如果你已經工作一段時間，
剛好工作領域可能會用到AI相關技術，
那這門課可以去上看看，
看AI要怎麼應用，順便交交朋友。
如果只是想透過人工智慧學校的課程，
來轉換到AI的領域找工作，
除非你有很強的工程能力，寫代碼能力，
注意，是這些能力，絕對不是數學能力，
不然只靠這種學校出來的速成班，
什麼都教一點，然後都不深，
很難成為業界要用的即戰力，
業界要的是對某個領域有較多且較深實作經驗的，
除非是運氣好，有些新創公司看你學歷好資質好願意給你練功，
與其這樣，還不如花時間讀個兩年碩士班。

請問比較深的Ai理論是指哪一些

本來就不該期待課程能學多深的東西，光是基礎就需要數月的時間。要學深請自己多花時間研究，或跟同好交流。

想知道 機器學習 比較深的部分是啥但卻沒有鄉民說出來

該領域最近幾年火紅的論文 模型結構 知道或是實作過

可以舉些例子 感謝

比較新的就ZSL或FSL，再來就capsNet這些方法都有一些很新的做法，再來就是你有沒有辦法突破現有做法的頻頸，這些題目隨便找一個突破都夠你博畢了CNN就有很多辨識很蠢的東西，像他識別馬就可能把馬奔跑的草地當作識別對象，就算準確率很高，那也只是你的data都有馬在草地上奔跑，其實機器學會的只是識別草地

工程上要做的是把已經成熟的模型套用到自己的領域上突破既有算法的瓶頸,那是科學家該做的是,那個才需要所謂很強的數學capsNet什麼的離商用都還很遠

感謝sxy大

覺得機器學習很簡單，有兩種可能。你沒見過現實工作中真實數據，或你不在學術界發論文。