[請益] 類神經網路的能力與取代性

看板Tech_Job作者 (iseeyou080)時間9年前 (2016/05/28 23:43), 9年前編輯推噓15(16推 1噓 27→)
留言44則, 18人參與, 最新討論串1/2 (看更多)
第一次發文請見諒 最近看一些新聞 提到機器人或AI 也看到類神經網路似乎可以從雜亂無章或複雜的data 分析和學習 很類似半導體製程工程師的工作 想請問各位百萬 製程工程師 或設備和整合工程師 在未來會有被AI 取代的一天嗎 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.61.241 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1464450192.A.86D.html
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05/28 23:46, , 1F
你看哪篇新聞？我幫你解讀看看
05/28 23:46, 1F
推
05/28 23:50, , 2F
會 轉行
05/28 23:50, 2F
噓
05/28 23:52, , 3F
大哉問
05/28 23:52, 3F
推
05/28 23:52, , 4F
認真回你 DM team 的最容易被這領域入侵
05/28 23:52, 4F
推
05/28 23:55, , 5F
而且是ing 我建議DM的人快點準備第二專長
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推
05/28 23:57, , 6F
工廠端遲早被RD建出來的工具取代
05/28 23:57, 6F
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05/28 23:57, , 7F
工廠端就是dummy阿..自動化比較貴 請人比較便宜
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05/28 23:58, , 8F
弱弱的問一下DM是什麼的縮寫？
05/28 23:58, 8F
※ 編輯: iseeyou080 (223.137.61.241), 05/29/2016 00:05:04
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05/29 00:07, , 9F
data mining??
05/29 00:07, 9F
推
05/29 00:08, , 10F
台積去年底才挖了一個KLA的SEM影像專家主管來組team...
05/29 00:08, 10F
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05/29 00:13, , 11F
所以未來YE的工作會有可能被取代更快嗎？
05/29 00:13, 11F
推
05/29 00:28, , 12F
簡單來說如果TE消變機器人製造課長滿有可能被AI取代的。
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05/29 00:28, , 13F
所有的派工決策都交給電腦學習分析決策
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推
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我論文做這個。只要願意應用，機器學習真的對於數據化的
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05/29 00:30, , 15F
分類用處很多
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推
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但是機器學習都是伴隨大量的資料才能做決策 資料哪來?
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05/29 00:40, , 17F
還是要有系統做大量輪入 系統建置與維護都是成本
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花大錢做系統只為了讓機器學習與決策 不如找人來決策
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05/29 00:43, , 19F
可見機器學習應是在既有系統之下的附加產品
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推
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機器的存在只是讓人快速做判斷！
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回歸自動化E化的點，重複的事情、有範圍的、有跡可循的。
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別看αgo 屌打人類 換個遊戲的話又需要人來調整程式
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先等水電師傅被取代在緊張
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而且說data mining team會被取代?他們也可以學AI啊
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05/29 00:48, , 25F
data mining的AI誰要開發?不可能給AI開發AI啊
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結果還是data mining team繼續用新的知識做原來的工作
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05/29 00:49, , 27F
總不可能有人發明更好用的扳手 修車工就失業吧
05/29 00:49, 27F
推
05/29 01:16, , 28F
可是工程師比較便宜
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05/29 01:16, , 29F
只要便宜就很難被取代
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推
05/29 01:30, , 30F
有難度喔 RD 換個東西 訓練好的model就重新練了
05/29 01:30, 30F
推
05/29 01:32, , 31F
以台灣的薪資 把錢多聘幾個RD還划得來
05/29 01:32, 31F
推
05/29 01:59, , 32F
有可能 以後比對機台 提升良率就交給電腦AI
05/29 01:59, 32F
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05/29 02:01, , 33F
甚至調device電性參數 AI搞不好比工程師強
05/29 02:01, 33F
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05/29 02:03, , 34F
人腦只要負責設計突破創新的實驗規劃就好
05/29 02:03, 34F
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05/29 02:04, , 35F
至於餵機器的資料庫根本不用擔心 每天那麼多貨data
05/29 02:04, 35F
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05/29 02:04, , 36F
還怕沒資料訓練AI嗎?
05/29 02:04, 36F
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05/29 02:05, , 37F
input就是各站點機台與參數 output WAT電性 良率..
05/29 02:05, 37F
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05/29 02:11, , 38F
不過比較要擔心的是PIE/PE EE倒是不用擔心被取代
05/29 02:11, 38F
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05/29 02:11, , 39F
因為電腦AI總不會有手修機台 還是得靠設備弟兄XDD
05/29 02:11, 39F
推
05/29 10:29, , 40F
deep 還沒幾年，瓶頸還沒出來，到了瓶頸會不會走不下
05/29 10:29, 40F
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05/29 10:29, , 41F
去？NN 可以處理的是有維度的問題，製程設備不熟，NN
05/29 10:29, 41F
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05/29 10:29, , 42F
可不可以處理是個問號？
05/29 10:29, 42F
推
05/29 13:02, , 43F
最後應該還是老闆看那個總成本便宜，就用哪個
05/29 13:02, 43F
推
06/01 10:15, , 44F
類神經網路這個詞一直出現
06/01 10:15, 44F
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