[請益]工工所的論文請教?

看板Tech_Job作者 (進擊的勞工)時間2年前 (2021/09/08 00:31), 2年前編輯推噓23(27444)
留言75則, 36人參與, 2年前最新討論串1/1
大家好 朋友請我幫忙問若工工的指導教授論文要做那方面比較好 雖然我已經跟他說了非電資的話能畢業的最好~ 但他還是有些執著 工工的老師不外乎就是品管啦 數統應用 作業研究 存銷貨這些...... 反正就是寫寫論文實際上沒一天會用得上的東西,跟他講了看不開也無法 請問真要找個領域來研究的話未來要推哪個呢? 個人覺得作業研究至少還有些實際的應用機會吧? 比如機台拉料等 其他寫寫文章就好 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.91.35.97 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1631032312.A.1AE.html

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看之後想走什麼方向吧 研究做起來也比較有動力
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課長報到
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當然是要選雲端大數據AI物聯網工業4.0下的數位雙胞
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胎作業研究深度學習最佳化。
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所以這個是?? ※ 編輯: SUPER22K (219.91.35.97 臺灣), 09/08/2021 01:03:35

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別跟笨蛋爭論你會快樂一些
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顧機台論文
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d大是不是反串阿哈哈
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就算是電資,論文用得到的也是極少數吧?在做出論文
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的路上多點一些有用的技能比較實際點
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數理統計方面,因為不會數學笨蛋沒藥醫的
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帶線/金融都沒差,其他看想走供應鏈還是寫程式了
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從高處看人的感覺
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能畢業才是真的
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感覺這方面的論文都是現實上很不重要的
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接案子寫應用
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@taipoo(GarySu1104)錢奴讀到肄業呢
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寫啥不重要,寫能coding的比較實在
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論文能畢業比較重要
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能準時畢業才是真的!
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工工也可以做機器學習相關的啊 能畢業做什麼都不重
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要 反正出來大多都去帶線XD
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我自己是寫醫療門診預約排程最佳化,不一定侷限在工
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業啦,不過跟大家講的畢業才是真的,寫的東西以後不
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一定會用到,會用到的是在寫的過程中學的東西,codi
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ng、分析手法之類的
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題目不重要,用到的技能才重要,會碰到ML跟統計相
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關的出路比較廣
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我化工所,題目是純數學理論...飄過
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能畢業最重要
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看大學是文科還是理科的
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學弟他統計系的

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建國科大電子所還有寫符咒的勒
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寫如何增加良率
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這樣你應該畢不了業
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我唸成大工管就是研究深度學習的喔!其實工管念什麼
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都可以啦
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※ 編輯: SUPER22K (180.217.31.231 臺灣), 09/08/2021 13:07:04

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統計系讀工工 都已經轉換跑道了怎麼還會不知道
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對什麼有興趣,論文要做什麼跟教授討論,問網友跟
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卜卦有87分像
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應該說學弟他不了解工工在業界的定位,這個我也不太敢回答他,只知道工工很多都去做 帶線課長 ※ 編輯: SUPER22K (180.217.31.231 臺灣), 09/08/2021 13:27:20

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統計系可以做機器學習啊~沾得上邊都好找工作
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系統仿真阿什麼都可以用
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模糊理論。賽局理論。業界 應用上都很多。參考
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看看
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09/08 17:25, 2年前 , 43F
哪個領域不重要,題目聽起來很潮,可以一本論文發
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十篇投稿教授就會支持
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我工工所 同學論文大部分都數據探勘 瑕疵辨識 演算
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法之類的
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我知道現在統計 工工所都流行這類,但這已經脫離傳統工工的範疇有點跳到資工了吧 ※ 編輯: SUPER22K (219.91.35.97 臺灣), 09/08/2021 21:46:51

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用演算法算最佳化路徑之類的 蠻工工的呀 而且講求
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偏應用面
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同學畢業出路也蠻多 程式好的當資料科學家 有當專
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案工程師的 有外商品保的 有當IE的
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好好學習highlight人因工程
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自己本身工工的 論文範疇包羅萬象 至於我指導教授是
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說 工工就是應用方法 解決問題 。所以應用ML、Data
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mining、DL解決實務上的問題當成論文已經很稀鬆平常
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現在工工的趨勢就是用CS的一些技術去優化產線或是套
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入原本的研究題目啊,就算做OR或數學的題目最後還是
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得碰到數據跟套ML或是妳自己處理的演算法
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09/10 12:23, 2年前 , 59F
工工碩CP爆表 無痛畢業 起薪又比大學畢業高很多
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有些人以為自己工工跟資工都精通
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用心寫好論文好歹也能訓練些許寫文章能力,下一點用
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都沒有的結論實在是太牽強
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研究什麼題目難道將來工作只能做那個題目嗎?
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過程中問題解決的方式跟使用到的工具方法只能永遠做
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某個題目?
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還有人家念工工,工作一定要選工工相關嗎?
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09/10 18:03, 2年前 , 67F
講了看不開,是他看不開還是你看不開?
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如果是工作導向,應該是求學過程中,選自己同時有興
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趣的跟有用的技能,直接面對嚴酷的訓練挑戰,極大化
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自己的能力,才不會認為寫論文只是寫寫文章做沒用的
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研究
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畢業雖然是基本,但每個人只想要輕鬆的畢業就好,還
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09/10 18:11, 2年前 , 73F
有發展性可言嗎?
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09/10 18:17, 2年前 , 74F
相比輕鬆畢業,因為努力進行某些挑戰而無法順利畢業
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09/10 18:17, 2年前 , 75F
的人應該更值得敬佩
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