雖然大家很認真酸你
但我還是回你一下吧
Ai領域有分理論與應用
數學不好基本上理論是機會不大的
應用台灣到還有幾家公司
通常是結合影像處理或語音辨識
至於對話機器人 很多都沒有真的用ai
因為有一些經驗 所以可以回你
做應用要會甚麼
Machine learning 與deep learning 基礎知識
看paper的速度
實作則是python lua cuda opncv都要會
甚至要有良好c++ knowledge
改善performance 有時還要寫socket
最痛苦的點 是你遇到的問題 網路上不會有答案
有個幾年的CS經驗再來做比較實在
※ 引述《zzss2003 (brotherD)》之銘言：
: 各位大大好，小弟在求職路上遇到困難，故上來請教各位前輩。
: 小弟為逢甲EE學逢甲綠能碩，碩士論文是電池電量估測的模型建立，去年九月底畢業。
: 本來想往碩論方向走，但出社會才知道台灣沒公司在走這塊(不會未雨綢繆，活該)，所
以
: 中間有休息一陣子並思考自己想要的是什麼，也用這段時間在自學C(剩下結構、Unions
、
: 列舉、資料結構)。
: 後來決定往演算法的方向走(我對數學很有興趣)，也覺得人工智慧未來的發展很大，所
以
: 開始找相關的工作，但……我投了40間公司左右，完全沒有任何一家回覆我(崩潰ing)
。
: 上網看了很多文章才發現，人工智慧下不同的子領域，所要求的能力都不太一樣，比如
機
: 器學習的職缺需求，都要有使用過模型(LDA, CNN, LR, DNN, RNN)的經驗；音訊與影像
處
: 理的就要會數位訊號處理(DSP)的相關知識與演算法，而且依公司的產業也不同，需求
的?
: 式語言(C/C++、C#、Python、R、Java)與IDE(OpenCV、Visual C/C++、Visual Studio)
也
: 都不一樣，甚至有些專有名詞(CUDA、OpenCL、OpenGL、MFC、Tensorflow)對於我來說
是?
: 常陌生的。
: 我的數學底子很不好，而且學的都很散(碩論要用什麼就這邊學一點，那邊學一點)，雖
然
: 自認唸的起來，但要在有時間壓力下的情況要把數學基礎疊上去實在是太難了，可以的
話
: 當然希望能邊做邊學(而且領域上的不同，要學的數學工具也不太一樣)，加上我又不是
CS
: 出身，相比之下對於計算機科學方面的知識非常薄弱。
: 我有嘗試過在投履歷時盡量補充自己並註明所學(ex:雖為綠色能源，但所學都電機電子
、
: 懂微積分、工數、線代、離散數學，強調自己對演算法與該領域非常有興趣、不在意起
薪
: ，只希望能學到東西)，但都沒有用。
: 用過MCU與8051，學過電力電子、電路學、電子學對該領域好像也沒甚麼幫助。
: 想請教各位大大，如果我還是想往該領域發展的話，有什麼建議的管道嗎?還是有什麼
其
: 他領域適合我發展的?
: 一個迷惘的年輕人敬上。