[請益] 機器學習線上課推薦

看板Soft_Job作者 ( justice )時間4月前 (2023/12/28 16:55), 編輯推噓30(30047)
留言77則, 34人參與, 1年前最新討論串1/1
小弟因為之前公司的專案 有接觸到機器學習這塊 還滿感興趣的 想說利用下班及週末時間 自己研究線上課或Youtube教學 看未來有沒有機會轉職 不過大學科系和程式完全沒沾邊 只有公司專案接觸過 稍微有點概念這樣 想問如果沒有coding基礎的話 各位大大有推薦比較系統性的線上課嗎? 或是有人自學成功的? P.S 這陣子有google過 好像大多推薦學前or後端 但目前主要是對人工智慧 或機器學習這塊比較有興趣 感謝各位大大 https://i.imgur.com/4cm0RaS.png
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12/28 17:14, 4月前 , 1F
如果是學習概念與入門基礎,推薦李宏毅的課程,實
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作面你終究要碰程式碼,但一般人玩ai頂多框架疊疊
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積木應該也不是太難
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我最近也在學DL,是看台大李宏毅的公開課,講得很好
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12/28 17:15, 4月前 , 5F
但是需要程式基礎和一些數學基礎,像我不太會python
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12/28 17:16, 4月前 , 6F
就寫幾句需要google看一下文法怎麼做
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12/28 17:25, 4月前 , 7F
不管買哪個平台的線上課都需要花時間大量練習
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12/28 18:13, 4月前 , 8F
機器學習林軒田 看完接深度學習李宏毅
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12/28 18:18, 4月前 , 9F
不用專研 真的浪費時間 你直接研究人家做好的工具
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12/28 18:24, 4月前 , 10F
學這塊要出國發展,台灣舞台太小,直接用人家研究好的模
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12/28 18:24, 4月前 , 11F
型做延伸產品吧
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中研院也是拿人家的模型來套
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鍵深坊的課不錯,可以找Wayne,他有五年經驗教基礎
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進階都滿OK
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12/28 20:21, 4月前 , 15F
台大李弘毅 陳縕農
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市面上的課比較多前端後端的~機器學習的確實比較少
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12/28 21:22, 4月前 , 17F
沒相關技能,有辦法靠機器學習轉職嗎
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12/28 21:27, 4月前 , 18F
李弘毅看完以後去刷 Kaggle
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更正,一邊看一邊刷,做中學進步才快
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刷出一點心得以後看看工作上有什麼專案可以應用
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看看能不能說服主管讓你做看看,開始做有業界經驗看要
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內轉 ML 或外找都可以
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12/28 21:32, 4月前 , 23F
BTW 先把 coding 基礎學起來再學 ML
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12/28 22:59, 4月前 , 24F
題外話沒有coding基礎,直接學ML會不會很辛苦啊
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12/28 23:48, 4月前 , 25F
如果興趣學 coursera上面有很多不錯的課程跟資源
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如果想要學而轉職 放棄吧 ML相關職缺太少了 你競爭者不是
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12/28 23:49, 4月前 , 27F
相關科系碩士就博士 輪不到你 想轉職走前、後端實際一點
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12/28 23:50, 4月前 , 28F
沒有coding基礎 你學ML要怎麼實作? 就是紙上談兵而已
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12/29 03:55, 4月前 , 29F
ML is programming: it's part of software engineering.
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先說說你的需求吧,你想要快速用AI做出應用呢?還是
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想學習AI背後的原理
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12/29 08:35, 4月前 , 32F
感覺他只是做做應用而已,不太需要看到林軒田的課
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12/29 10:40, 4月前 , 33F
不會coding但是很會研究很會數學也是可以拉,走模型
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12/29 10:41, 4月前 , 34F
優化,但是想想你優化後的模型也是要靠coding驗證...
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12/29 12:05, 4月前 , 35F
不要學 而且ML吃的是Domain knowlege
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12/29 12:05, 4月前 , 36F
不同領域的ML天差地遠 只想轉職學好coding遠比學好ML更
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12/29 12:06, 4月前 , 37F
迫切 不如刷爛LC還有點機會進Google
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12/29 12:50, 4月前 , 38F
不用上課 你直接跟著Pytorch的tutorials頁面開始做
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12/29 12:52, 4月前 , 39F
看完以後自己去huggingface上找你想玩的應用
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12/29 12:58, 4月前 , 40F
還有你最好能寫點Python 不會很難
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12/29 14:55, 4月前 , 41F
推鍵深坊 課程淺顯易懂 小白也適合 一天花個一兩個小時練
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12/29 14:55, 4月前 , 42F
習長期下來會進步很多
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12/29 17:37, 4月前 , 43F
其實現在有low code或是no code的模型訓練平台耶,有
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概念也能訓練自己的模型
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12/29 17:51, 4月前 , 45F
可以去datascience板問
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12/29 18:12, 4月前 , 46F
datascience板討論風氣很糟 不推
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12/29 21:28, 4月前 , 47F
大金老師 作業一定要寫 會變強的
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12/30 09:03, 3月前 , 48F
還記得十年前在板上談ML一堆人根本連聽都沒聽過 真是十年
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12/30 09:04, 3月前 , 49F
河東十年河西啊 不禁有點感慨
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12/30 11:13, 3月前 , 50F
Coding不是最重要的,因為現在太多工具太方便開發,建
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12/30 11:13, 3月前 , 51F
議要先學好線型代數跟機率
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12/30 17:09, 3月前 , 52F
沒經驗要自學轉職會比較辛苦 從應用開始比較實在
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12/30 23:21, 3月前 , 53F
李宏毅+林軒田
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12/31 02:28, 3月前 , 54F
沒code基礎,有沒有統計或資料基礎?
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12/31 02:36, 3月前 , 55F
深入瞭解還需要計算基礎跟英文能力,跑雲端的也要有雲的
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12/31 02:36, 3月前 , 56F
基礎
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12/31 15:56, 3月前 , 57F
推薦李宏毅 不錯
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12/31 17:29, 3月前 , 58F
不要陳縕儂 本人112在學 千萬不要
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01/01 02:05, 1年前 , 59F
過來人建議你,先不要看李宏毅課程,因為你根本看
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01/01 02:05, 1年前 , 60F
不懂,懂了你也不會用,先去買Udemy課程,python一
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定要熟,不然你要怎麼套模型?啊如果只是hugging
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face 或是線上玩一玩那就算了
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另外,沒有統計線性代數基礎,你看李宏毅課程就是
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自找苦吃了
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01/01 13:26, 1年前 , 65F
推爆Daniel,要無負擔的看李洪毅還是要有基本微積分統
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01/01 13:26, 1年前 , 66F
計跟線代基礎,不要什麼都沒有傻傻去看,會浪費時間
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01/01 22:21, 1年前 , 67F
我覺得李宏毅講的很棒啊,有些比較難的部分YT下方留言
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01/01 22:21, 1年前 , 68F
可能有人補充了
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01/01 22:24, 1年前 , 69F
要系統性學習的話,我覺得需要先確定大方向,像是CV,
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01/01 22:24, 1年前 , 70F
NLP,或speech
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01/02 11:04, 1年前 , 71F
李弘毅的課是看了一堂後要自己找好幾堂的課來補裡面的
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01/02 11:05, 1年前 , 72F
知識,不是補線性代數微積分就是補以前才講到的模型
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01/02 11:06, 1年前 , 73F
一個transformer作業裡有用到RNN就要回頭去找幾年前講
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01/02 11:07, 1年前 , 74F
的RNN課程,我都想現在大學生這樣修一門要花那麼多時間
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01/02 20:21, 1年前 , 75F
很多知名模型的論文也沒有線代跟統計啊 -.-
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01/03 15:14, 1年前 , 76F
機器學習應該主要是python?python滿好上手的,加油
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01/03 15:25, 1年前 , 77F
自學真的要有很大的自制力
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文章代碼(AID): #1bZJVyaj (Soft_Job)