Re: [新聞] AI「薪」貴！科技業祭出年薪200萬搶人才

看板Tech_Job作者 (啃)時間6年前 (2019/12/09 15:45), 6年前編輯推噓1(1推 0噓 4→)
留言5則, 2人參與, 6年前最新討論串8/12 (看更多)
※ 引述《KILLE (啃)》之銘言： -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.5.126.55 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1543685658.A.66B.html
推
12/02 08:57,
而且很多公司弄ai是在改善自己流程，不是把應用拿去
12/02 08:57
→
12/02 08:57,
賣
12/02 08:57
推
12/02 09:22,
推！一年後再來看這篇
12/02 09:22
一年到了 來檢討下
推
12/02 09:25,
看不懂哭哭，感覺是好文
12/02 09:25
→
12/02 10:00,
不是在業內吧，機器學習實際上，不一定要深度學習。不一定
12/02 10:00
→
12/02 10:00,
扯到CUDA
12/02 10:00
推
12/02 10:03,
AI 工作，等於CUDA工作嗎？
12/02 10:03
推
12/02 10:26,
又是一篇學生文 還是外國學生文 可能跑去大陸唸書了
12/02 10:26
推
12/02 10:28,
屁孩寫文章跟大老闆一樣都一堆文句
12/02 10:28
→
12/02 10:29,
問句一堆 什麼屁也沒放
12/02 10:29
*[1;37m推 *[33mguest0079*[m*[33m: 就好像在二十年前質疑網路是泡沫 理由是網卡公 司 *[1;31m→ *[33mguest0079*[m*[33m: 缺極少 *[1;37m推 *[33mmichaelgodtw*[m*[33m: 某英特爾出來的，到處說以後不用工程師，產 線 *[1;31m→ *[33mmichaelgodtw*[m*[33m: 完全ai *[1;31m→ *[33mmichaelgodtw*[m*[33m: 然後上面就聽的很高興，你講的跟他完全不一 樣 *[1;31m→ *[33mmichaelgodtw*[m*[33m: 家說他英特爾出來的說 *[1;31m→ *[33mcodotsun*[m*[33m: 看完文章只想問... 你真的有碰過AI嗎... *[1;31m→ *[33maiueokaki*[m*[33m: 很多都有賺錢了好嗎 而且為啥關鍵字是cuda… *[1;31m噓 *[33mMurasaki0110*[m*[33m: 又是一個鍵盤ai專家 *[1;37m推 *[33mw60904max*[m*[33m: 現在train的運算速度不是瓶頸 *[1;31m噓 *[33mvvind*[m*[33m: 你太執著在獲利前提是需要去改底層 *[1;37m推 *[33msimpleplanya*[m*[33m: 個人覺得滿有道理的 *[1;37m推 *[33myiefaung*[m*[33m: 熱錢湧入 大部分的人當然先卡位先賺 *[1;31m噓 *[33mMurasaki0110*[m*[33m: 吐槽點太多了啦。你要比也比成長幅度，cuda 和 *[1;31m→ *[33mMurasaki0110*[m*[33m: 職缺數？ *[1;31m→ *[33mMurasaki0110*[m*[33m: cuda本來就是通用框架，當然很多和dl無關， 底 *[1;31m→ *[33mMurasaki0110*[m*[33m: 有cudnn ok? *[1;31m噓 *[33mblackrays*[m*[33m: 莊董 *[1;37m推 *[33mlovebridget*[m*[33m: 後金本位經濟型態本來就建築在泡沫上 *[1;31m→ *[33mlovebridget*[m*[33m: 世界最大公司亞馬遜都還沒獲利 還是世界最大 *[1;31m→ *[33mlovebridget*[m*[33m: 錢是無限的印 能一直吸引投資進來 錢就能無限 ? *[1;37m推 *[33mjosey822000*[m*[33m: 樓主在討論的是跟你們工程師不同層級的問題 *[1;37m推 *[33mzerobx*[m*[33m: 全世界AI跟台灣AI有沒有起來 這不一樣吧？ *[1;37m推 *[33mvesta9*[m*[33m: 真要討論是不是泡沫，也是討論深度學習有沒有極限 。 *[1;31m→ *[33mvesta9*[m*[33m: a 職缺看出泡沫？？外星層級的討論 *[1;31m→ *[33msnoopy790428*[m*[33m: 先說明一下ai定義好嗎 每個大老闆都在唬爛 *[1;31m→ *[33mmatyih*[m*[33m: 小弟剛好就是做cuda/ML的 關鍵字有cuda/openCL的灣 ? *[1;31m→ *[33mmatyih*[m*[33m: 搜到爛掉 就是NV，MS，Intel, AMD跟百度有一些 剩 下 *[1;31m→ *[33mmatyih*[m*[33m: 創或是很少的seinor職位，因為真的不需要這麼多人 做 *[1;31m→ *[33mmatyih*[m*[33m: 。 *[1;31m→ *[33mmatyih*[m*[33m: Don't reinvent the wheel
推
12/02 17:01,
看到這篇有點感慨，因為最近我才明白自己只是API工程師
12/02 17:01
推
12/02 18:58,
泡沫沒錯，但這樣看不太對
12/02 18:58
→
12/02 21:13,
原po弄錯了,寫程式的也不會一開始就最佳化,一定是先
12/02 21:13
→
12/02 21:14,
先對,等全部規格完成,再看那些再最佳化,順序根本反了
12/02 21:14
推
12/02 23:01,
我懂原PO想說甚麼:走到後期tuning效能,最佳化的公司比例甚
12/02 23:01
→
12/02 23:03,
少，大多還在前期prototype, model階段 但AI已經喊得震天價
12/02 23:03
→
12/02 23:04,
響 認為這樣算是吹泡泡
12/02 23:04
→
12/02 23:07,
傳統消費電看法的確要到後期調教性能才算接近商業化產品
12/02 23:07
噓
12/02 23:08,
產品落地不會是靠cuda，起頭就錯了
12/02 23:08
→
12/02 23:10,
有的AI應用是比想法創意，至於框架和實現就站在google nvid
12/02 23:10
→
12/02 23:12,
的肩膀上 有的是拼效能，這種就要最佳化 兩者無法相提並論
12/02 23:12
推
12/02 23:16,
結果我想說的下一篇blue大就講的差不多了...
12/02 23:16
推
12/02 23:22,
cuda 不就只是用來做gpu平行運算用嗎 優化算的更快 還不
12/02 23:22
→
12/02 23:22,
如把model壓縮-.- 況且還要確認你演算法精度夠高
12/02 23:22
→
12/03 02:18,
樓上Cuda還是很重要喔，只是cudnn都幫你寫好了（裡面由cud
12/03 02:18
→
12/03 02:18,
a/ptx碼組成） 沒有的話普通人根本沒有辦法有效訓練模型
12/03 02:18
→
12/03 05:13,
pandas在github主要開發者(commits>200)也才10人
12/03 05:13
→
12/03 05:17,
其他AI主流套件也差不多 核心開發者都少 一般都是會使
12/03 05:17
→
12/03 05:17,
用就好 其實除非強到會飛天 不建議改底層算法 因為寫出
12/03 05:17
→
12/03 05:17,
來bug不見得少 效能不見得好
12/03 05:17
推
12/03 12:05,
可能對他們而言 找人改底層算法不如加一片GPU...
12/03 12:05
本滷同事 兩個科學家 在開發眼科研究(廢文)用工具 眼科照片圖象增強 底當然還是用傳統特徵提取 再混入深度學習 進步強化 眼科照 細節變好明顯喔 增強到工頭都不信那結果 這工具到底是給眼科醫師用的 他們拿這去發越多廢文 公司就越有名聲 機台就賣越好 所以於我這事業群 深度學習=一種行銷手法 這算有無營利.. 本滷毋能判斷 不過確定的是 現在別單位還真找人用CUDA 去優化深度學習那部份代碼 算起來真的太慢了 (運行個模型 RTX2080都要五分鐘 更況論學習) 深度學習 確實 對發廢文有相當俾益 來問郎中 絡繹不絕 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.6.27.221 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1575877505.A.7A5.html ※ 編輯: KILLE (24.6.27.221 美國), 12/09/2019 15:48:04 ※ 編輯: KILLE (24.6.27.221 美國), 12/09/2019 15:51:20
推
12/09 16:17, 6年前 , 1F
可以不要用cuda啊，tpu快很多
12/09 16:17, 1F
→
12/10 19:07, 6年前 , 2F
過一年來看,除了科技部國網中心不少預算外,新創沒有
12/10 19:07, 2F
→
12/10 19:08, 6年前 , 3F
大陸台灣不少圈錢,也不了了之,ITRI一直有計畫,但展出的
12/10 19:08, 3F
→
12/10 19:09, 6年前 , 4F
東西,辦識乖乖等零食,花一堆錢,所以不說自明了
12/10 19:09, 4F
→
12/10 19:10, 6年前 , 5F
補個掛,這口號還是一樣在喊,預算也不少
12/10 19:10, 5F
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