※ 引述《jienfong (jienfong)》之銘言： : 標題: Re: [討論] 台灣機構工程師的意義 : 時間: Tue Jan 19 09:41:32 2021 : : .... : 所以我在機構打混幾年後轉換去 : 結構分析後，以前機構背景對分 : 析的領域是有絕對幫助的，至於 : 最近夯的AI也是機構可踏入的領 : 域 人工智慧是某類演算法，粗淺地說就是寫某類程式。 問題是「同樣是」寫程式，你幫烤肉店寫計算烤爐溫 度的程式能賺的錢，和邦美國太空總署寫計算太空梭 返回地球的表面溫度的程式能賺的錢，差多少? 「都是」寫程式，「都是」用到熱傳學啊，不是「差 不多」嗎? : 更專業的領域，那天空又不一樣 : 了 : : -- :

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.83.198.227 (臺灣) : ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Mechanical/M.1611020494.A.956.html : .... : → jienfong: AI領域不是純IT的專長，但ME背景要涉入也要有python程 01/19 11:59 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 這邊說的重點就在於，純粹資訊科學或工程方面的專家，欠缺程式要解的 「應用學門」的專業知識，因而必須有那方面的專家先找出「有油水」的 應用題目，然後再界定出問題相關的重要特性，然後才能針對性地設計出 適切的人工智慧演算法，進而找程式員編寫程式。 阿那個人工智慧不是很聰明，會自己學習，所以「隨便」挑一個人工智 慧演算法讓它去學叫好了，要拿薪水或顧問費的人類專家滾邊涼快。最好 事情這麼單純。首先這麼厲害的人工智慧軟體，哪個阿呆便宜賣給你? 然 後，人工智慧軟體能解問題之前，需要餵大量資料花時間「學習」的。而 時間就是金錢，而且...你以為資料...專業的資料免錢嗎? : → jienfong: 式基礎，但這種語言算好學,AI領域涉入專業有行業專業+IT 01/19 11:59 : → jienfong: +統計分析，所以ME可不可以涉入就看你自己 01/19 11:59 所以簡單說，機械專家想靠人工智慧賺錢，首先先在自己專業領域找出 有油水又能讓人工智慧發揮的問題。然後才是學習與設計或挑選出適當的 演算法，最後才是寫程式。 啥? 統計知識再哪裡? 真要了解人工智慧演算法，裡面一堆統計知識。 --

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