因為公司突然對AI這領域濃厚的興趣，台中一期二期的學長姐都是有詢問過本人
意願後才被公司派往上課，到第三期已經變成指派的感覺，而完全沒有相關背景
的我也被老闆指派上課. 雖然要犧牲4個月禮拜六時間，但也有2個工作日是直接
到學校上課，想想公司也真的是重成本來培育所謂的AI人才！
技術領袖班課程十二週，專題實作四週，共 十六 週，每週上課三天09:30 ~ 18:00
休息時間各自掌握，午休算一個半小時的話，每天有6小時。
所上到的課程有python、機率統計與R語言、機器學習與演算法、期中考
（玉山房價預測）、深度學習、期中考（圖像辨識)、電腦視覺、遷移學習、
生成式對抗網路、遞迴神經網路、自然語言處理、強化學習、期末專題。
在一開始上課時滿驚訝是用影片教學，完全沒有基礎的我簡直慌了，應該學校預設
來上課的同學都有碰過程式，因此學校課表python為一天課程就講完，對於門外漢
根本是不夠用，最主要是你看完影片還不知道要怎麼寫出一個像樣的code，直到有
幾次助教手把手教學鐵達尼/鳶尾花/波士頓房價等題目，才知道原來python是什麼，
那些套件用在哪些地方。
因此，如果不懂python要來上課的，建議上課前還是需先學一下較容易進入課程！
期中考的部分，我覺得是增加寫code能力的蠻好機會，雖然也是先從高手手中得到
一個版本然後進行修改，但就可以從這些code中學到一些東西，不會的看不懂的拿
去問助教，也都很樂意幫我們解答，整體來說期中考試跟期末專題都是練功的好機會！
教材的部分其實是很足夠的，每個主題都有完整的教學影片及練習題，基本上個人認為
若有python基礎來上課的話，使用學校所提供的影片及練習題應該事倍功半！整個課程
下來我還是較喜歡實體課程，看影片總會不知不覺飄走峈抪礂A看的影片進度趕不上課表
進度時，就會猶豫要先跳過舊的，先看新進度還是啪啦啪啦的
助教的部分，每個都很有實力，人也都很好，所以不管問題簡單或難，建議只要被卡住就問助教，
不然有時一卡就會卡半天而浪費掉自己的時間！
從問問題中也能獲得他們是怎樣搜尋「code」的關鍵字，及一些寫code的技巧.
回到公司後最重要仍是寫code的能力，再學校上課的範例給的是已經前處理好的例題，
只要將要使用的演算法帶入，就可以train一波，得到ACC等校度指標.而回到公司所面
對到的資料複雜程度較高，需要經過前處理後才有辦法進行建模及預測.
各種理論部分像是監督式學習/非監督式學習，
也最好要了解，才能向老闆解釋你用的演算法為何，為何要使用這個。大概就是這樣，在下淺見僅供參考
作者: kyushu (蘇打綠嚇倒我了) 2020-02-13 19:02:00
作者:
jj0321 (JJ與你倒數唷)
2020-02-13 20:07:00為何這篇跟隔壁板有一種平行時空
作者:
zyxx (321)
2020-02-13 20:07:00所以貴司派了完全不會程式的你去學AI?
作者: ctrlbreak 2020-02-13 20:37:00
所以結論是：python要好好學?
這....... 大推1F的圖XDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD
寫了這麼大串 只寫了要學python AI的部分就最後三行.
作者:
ko27tye (好滋好滋)
2020-02-13 22:39:00公司既然對AI有興趣 怎麼不招AI專長的人 而是派無經驗者去受訓?
這種的遇到問題一樣死給老闆看。以為跑過範例就會AI的真的太多。
作者:
IHSAHN (...)
2020-02-13 23:42:00AI這麼好學我也要學
作者:
Csongs (西歌)
2020-02-14 00:05:00分享還是給推
作者: jackwang01 (艾斯比那) 2020-02-14 00:15:00
推一樓的圖
作者:
art1 (人，原來不是人)
2020-02-14 00:50:00就無基礎的初學者了解「深度學習怎麼用」的心得一堆好用的套件就是為了讓沒有資工基礎的人也能把深度學習用在他們的專業領域上
作者:
senjor (哞哞)
2020-02-14 00:55:00其實以後程式設計的確會往這個方向走，設計AI的人不見得要懂底層或深入的東西，他們會更接近於汽車駕駛或者賽車手不需要每個人都懂怎麼修車或者製造汽車。其實很多寫React的人也不見得知道太多底層的寫法了
最近在念作業系統...快起瘋了 內容好多...不想唸阿...
作者:
senjor (哞哞)
2020-02-14 01:01:00覺得這是在形成新的鄙視鏈 XD
作者:
name0625 (lawpy)
2020-02-14 01:46:00如果沒變的話，GAN是李宏毅，強化學習是…嗯…這麼說吧分別可參考李宏毅老師個人頻道與deepmind ppt
基本的已經包到跟excel差不多了沒什麼不好啊 有用社會才會進步
能請教機器學習教學的心得嗎？之前滑過廣告，學費不是一般的高欸
作者:
drajan (EasoN)
2020-02-14 07:27:00上來叫推導一下logistics regression問一下什麼是AUC precision recall bias variance 就掛了 上了等於沒上
作者:
oncemore (超級喜歡林瑋恩)
2020-02-14 08:26:00這些課在台大至少要分9節課 這樣速成有品質嗎9門課
作者:
choral 2020-02-14 08:54:00簡單來說這群人的作用並不是訓練來當AI工程師，而只是大概知道AI在幹嘛的人，並在公司當內應，方便推動合作案的棋子。
作者:
xsoho (solo caffe)
2020-02-14 09:17:00那這樣去看 Andrew 或 李宏毅的課就好了
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2020-02-14 09:30:00跟我看影片教修車，我也可以自稱是頂級F1的維修工程師一樣的概念。
作者:
choral 2020-02-14 10:06:00不過AIA成立也好，至少帶頭的是內行人，不然一堆機會主義者搶這塊餅，外行人主導生態系，狀況應該會更差。
aia分三個班啊 技術經理人班比較扎實～樓主應該是這個班的吧
加入生態圈 想辦法找到相關工作 還是不錯啦只是到業界要有重新學習的準備 很多模型還無法商用
作者:
MartinJ40 (Martin J-40)
2020-02-14 10:49:0016*5*6/18 = 26.6學分 26.6/3 = 九門課問題是實作深度吧 如果你上學分每周都是爆肝寫程式我朋友同一學期內修了李弘毅+林軒田 那學期住在lab喔我算錯了 每周才三天 16*3*6/18 = 16... 5門課聽起來差不多 對於這個領域有興趣想看看的人可以試試就只是個興趣課 至於真的想走再去補林軒田的數學深度
作者:
bnd0327 (阿噗噗)
2020-02-14 11:13:00畢竟不是每個產業都能吸引到資工人才嘛
作者:
tttkkk (學到。)
2020-02-14 23:35:00原po心理素質真的不錯 很適合待在容易有挫折感的軟體業
作者: Gcp 2020-02-15 15:15:00
這課就是把整理好的資料塞給你，然後逼你實做，修行看個人XD學費高也有好處，恐嚇你請太多假會不能畢業，降低翹課意願有人上課認真，有人坐在那放空，學得好不好，差別很大的
作者:
mdkn35 (53nkdm)
2020-02-15 18:03:00SeLU 上就對了
作者: luli0034 (luli) 2020-02-16 19:57:00
推一樓
作者:
tmacfly (LoliMania蘿莉狂熱)
2020-02-18 19:27:00看內容真的覺得只是過水的 什麼都碰 又不精
累死了上班又要上課，有沒有加薪阿...!?我是路人.....