各位前輩晚安
小弟我目前113CS 三年級
如題，小弟我直到大三上才發覺自己以後想走的方向會是ML/DL相關
想請問在學期間應該要學習哪些東西
因為大二下的時候找的專題教授是資安方向的
但因為學長帶我們做的東西都是以ML在惡意軟體偵測方面相關
才發現自己的興趣在此
目前會的東西就是因為這個專題而開始學的python和tensorflow
一兩個月前開始碰Keras(我知道這個順序有點反><)
最近也有找另一個教授請教所以也看了幾篇學術論文(CapsNet, ResNet)
基本的實作上就是用TF寫過CNN和autoencoder這樣
沒有自己手刻過back-propagation就是了><(但我還是有去認真搞懂他的數學原理)
接下來目標應該會繼續念研究所(因為家境關係不太有辦法出國念研究所，可能就113這樣)
最理想的情況希望能畢業後到國外就職
但對業界的生態不太理解
所以想請版上的前輩們指點有關我在實作上需要往哪些地方精進
還有哪些基本的技能需要點一點
謝謝各位

感謝大大分享 我剛開始學這些東西的時候就是看他的教材他真的教的不錯

要學ML為什麼不從基本的學呢？先精通clustering, regression跟classification三種family吧

林軒田

英文

樓上113英文夠強了吧

「113英文夠強了吧」 就算是112都要拼命補強 「夠強」這兩個字相當的畫地自限 我從沒聽人說過

來北美兩年多了，我還沒遇過有台灣人覺得自己英文夠強。用學校就假設某人的英文夠強不是一個很好的推論。

非native speaker,在美國不會有英文夠強這種幻覺的。

不要說美國了，我在荷蘭都覺得自己英文一塌糊塗

英文應該只有小時候出過國那種才可以叫強吧 113學弟幫推更正：是小時候去旅居英美澳的人

我113畢業, 在美國讀了三年書, 還在美商做了十年工作,還是覺得自己英文爛爛的 XD 沒交個美國女友英文還真的好不起來, 再怎麼講就那些工作用專業詞彙還日常買東西對話很遜 XD不對, 這裡是軟體版, 不是留學版, 離題了 = =a

推文離題了...XD在台灣英文要好需要特別苦讀啦~ 去英語版看人家怎麼苦讀的有些youtuber的心得也可以看，不出國還是有人能練到接近native speaker

喇叭嘴永遠不嫌強。在國外consultung公司上班，看老美，歐州人唬爛，自慚行愧阿，還是乖乖寫code往technical track走

試著把各種經典架構實作後傳到github如何尤其pytorch現在比tensorflow資源相對少不少你用pytorch把各種架構寫出來你github應該就很好看

樓是說的合理*上

113或112, 119 英文程度大概有跟新加坡或菲律賓的國中生一樣好就可以偷笑了 平均程度狂輸ㄅ

但英文程度在這行並不完全是重點，不然美國流浪漢英文會比較差嗎？

如果你想待國外，那就去國外論壇發問吧

Edison4ever 應該沒真的認識新加坡菲律賓的國中生 =不過熱愛貶低自家人的台灣網友也沒少過就是了 :>

用numpy手刻CNN,RNN底層、了解背後的數學含義

不同意英文能力不是重點 除非翻譯軟體已經強到99%正確率不然新的想法 新的最佳實務 新的blah blah還是全部都是英文 第一時間吸收這些知識並運用是工程師很重要的每日任務正確說 英文能力只是好工程師的必要條件 不是充分條件不過真的離題了= = 在學期間就build project吧 業界就看這個 如果你有點餘力去實驗室寫點DL的應用論文 這在業界也很有說服力 認識一個去deepmind的就是靠他的碩士論文被找上的

要強勢點啊，有認識被google挖的學生是從論文搜到的，G還提供獎學金去瑞士唸博士

那位朋友是靠著論文是reinforcement learning在圍棋上的應用 剛好跟deepmind當時的需求一致 這我覺得不能強求 不過ML相關的論文對你找工作絕對有幫助

pytorch資源少人家星星就只會去按你的啊要去國外工作又不出國念不就要把github弄好看點別人找資料也都會找到你的github 這關聯不是很大嗎XD比如martinarjovsky是我印象中第一個看論文實作出wgan的人 你自己去看他星星多少 你是人資看到會不會開勳幹我搞笑 因為他就是作者不過我要說的就是星星幾乎就是你的曝光度啦也聽說幫人做opensource之類的也有幫助 但你可能沒空

我靠github拿到杜拜的offer 給你參考進步這麼快的時代 實戰經驗比學歷值錢多了

先來修課呀 我有開ML/CV

邱叫獸 XD

walon的cv滿了QQ

結論，能去國外唸書、工作就快去~

推邱老師大大