作者:
MYCDBABY ( justice )
2023-12-28 16:55:22小弟因為之前公司的專案
有接觸到機器學習這塊
還滿感興趣的
想說利用下班及週末時間
自己研究線上課或Youtube教學
看未來有沒有機會轉職
不過大學科系和程式完全沒沾邊
只有公司專案接觸過
稍微有點概念這樣
想問如果沒有coding基礎的話
各位大大有推薦比較系統性的線上課嗎？
或是有人自學成功的?
P.S
這陣子有google過
好像大多推薦學前or後端
但目前主要是對人工智慧
或機器學習這塊比較有興趣
感謝各位大大
https://i.imgur.com/4cm0RaS.png
如果是學習概念與入門基礎，推薦李宏毅的課程，實作面你終究要碰程式碼，但一般人玩ai頂多框架疊疊積木應該也不是太難
我最近也在學DL，是看台大李宏毅的公開課，講得很好但是需要程式基礎和一些數學基礎，像我不太會python就寫幾句需要google看一下文法怎麼做
作者:
Bluexuan (Bluexuan)
2023-12-28 17:25:00不管買哪個平台的線上課都需要花時間大量練習
作者:
lungger (就叫龍哥吧)
2023-12-28 18:13:00機器學習林軒田 看完接深度學習李宏毅
作者:
acgotaku (otaku)
2023-12-28 18:18:00不用專研 真的浪費時間 你直接研究人家做好的工具
作者:
keepxha (hahahaha)
2023-12-28 18:24:00學這塊要出國發展，台灣舞台太小，直接用人家研究好的模型做延伸產品吧中研院也是拿人家的模型來套
鍵深坊的課不錯，可以找Wayne，他有五年經驗教基礎進階都滿OK
作者:
teddy (這是個好問題)
2023-12-28 20:21:00台大李弘毅 陳縕農
作者:
jigfopsda (jigfopsda)
2023-12-28 21:27:00李弘毅看完以後去刷 Kaggle更正，一邊看一邊刷，做中學進步才快刷出一點心得以後看看工作上有什麼專案可以應用看看能不能說服主管讓你做看看，開始做有業界經驗看要內轉 ML 或外找都可以BTW 先把 coding 基礎學起來再學 ML
題外話沒有coding基礎，直接學ML會不會很辛苦啊
作者:
libitum (libitum)
2023-12-28 23:48:00如果興趣學 coursera上面有很多不錯的課程跟資源如果想要學而轉職 放棄吧 ML相關職缺太少了 你競爭者不是相關科系碩士就博士 輪不到你 想轉職走前、後端實際一點沒有coding基礎 你學ML要怎麼實作？ 就是紙上談兵而已
作者:
bowin (盡其在我)
2023-12-29 03:55:00ML is programming: it's part of software engineering.
作者: rocking5566 (搖滾56) 2023-12-29 04:46:00
先說說你的需求吧，你想要快速用AI做出應用呢？還是想學習AI背後的原理
不會coding但是很會研究很會數學也是可以拉，走模型優化，但是想想你優化後的模型也是要靠coding驗證...
作者:
NerVGear (Phantom)
2023-12-29 12:05:00不要學 而且ML吃的是Domain knowlege不同領域的ML天差地遠 只想轉職學好coding遠比學好ML更迫切 不如刷爛LC還有點機會進Google
不用上課 你直接跟著Pytorch的tutorials頁面開始做看完以後自己去huggingface上找你想玩的應用還有你最好能寫點Python 不會很難
作者: JCyao (jyao) 2023-12-29 14:55:00
推鍵深坊 課程淺顯易懂 小白也適合 一天花個一兩個小時練習長期下來會進步很多
其實現在有low code或是no code的模型訓練平台耶，有概念也能訓練自己的模型
作者: Iversonshao (蘆洲戰神) 2023-12-29 21:28:00
大金老師 作業一定要寫 會變強的
作者:
drajan (EasoN)
2023-12-30 09:03:00還記得十年前在板上談ML一堆人根本連聽都沒聽過 真是十年河東十年河西啊 不禁有點感慨
Coding不是最重要的，因為現在太多工具太方便開發，建議要先學好線型代數跟機率
作者: bear1414 (story) 2023-12-30 17:09:00
沒經驗要自學轉職會比較辛苦 從應用開始比較實在
作者:
unmolk (UJ)
2023-12-30 23:21:00李宏毅+林軒田
作者:
waldo870 (基隆的林旺哥 )
2023-12-31 02:28:00沒code基礎，有沒有統計或資料基礎？深入瞭解還需要計算基礎跟英文能力，跑雲端的也要有雲的基礎
作者:
paul123 (COOOOOOL)
2023-12-31 15:56:00推薦李宏毅 不錯
作者: swear01 (swear) 2023-12-31 17:29:00
不要陳縕儂 本人112在學 千萬不要
過來人建議你，先不要看李宏毅課程，因為你根本看不懂，懂了你也不會用，先去買Udemy課程，python一定要熟，不然你要怎麼套模型？啊如果只是huggingface 或是線上玩一玩那就算了另外，沒有統計線性代數基礎，你看李宏毅課程就是自找苦吃了
作者:
bomb1000 (bomb1000)
2022-01-01 13:26:00推爆Daniel，要無負擔的看李洪毅還是要有基本微積分統計跟線代基礎，不要什麼都沒有傻傻去看，會浪費時間
我覺得李宏毅講的很棒啊，有些比較難的部分YT下方留言可能有人補充了要系統性學習的話，我覺得需要先確定大方向，像是CV,NLP,或speech
李弘毅的課是看了一堂後要自己找好幾堂的課來補裡面的知識，不是補線性代數微積分就是補以前才講到的模型一個transformer作業裡有用到RNN就要回頭去找幾年前講的RNN課程，我都想現在大學生這樣修一門要花那麼多時間
作者:
brucetu (sec)
2022-01-02 20:21:00很多知名模型的論文也沒有線代跟統計啊 -.-
作者: chaxxene (bear) 2022-01-03 15:14:00
機器學習應該主要是python？python滿好上手的，加油
作者:
kidtoo (94假文青)
2022-01-03 15:25:00自學真的要有很大的自制力
作者: aria0520 (紫) 2022-01-16 10:00:00
先看李宏毅覺得有興趣後再去補軒田
李宏毅影片先看，覺得自己會了就去挑戰他的作業，然後你就會開始懷疑人生，繼續查資料刷影片