如何培養工程師成AI人才?

成為一名人才絕對沒有最短路徑，也沒有最佳攻略，但是面對一個新的科技轉折點，推演急遽成長的市場需求與未來5年的產業供需變化，入門的AI 工程師是極有可能在3-5年時間，成為各公司與產業扛大旗的人才，如何能自我培養與上對高速列車？怎麼樣可以有效率的累積實力？我想可從這幾點個人技能來提昇：

1. 厚植內在實力：持續讀最新的技術論文、實做程式、帶領讀書會、統整報告、寫Medium 文章分享、甚至發表論文這幾項基本的個人技能，這是內功深化的累積。
2. 強化對外軟技能：培養基本的團隊協作能力和同事的溝通的能力，能夠用系統性思維解決問題，透過帶領教學與主題分享，反思轉換所學的知識，因為一位頂尖的人才，沒有團隊與群眾溝通能力，無法升級到更高層次。
3. 善用社群力量：善用OpenSource 繼續保持世界的開放和連接，OpenSource 有很多種不同的模式，在AI領域學習上Wikipedia、電腦科學論文ArXiv、開源程式碼GitHub、GitLab ...都是很好的開源系統，他們有著不同的理念，如果能實際參與機器學習分析 Kaggle 競賽，取得好的實戰經驗會更好。
4. 深入產業運用：保持產業密切合作，深入場域或是進行交流循環，AI技術如果不能結合產業領域知識活用，就像研發很多廚具但是始終無法做菜上桌。從點放驗證進一步能將流程優化，可將知識與經驗落地者，才能放大自己的市場價值。
5. 養成國際格局：主動與國際接軌與專家接觸交流，透過線上自學更新最新技能，ex: YouTube, Coursera, Udacity, Udemy, edX 頂尖大學免費或自費課程；加入線上專家社群、追蹤大神與大廠的新技術發表，參加國際頂級研討會、國際大型展覽論壇，爭取擔任會議講者不只可以發表看法，同時可以建立與高手專家的關係。

P.S. 上文是我連假時給AI Academy工程師的一點精進建議，也分享給大家，希望對正在努力突破的工程師有用，歡迎分享💪

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因疫情的關係，許多公司都釋出免費線上學習資源
平常都是要好幾千元的課程，現在通通免費！
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文章的學習資源都以英文影片較多
所以學習好英文真的很重要XD

這篇算是整理非常齊全，且不斷有更新
在留言處我也分享自己喜歡的免費學習資源，而文中沒提到的～
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【喝點酒後口說變流暢了，但聽力怎麼沒變好？】

信義區早上的星巴克，常常充滿的 WFH (不是WTF，不要看錯) 的外國人或 ABC。今天就正坐在我斜對面的飯店投資業的人，用 ZOOM 開會的聲音，迴響了整個星巴克 (我絕對沒翻白眼)。

講一句廢話：英文聽力要進步，一定要多聽。

但怎麼聽，又聽哪一種內容？

以後者來說，有學生想要在conference call 時，更聽得懂老外在說什麼。然後在家狂聽 TED Talk。這樣做有對嗎？

➠ 不是說這樣一定不會進步，但只能說進步幅度會有限、而且有點慢，因為內容性質差太多。

選聽力教材時，要特別注意聽力內容可以有一個光譜 (Spectrum)：

(左到右) 從非常自然 (naturalistic, authentic) 到 contrived, modified, or scripted (ㄙㄟ好的)。

你想要聽懂怎樣的聽力，可以起碼從相似光譜的內容去練習。

✔︎ 「空中英語教室」的課文對話？當然偏光譜的右邊。那是錄音員進錄音室錄的，也為了學習者的程度改變過速度，講話也特別清楚。

✔︎ TED? 當然也篇右邊（除非裡面有在講故事)。每個講者上去 TED 的舞台，那個稿子的改了 10 次以上，到了倒背如流的狀況。我們看到的是他們進入心流 (flow) 的狀態。

✔︎ 「Coursera、Udacity」 上面的課程？偏左邊。雖然課程內容要講什麼大概教授都已經知道，但 deliver 的方式，因為課程時數長，還是比較 spontaneous、自然。

✔︎ 「電影？Netflix? 美劇？」 大概在中間。沒有在非常左邊的原因是因為，演員還是有「劇本」。但演員還是可以努力演出自然的感覺，所以在中間。

✔︎ Podcast? 除非ㄙㄟ了很久，不然比較是中間偏左。

✔︎ 在 bar / club 聽到老外講的？左邊到爆。

✔︎ 我在紐約唸書時聽到的兩個美國室友聊天？左邊到了一個不行在左邊。那是一種很多時候要靠「背景知識」和「熟識度」來輔助聽力的聽力內容。

（這就是窄式學習倡導的啦)

但是教材越自然越難嗎？也不一定。講 difficulty 和 complexity 這兩個概念可能要講三天三夜。

✔︎ 如果你想要找到系統性的方法、找到一個真的很會教的老師好好學習聽力和發音（不是只是沒方法的叫你一直聽跟一直發發看)，我非常推薦我在哥大的學妹楊子萱老師的課。這禮拜天 (4/19) 早上11:00 有子萱老師的免費公開課，戴口罩也要來聽！

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