作者:
buji (卜基)
2019-03-04 11:13:40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!
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2019-03-06 10:31:00推導.證明倒是不用，除非你有很新的突破，想要寫論文，但是計算跟工程要紮實，要知道資料跟任務的統計關係，釐清你的任務在去做特徵工程，必要時還是要轉化任務，各模型的瓶頸跟物理原則，如何優化，還有組合技，跟一些trick的技巧，這樣才會比你拿別人的code亂try還有效率。
作者:
flyfoxy (飛狐)
2019-03-04 11:39:00個人覺得找家教會比較便宜
作者: stevekevin10 (hippo泡) 2019-03-04 11:46:00
別鬧了
個人覺得當課程越來越多的時候 代表已經不適合進場了
作者:
kutkin ( )
2019-03-04 11:57:00找家 教會 比較便宜
比youtube還鳥好嗎，只限在教室時才能看回家就連不進去了。
作者:
plover (喜歡你 (￣▽￣＃)﹏﹏)
2019-03-04 12:19:00認識朋友不錯，有總比沒有好
作者:
buji (卜基)
2019-03-04 12:31:00四大是那四大? 台交清以前報考就沒上，現在更不可能了
AIA 親自示範，AI 超賺，開個學校看看影片隨便就進帳上千萬
作者:
buji (卜基)
2019-03-04 13:05:00而且還換到三重，房租更省原來AI技術這麼好賺? 200* 4.8 = 960萬。
你沒cs背景,自己讀又沒恆心, 不去AIA看來也沒更好選擇了好歹還可以拉一些人脈不過前人都提過AIA是企業訓練班, 散客去效益自行評估
作者:
buji (卜基)
2019-03-04 15:01:00我有CS背景，只是不是前三大，又有一段時間沒 coding 了不知AIA只是學費太貴，還是連內容都不好不值得上?
作者:
baseguard (....NN )
2019-03-04 15:38:00這課程適合在職進修 用來轉行不太適合
去找另外一個想導入AI 的工廠管理缺 , 那當然是加分如果想直接轉去做 AI演算法 當然是ㄏㄏ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而且競爭對手還有一堆讀數學的 讀物理的
作者:
buji (卜基)
2019-03-04 15:51:00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應該只是學到一些入門的學問與實作吧...
作者:
kutkin ( )
2019-03-04 17:13:00這種打高空的不適合新手吧
作者: dulldog (咕仔) 2019-03-04 17:52:00
學習在個人 @@
這種名稱看起來不ok技術領袖班? 感覺就是給已經不碰技術的大頭去的
要學技術了 還報技術領袖班 你有先看清楚課程內容嗎
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2019-03-04 22:21:00AI最有前途的是，開了一堆課程才能賺大錢，傷心啊
作者:
kokolotl (nooooooooooo)
2019-03-04 22:25:00賣金鏟子
作者:
kutkin ( )
2019-03-04 22:40:00機率與統計 機器學習基礎與演算法 深度學習理論入門
我把技術領袖跟經理人班搞混了 可以建議你先上上看吳恩達老師的線上課程
作者:
bibo9901 (function(){})()
2019-03-05 01:12:00那課程表每一週的規劃 正常來都是三學分的正課吧XD
恕我直言，你對一個東西有惰性，表示你對它也沒多大興趣
作者:
buji (卜基)
2019-03-05 10:19:00我沒學完該課的一原因是我對 Octave/Matlab不太有興趣若該課用 Python 我應該會學完。不是難度的問題，而是應用性eval19452002兄教訓的是，之後我一定反覆提醒自己努力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
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2019-03-05 21:11:00ml基礎在線代.偏微.還有基統，了解這些外加特徵工程就80分了，基礎不好永遠都在瞎子摸象，老闆要你變新東西你也變不太出來
作者:
buji (卜基)
2019-03-05 22:27:00請問需要會計算、應用，還是還得會推導、證明定理?
作者: asimk193 2019-03-05 22:36:00
如何收集資料也是很重要的
作者:
buji (卜基)
2019-03-06 01:08:00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
不不不 我覺得四大的訓練真的有差 看看那交大精實的課
作者:
buji (卜基)
2019-03-07 11:35:00感謝 sxy67230 兄詳細說明，相信對大家有很大的幫助
作者:
buji (卜基)
2019-03-08 23:30:00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)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在學校正規學習不是不好，而是門檻高，錄取少，限制多
作者:
name0625 (lawpy)
2019-03-09 09:23:00補習班的確不喜歡這門課，補習班貴上許多品質又差但學校根本沒差，四大碩是要產精實人才，私校才會怕面試看到四大碩跟AIA你會期待哪個？我可不敢說上完這課程等於18學分最近科技新聞或本版隔壁版都有說，資料科學或機器學習的工作會向下修正，要轉行吃這行飯看起來還是四大碩才站得住
作者:
buji (卜基)
2019-03-10 00:17:00AIA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
作者:
name0625 (lawpy)
2019-03-10 01:59:00我不知道你在激動什麼，我沒說同學都不行我也沒說這課程老師都不行我只想表達：以快速充電來說，網路資源>AIA>補習班，cp值也是我只是想提供不同意見，而不是一直吹捧AIA是除了碩班外的最佳解你頭洗下去不想後悔可以理解，但我覺得該有多方意見言盡於此
作者:
buji (卜基)
2019-03-10 13:41:00我沒激動啦，用字遣詞不夠婉轉含蓄，請包涵