※ 引述《whs2009 (歐森)》之銘言：
: ※ 引述《applejuicy (蘋果鳥~♥)》之銘言：
: : 小弟目前是大一升大二在學生
: : 未來在apply科別的時候
: : 如果想要嘗試一些科別
: : 往往需要有研究的成果跟paper
: : 系上很多人在大一的暑假就已經進入實驗室了（真的不少
: : 參與大專生暑期研究計畫
: : 小弟對研究並不是很感興趣
: : 目前僅是努力地維持在校成績（無bg
: : 知道進入實驗室需要熱忱才能維持
: : 但現況總讓自己覺得不進實驗室好像就落後別人
: : 讓自己備感壓力...
: : 面試官們會很看重這些大專生的研究經歷嗎
: : 雖然有爬過文 很多人是學了一定的基礎醫學知識 或是進入臨床實習才跟著醫師寫論文（小弟也是規劃大概在大五的時候
: : 不曉得各位前輩們對現況的看法為何？
: : 暑假剛開始 好好放假1個星期就滿滿的罪惡感...
: : 另外 想詢問現階段應該去培養什麼樣的能力
: : 能讓自己在大五跟著醫師時比較容易進入狀況 像是先熟悉統計軟體SPSS之類的...
: : 真的很抱歉 可能會讓各位前輩覺得杞人憂天 但自己身旁沒有醫師可以詢問 打擾了
: :

推推

醫院的電腦系統可以讓你這樣搞？

握手XD 其實我的入門語言是VB 接著因為設計機器人行走路徑多學了出淺的c++ 後來學統計開始學R 為了介面設計也有碰javascript 最近因為AI 也學了python 不過我都很偷懶用R橋接各種程式語言 (reticulate -> python, V8 -> javascript, Rcpp -> c++) XDDD 重度R使用者...不過python用beautiful soup自動化網頁真的比R用Rselenium或是rvest 好很多.... 不過如果要橋接用headless 的driver 好像還是要回歸用selenium @@ 大大應該是用headless 吧 不然看到一個頁面在旁邊跳來跳去其實蠻幹擾的XD

跪了 好厲害

雖然我不是工程師 但這篇文看起來真的挺不錯的對吧

雖然這是醫學生版

其實數學好壞 跟deep learning做的好不好只有部分相關 deep learning要做好 data品質非常重要 再來就是要有很多人力測試模型跟調參 數學大概懂個原理就可以上了 深度學習就是疊積木XD

覆議數學真的很重要

如果是transfer learning的確數學不需要用上太多@@ 不過如果要自建loss function, lambda layer或是建立tensorfunction等等還是會需要用到的 或是要做圖像分析 邊界偵測 機率分佈回歸以及 post model data analysis 也需要蠻多數學的 這部分很看研究主題同意Data品質和data diversity才是重點 不過在訓練時抽樣比重 邊界難訓練資料調整和訓練過程的learning rate變化也會回歸到數學XDD 雖然已經有很好的資料庫可以直接用

謝謝學長分享

感謝我爸早秋，讓我早生了幾年...

推神人

這麼強當初應該要讀二類 出國當Google工程師的

好厲害！想問如果離開學校在醫院工作中，有哪些管道可以學習得如此深入？

我推薦DataCamp線上課程 對於學習寫程式幫助很大 也可以自己找想學的主題或是課程另外如果是學習理論知識的話 大推交通大學的開放課程 我的很多數學基礎是在上面一堂一堂慢慢學的 而且那邊也會有講義可以跟著學生一起上課 另外Stanford也有對於deeplearning 的很多線上課程可以學 不管是自己花錢買課程或是看他們釋出的都可以

感謝樓上推薦 <(_ _)>

謝謝各位前輩的建議！