Re: [問題] 人工智慧數學or資工

看板PhD作者chz (稻草人騎士)時間5年前 (2018/07/16 23:06)推噓5(5推 0噓 5→)

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很有感觸的問題，分享一下個人看法。當年指考的分數也是台大數學/清交資工選擇。個人背景:台大數學學士/資工所碩士/資工所博士班常見的支持數學系的理由不外乎數學科目(離散/統計)/邏輯訓練而常見的支持資工的理由則是資工基礎訓練/瞭解資工其他領域說實話，個人是覺得沒什麽差異，因為一邊不足的部份，都可以透過修課或自行訓練補齊。主要的差別是在環境中的人。一屆數學系50-60人，大概只有5-10個會走資訊相關領域。 (如果不是這幾年機器學習起來，從統計轉資訊的也算進來，則會更少。) 也就是說如果你在數學系，有辦法和你討論切磋的人會很少，要想辦法去和資工那邊的人混熟。同樣的，資工領域近年人工智慧(a.k.a 機器學習/深度學習)走紅做ML/Deep的一大票，但是把它當黑盒子在玩的居多，真正懂在幹麽的人少。由其是近幾年改完必修後，普遍的學生理論基礎不好。 (e.g. 機率是必修，但統計不是，離散/Complexity被拔必修。) 所以要在資工那邊找人討論理論的部份也是很難。所以，主要是看原po想要做怎樣的人工智慧，是要走偏理論面的還是走偏實務面的。如果想走偏理論面的，我會建議數學，實務面則建議資工。題外話，以下是我推薦/不推薦數學系的部份，和走不走人工智慧無關： 1) 數學系的必修GPA是全校數一數二低的。因此會影響到轉輔系/推甄/申請國外學校的難易度。通常可以雙主修的都是書卷。 2) 因為必修很難，所以數學系的必修學分數很少，通常很容易去選修外系的課。 3) 程式設計不要太差，通常資工所的老師很喜歡數學系的學生。因為資訊本科生的理論程度通常...... 4) 邏輯訓練說來簡單，但是和程式訓練一樣是要花時間的。數學系的好處是會強迫你花四年訓練這個部份，如前文所述，環境因素。 5) 你會花時間在一些很高機率不會在資工用到的科目上。但是數學必修很少，所以問題不算太大。 6) 數學系考別的研究所其實上榜率很高。如果能夠成功在數學系活下來，通常轉考其他研究所相對簡單。總結來說，選數學再資工的特點是你會和別人「不太一樣」。至於這個不一樣是福是禍，就完全取決於大學四年自己怎樣過了。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.159.147.110 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PhD/M.1531753577.A.462.html

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