
很不幸的被裁員了
並非自身能力問題
而是公司裁撤了我的部門
本人已做軟體工程師十年
程式上有一些基礎
但對AI還尚未研究
目前看到很多AI的課程
想說趁這個時候補一下自己缺乏的技能
看是否能夠轉換跑道
看到有 資策會 人工智慧學校 中華行動數位科技 巨匠 等
等都有開相關課程
是否去上課後有利於之後的轉職?
還是台灣不適合研究人工智慧?
還是哪一家的課程比較推薦?
請問一下這些課程有辦法找的到好的工作嗎? 或者上完後能有好的就業機會?
本人不是四大碩
但是是資工系本科
很長時間是做遊戲前端開發
iOS和Android都能開發
但目前完全不想做遊戲相關工作
有什麼是轉行的好出路?
忽然轉AI是否是個好方向?
感謝大家的建議
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推 ggggggh: ai泡沫 11/11 20:32
→ JPChinbotsu: iOS 和Android都能開發？你是用OpenES還是Unity? 11/11 20:33
推 JPChinbotsu: 如果不是會寫Native其實很難說兩個都會 11/11 20:34
推 MontaEllis8: 對大數據、AI有幻想的人真的好多啊... 11/11 20:35
→ newJoey: 主要是用cocos2d-x，unity也有碰過，OpenGL也會一些。 11/11 20:36
推 Gaogaigar: 轉什麼都可以，看你能不能接受薪水被當新鮮人 11/11 21:22
推 menshuei: 做app或是網頁感覺同質化的程度高，而且又是跨行轉過來 11/11 21:31
→ menshuei: 的人首選，大數據與AI比較有知識的深度可以鑽研。 11/11 21:31
推 x246libra: 你是想要錢 還是 成就感? 11/11 21:58
→ xv011: AI 大數據班 唸完大多都是洗資料 的水電工程式 因為資料 11/11 21:59
→ xv011: 科學家的缺少 競爭多 都是頂尖的 11/11 21:59
推 gino0717: 找AI公司不小心就會找到那種 很奇怪的公司 11/11 22:17
推 olen0622: 線性代數和統計會嗎 11/11 22:24
推 NCUking: dick learning的數學基礎課程 資工系都修過 11/11 22:31
推 Morphee: 這種課程的履歷都會被淘汰掉 11/11 22:58
推 kyushu: Couriers 或 udacity 的課都是不錯的選擇 11/11 23:16
推 Murasaki0110: 有點程度的都會覺得數學還好 但paper絕對要看得快 11/11 23:33
→ antpro: 資工自學AI沒問題吧…… 11/11 23:41
噓 exthrash: 你阿嬤都會的AI 11/12 01:14
推 lf2nick: 去coursera 上課吧 還有證照 履歷加分 11/12 07:40
→ luluking: 都當了十年工程師了還沒自學的能力？ 11/12 08:41
推 reveriel: 國網中心的ai數位平台看看 如果有心得再考慮吧 11/12 09:08
→ reveriel: 十年了 不是該找只靠嘴的工作嗎 11/12 09:09
推 oopFoo: 唯一推薦web。路越來越寬。 11/12 10:44
→ DrTech: 大家都從小學英文，也沒看有多少人英文強。大家都寫了10年 11/12 13:04
→ DrTech: 程式，也沒看到很多高手。大家都學AI，下場也是差不多啦。 11/12 13:04
→ DrTech: 如果職場好方向是指賺錢多，思考應該更廣一點，一直學新 11/12 13:07
→ DrTech: 技術賺錢並非唯一方法。 11/12 13:07
→ DrTech: 小心做一行，低薪一行，怨一行阿。 11/12 13:09
推 oscar90702: ML的話，推Stanford CS229 和 台大資工林軒田教授的機 11/12 13:16
→ oscar90702: 器學習基石 11/12 13:16
→ DrTech: 我是覺得AI要學，但AI只是工具，不是目的與工作方向。不要 11/12 13:16
→ DrTech: 把工具與工作方向混著思考。 11/12 13:17
推 titikaka: 真的對AI有興趣，麻煩請往phd走，目前都是弱AI，真的希 11/12 13:28
→ titikaka: 望AI技術再往前推進，phd是最好的環境，但是如果只是混 11/12 13:28
→ titikaka: 口飯吃，我覺得有點難拼得過大廠 11/12 13:28
→ admin520: 海水要退了喔... 11/12 22:52
→ aacs0130: AI 要看paper快，數學強，還要有熱情，技術變很快 11/13 00:50
推 Angesi: AI要修的是研究所級的統計課 你如果只有大學部的初等機率 11/13 11:20
→ Angesi: 是不夠的 因為所有的數據都會以矩陣來表示，最好能夠旁聽 11/13 11:21
→ Angesi: 研究所課程 11/13 11:21
推 shownlin: 誰說AI一定要走Learning base? 11/14 01:24
→ WunoW: 很殘忍跟你講 台灣的環境玩不起AI 但區塊鏈很有機會 11/14 21:27
→ WunoW: 七大黑洞不是在美國就是在中國 台灣走資料科學怎麼跟人家拚 11/14 21:28