Re: [心得] AIA 台灣人工智慧學校-技術領袖班

看板Soft_Job作者 (人非腎鹹)時間5年前 (2018/11/22 10:59), 編輯推噓6(608)
留言14則, 7人參與, 5年前最新討論串8/12 (看更多)
我是清大研究生 學校AI課程助教 pytorch hsinchu講者 以下是我們老師和我及其他助教在TSMC開課的一些經驗(順便打個廣告?) 今年三月左右,自強基金會找我們指導教授談,想在台積電內部開設AI和深度學習課程。 我負責當台積和自強基金會的溝通窗口。 規劃實作課程,以及統籌所有助教的教育訓練。我們老師負責講非實作、理論的部分。 來上課的工程師都不是CS背景,而是材料物理統計之類的背景。所以我們在課程規劃會議時,決議要拉高助教的比例。最後師生比大約為1:4 (6助教/講師:約24學生) 上課頻率為一週一整天 早上講原理,下午講實作 實作會先講解範例,然後給他們補完範例的延伸應用 比如範例是講SVM,後面他們就要把範例的SVM調整到不會over fitting。 對一個非相關背景的人來說,要在短短一天內學完理論,然後下午就要知道要怎麼實作,這其實滿難的。 所以課程設計的重點也不是在要他們硬幹把實作弄出來,而是要透過實作呼應理論講不清楚的地方。 比如說要調整SVM有很多種方法,他們要自己想出一個解法,然後再跟助教討論。助教的功用就是要指出他們的方法和實際上的做法有何差別、指出我們的思路和他們的思路有何差別。(以及告訴他們要怎麼把想法實作出來) 這個領域方法不是唯一的,沒有標準答案。所以我們的方針就是著重培養學員討論的能力。透過上面這種方式,就可以把很多只講理論搞不懂的東西給搞懂。 不過由於時間緊湊,我們實作課程的投影片和講義都做得滿爛的XD(待會有找到可以擺上來給大家看到底有多爛) 但成效卻是出奇的好,最後一週專題成果發表另我們眼睛為之一亮。 我在這之後也接到面試邀約,還有被推薦到其他公司開課。(不過後來因為發生大中毒事件就沒有下文了) 結論: 不需要很大的招牌 不需要精美的講義 GPU和網路都沒有 也是可以學得很好 ----- Sent from JPTT on my Xiaomi Redmi Note 4. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.73.13.103 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1542855552.A.5B1.html

11/22 11:51, 5年前 , 1F
學生好結果當然好
11/22 11:51, 1F

11/22 12:46, 5年前 , 2F
的確 學生特別強
11/22 12:46, 2F

11/22 12:48, 5年前 , 3F
對這些理碩來說 就算SVM哪堆推導也沒問題
11/22 12:48, 3F

11/22 12:48, 5年前 , 4F
不會比量子力學難
11/22 12:48, 4F

11/22 19:31, 5年前 , 5F
是有多少人讀過量力xd
11/22 19:31, 5F

11/22 23:16, 5年前 , 6F
台積電強者聚集地 上課前可能就先自習
11/22 23:16, 6F

11/23 01:00, 5年前 , 7F
材料物理誰沒唸過量力 不懂就別亂問吧
11/23 01:00, 7F

11/23 01:01, 5年前 , 8F
乾脆問數學系誰沒唸過高微好了
11/23 01:01, 8F

11/23 01:01, 5年前 , 9F
強者聚集地是認真...?
11/23 01:01, 9F

11/23 18:04, 5年前 , 10F
我想知道助教薪水有五萬到十萬?
11/23 18:04, 10F

11/25 12:09, 5年前 , 11F
果然是學生。真正實務上會遇到的問題是數據預處理,都比怎
11/25 12:09, 11F

11/25 12:09, 5年前 , 12F
麼訓練svm重要
11/25 12:09, 12F

11/25 12:14, 5年前 , 13F
學的很好的定義很多,如果只是學怎麼訓練模型,這個正常工
11/25 12:14, 13F

11/25 12:14, 5年前 , 14F
程師上網看一下就好。
11/25 12:14, 14F
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