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深度學習 面試 ptt 在 [請益] 深度學習工程師待遇- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價


作者scotJJ (風林火山)
看板Soft_Job
標題[請益] 深度學習工程師待遇
時間Sun Oct 21 01:09:37 2018

各位大大好，小弟最近想轉職(32)，
在自學深度學習中，目前對一些 分類、
回歸 的演算法 以及 一些常見模型CNN、RNN
的做法跟數學理論大概都能了解
(EX: 能解釋反向傳播等的原理之類的…)
還在學習更多中…，用tf、keras
實作簡單的model也都都的出來，
一些較小型的範例都沒問題。

只是因為是半路出家，私校資訊碩畢，
論文跟以前的工作經驗和AI這塊完全無
相關性 (雖然工作也是資訊相關)，想請教
有在深度學習領域工作的大大，小弟這樣
情況，有辦法找得到DL方面的工作嗎，
我對這塊是蠻有興趣的(不然學不下去)，
目前在這塊經營的前輩待遇大概如何?
一般DL新手待遇能談到多少呢？

能否請大大解惑

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.87.21
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1540055379.A.8AE.html
※ 編輯: scotJJ (223.137.87.21), 10/21/2018 01:13:02
※ 編輯: scotJJ (223.137.87.21), 10/21/2018 01:15:47
※ 編輯: scotJJ (223.137.87.21), 10/21/2018 01:16:22
※ 編輯: scotJJ (223.137.87.21), 10/21/2018 01:17:20
推 dulldog: 個人覺得AI炒作到有點泡沫 成熟有價值的AI技術 大概只10/21 02:23
→ dulldog: 有CNN YOLO10/21 02:23
推 dulldog: 進入門檻其實很低 很多學習框架可以用 真正費時部分都在10/21 02:25
→ dulldog: 資料收集與前處理及最後應用端10/21 02:25
推 thefattiger: DL門檻真的很低，但通常只會DL是找不倒什麼好工作的10/21 03:05
→ thefattiger: 比如你做影像也是得會傳統的CV，不會做不了啥10/21 03:05
→ thefattiger: 反向傳播其實就是高中就有教的chain rule10/21 03:07
→ thefattiger: 真的有想往這個領域發展的話也看點ML跟統計吧10/21 03:07
推 BigShotBob: 完全同意 只會train model 真的完全沒屁用 重點是你10/21 06:27
→ BigShotBob: 怎麼用它 以CV來講如何設計餵model的data label 如何10/21 06:27
→ BigShotBob: 處理出來的sementic segment bounding box 如何把它10/21 06:28
→ BigShotBob: 變成有用的東西 這才是業界最想要的10/21 06:28
→ jamestian: 32歲了,應該想著如何多賺錢,而不是換跑道.10/21 07:05
→ weinine32: 你講的東西去youtube看莫凡的影片就會了。 你當DL工程10/21 08:48
→ weinine32: 師的價值是什麼？ 有成功的作品嗎？ 還是只會 .fit()10/21 08:48
→ weinine32: .predict() 呢？10/21 08:48
推 del680202: 看過一堆看AI紅想轉職只想train model的10/21 08:50
→ del680202: 這種十個九個是麻煩製造者 10/21 08:51
推 dulldog: 持續自學是好事，不潑你冷水，看過許多只會Train model，10/21 09:05
→ dulldog: 就拿到大公司AI缺，不過對公司而言真的是災難。若你想轉10/21 09:05
→ dulldog: 職，弄幾個作品，可趁這波熱度，趕快混水摸魚搶個缺。10/21 09:05
→ WunoW: ai不會是泡沫啦，至少不是熱門得莫名其妙讓人說不出原因10/21 09:54
→ WunoW: 而且ai確實是可以拿來解決問題的，不是炫技給人看而已10/21 09:55
→ bibo9901: AI公司的門檻不在模型...在工程和資料來源10/21 09:56
→ WunoW: 像以前一堆人在酸大數據，現在來看，還有能酸的理由嗎?10/21 09:57
→ WunoW: 那些在酸的人都不知道自己的食衣住行早就離不開大數據了10/21 09:58
→ WunoW: 反正就外行看熱鬧，一直都這樣10/21 09:59
→ javatea: 還有這種職稱哦 .... 還真無聊　10/21 10:19
推 mdkn35: 能解決問題比較重要 不然每天都在人工知能 哪天才會發現人10/21 10:53
→ mdkn35: 工不能？10/21 10:53
噓 pig2014: 超廢技能，你先能夠證明演算法收斂性我才承認你是ML人才10/21 11:24
推 choral: 捷徑：打kaggle打出名次10/21 11:28
→ ice80712: 只會調模型跟超參數的話 沒什麼門檻吧10/21 11:52
推 alihue: 這職缺一堆科系搶工作，舉凡資工電機物理數學統計，私校還10/21 12:09
→ alihue: 是趁早放棄吧10/21 12:09
推 knives: 慣老闆：不就是拿別人寫好的工具改一下參數,領23k剛好而已10/21 12:11
→ DrTech: 不覺得泡沫化，只是你都32了，之前的經歷如何跟ML結合轉10/21 12:17
→ DrTech: 換成加值，我是比較好奇。光玩TF已經沒用了。10/21 12:17
→ DrTech: 另外，好不好找相關工作，薪資如何，與你找什麼公司有關。10/21 12:20
→ DrTech: 不挑公司還是很好找吧 10/21 12:20
→ aj175: 大家也鞭好兇R10/21 12:20
→ qazedcrfv: 自己經驗是差不多和演算法工程師薪資差不多，提供給你10/21 12:22
→ qazedcrfv: 參考10/21 12:22
→ DrTech: 我也覺得鞭的不是很中肯，我反而覺得推文很多人不是在做10/21 12:25
→ DrTech: 相關工作，DL門檻低？有好的數據隨便訓練下就好？這都太10/21 12:25
→ DrTech: 偏頗與業界脫節。10/21 12:25
→ DrTech: 反向傳播就是高中教的 chain rule? 可能你是天才吧，你看10/21 13:33
→ DrTech: 到高中的 chain rule 就學會偏微分求導，並且學會神經網10/21 13:33
→ DrTech: 絡多層參數如何最佳化？中間跳了好多事情吧。ML現在就是這10/21 13:33
→ DrTech: 樣阿，一堆不懂的人在笑入門的人。10/21 13:33
→ DrTech: 各種不同神經網路的反向傳播做法也不同，只靠chain rule10/21 13:35
→ DrTech: 就學會反向傳播？不是不懂就是天才。10/21 13:35
推 johnnyjana: 推樓上10/21 13:58
推 wallrose: 反向傳播是基於chain rule沒錯10/21 14:17
→ wallrose: 但看到有人說「反向傳播就是chain rule」整個傻眼10/21 14:18
推 thefattiger: 反向傳播基本原理本來就是chain rule，不然是什麼...10/21 14:32
→ thefattiger: 很多東西本來就是從很基本的東西疊上去10/21 14:33
→ thefattiger: 偏微分求導也是基本微積分而已，我只是想表達DL數學10/21 14:33
→ thefattiger: 門檻不高，樓主想要走這行一定要充實其他的技能10/21 14:34
→ thefattiger: 業界用DL主要都是在解決工程而不是學理問題10/21 14:36
→ DrTech: 我覺得DL的數學門檻蠻高的耶，到現在還是一堆Paper根本看10/21 14:40
→ DrTech: 不懂。解決工程問題也是，沒什麼好方法，門檻頗高。 10/21 14:41
推 thefattiger: 對於數學和統計出身的人來說，DL數學真的還好10/21 14:44
→ thefattiger: 一些很前沿的idea當然比較難懂，但業界不會用到10/21 14:45
→ thefattiger: 我目前的心得是工程門檻遠高於數學門檻10/21 14:46
推 john0312: 數學門檻高不高看公司吧？10/21 14:48
推 thefattiger: 最近有很多人在研究explainable-AI10/21 14:49
→ john0312: 至於ML/DS領域我覺得數學還是很吃重，看那精美的WGAN。10/21 14:50
→ thefattiger: 就是幫助人類可以判斷何時能相信AI10/21 14:52
→ thefattiger: 換句話說就是目前的NN多數時間我們不知道他在幹嘛10/21 14:53
→ DrTech: 同意，大家討論的角度不同，有誤解先跟你說聲抱歉。10/21 14:55
推 thefattiger: 沒關係，討論一下讓樓主參考也不錯10/21 14:57
→ thefattiger: 總之我想提醒樓主的就是，DL現在已經有非常多人投入10/21 14:58
→ thefattiger: 務必要發展其他專長搭配DL，才能找到好工作10/21 14:58
→ thefattiger: 看是要走影像或NLP或其他，都還要去深入該領域學習10/21 14:59
→ gotrend: Drtech 中肯 跑跑模型的確call幾個function 就好 不需要10/21 16:38
→ gotrend: 數學 但要怎麼跑出有用的結果 需要參考很多paper 這當中10/21 16:38
→ gotrend: 就牽涉到很多數學 而這才是DL engineer的價值10/21 16:38
噓 gotrend: 然後某肥宅不要再秀下限 BP只是有用到chain rule 不是基10/21 16:41
→ gotrend: 於他 然後你上面應該是想說domain knowledgeㄅ ml三大元10/21 16:41
→ gotrend: 素都講不出來？10/21 16:41
推 smallv: 建議別走 因為你會沒機會 或待遇很低10/21 18:06
→ smallv: 台清交成都不一定有機會 何況你是私校碩士10/21 18:06
推 prag222: 等人工AI發展起來 準備失業 比較實際 10/21 18:28
→ prag222: 笑噓 寫人工AI的程式就不會失業的說法10/21 18:29
推 Murasaki0110: 看到一堆外行拼命想嘴也是很有趣10/21 18:52
推 DarkIllusion: 嗯 一堆ML大師10/21 19:06
推 Bujo: 爬網資料收集與清洗比較容易找工作10/21 20:56
推 hanshsu: 網路當時也很泡沫啊 又沒差 撐得下來就是通吃10/21 21:36
→ lukelove: 不缺錢就去唸博士再出來找, 缺錢就去刷leetcode10/21 21:37
→ lukelove: leetcode 刷的好 即使只會AI皮毛也容易找工作10/21 21:37
→ lukelove: 雖然32再念個博士 似乎有點危險10/21 21:41
推 BignoZe: 找的到工作就不錯了10/21 22:54
推 abraxas: 數學都是基於加減乘除，看來大家小一就會了10/22 02:09
噓 exthrash: DL門檻最低了 你阿罵都會 門檻最高的是SRE和QA10/22 05:52
可是我阿嬤過世了…QQ
→ thefattiger: DL數學門檻本來就不高啊,微積分線代對理工畢業來講10/22 12:07
→ thefattiger: 不就是加減乘除嗎？就說門檻在工程不在數學10/22 12:07
→ thefattiger: 台灣的DL缺要的是engineer不是scientist10/22 12:08
→ thefattiger: 後者的缺也多半重學歷,原po條件是很難進去的10/22 12:09
→ thefattiger: ML/DL網路學習資源一堆,要只靠這個找到好工作很難10/22 12:09
→ thefattiger: 所以我才建議原po加強domain knowledge才能脫穎而出10/22 12:11
※ 編輯: scotJJ (114.136.121.31), 10/22/2018 18:54:04
推 Lorekeeper: AI炒作到泡沫化了+1...實作後沒幾個實用的應用 10/22 18:59
推 sttagomantis: 泡沫化mit還砸了幾億美金蓋ai學院? 恩.. 10/22 19:32
→ y3k: 這波炒作最可憐的是原本專精於此的人 一堆套件都弄得阿祖從墳 10/22 20:00
→ y3k: 墓爬出來都會了(? 10/22 20:02
推 del680202: 之前參加一個google的研討會 裡面的data scientist分享 10/22 20:10
→ del680202: 他們自家產品無腦train的精準度 只比他花大半個月分析 10/22 20:10
→ del680202: 建模後的結果差了個0.0x% 10/22 20:11
推 del680202: 你阿罵拿現在那些東西隨便亂套滑鼠亂點跑出的結果 10/22 20:14
→ del680202: 搞不好還能贏一票半路出家自學的工程師 10/22 20:16
→ acoupleof123: 喔 聽del這樣講，我也能進google train model囉XD 10/22 20:43
推 acoupleof123: del的笑話真的很好笑。就跟大家都會開車，所以大家 10/22 21:05
→ acoupleof123: 不可能開車跟不上專業賽車手一樣。 10/22 21:05
→ acoupleof123: 我就算無腦開，時間也不會差太多，還不就是開車XD 10/22 21:07
→ acoupleof123: 這種無腦的話在這裡竟然聽的到，真的讓我很失望。 10/22 21:12
→ acoupleof123: 不過我是比較相信drtech說的話，看他過去的貼文，10/22 21:16
→ acoupleof123: 我相信他在這個領域打滾很久了，是比較有參考性的。 10/22 21:16
※ 編輯: scotJJ (114.136.121.31), 10/22/2018 21:39:16
推 Morphee: 上面說門檻低的 哪一個年薪超過150的？ 10/23 11:19
推 thefattiger: 抱歉我剛轉行大概90幾而已,說門檻不高是指工作不難找 10/23 16:22
→ thefattiger: 要領到150不管哪個領域,都得有一定的本事,當然門檻高 10/23 16:22
推 zased: 朋友leetcode 刷滿、博士、套套TF調參數就進google了。年薪 10/23 20:55
→ zased: 600萬，不用理那些酸民，好好打底然後用力投夢幻公司才是真 10/23 20:55
→ zased: 的 10/23 20:55
噓 danny0108: 等你能看懂清大吳尚鴻的DL教學影片(youtube)再來說嘴吧 10/24 11:13






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書名：500個必問題：深度學習AI頂尖企業面試實況，語言：繁體中文，ISBN：9789865501938，頁數：592，出版社：深智數位，出版日期：2021/05/20，類別：電腦資訊.

#7. 深度學習/ 機器學習- 工程師｜聯發科技股份有限公司

新竹市東區工作職缺｜深度學習/ 機器學習- 工程師｜聯發科技股份有限公司｜面議（經常性薪資達4 萬元或以上）｜2023/09/04｜找工作、求職、兼職、短期 ...

#8. Ai 工程師ptt

系统入门深度学习，直击算法工程师|完结无秘课程介绍(A)： 想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易，一看就会，一用就废，已然成为很多人进军AI 领域的 ...

#9. [心得] 2021 CV/ ML 面試心得- 看板Soft_Job - PTT網頁版

威盛電子— Machine Learning 軟體程式設計師工作內容主要為壓縮深度學習模型並放入硬體中，面試分為電話面試以及二面。 電話面試：兩位主管針對幾乎 ...

#10. MTK_聯發科技股份有限公司的所有【深度學習/ 機器學習

408. 面試心得 ; 3.9 /5. 面試評價 ; 3. 討論 ; 554. 薪水情報 ; 84.5k. 平均月薪 ...

#11. Re: [心得] 2021 外商資料科學求職心得

在我的面試經驗中，機器學習工作對演算法程式題的難度要求，比軟體 ... 但是，即使我自認本業外的時間花了很多力氣鑽研機器學習與深度學習、最後也 ...

#12. [面試] 深度學習相關職缺面試分享- 看板Tech_Job

分享一些印象比較深刻的面試經驗以下皆為深度學習職缺1. kneron 人資會先打電話過詢問一些基本問題和約時間。像是為什麼想加入他們。 和面試官採用視訊面試的方式。

#13. 機器學習的專業能做哪些工作？了解機器學習在業界的4大 ...

半監督式學習（Semi-supervised learning）：; 強化式學習（Reinforcement learning）：. 想成為機器學習工程師，需要注意什麼？ 機器學習工程師的待遇 ...

#14. 東捷科技ptt

... 資訊面試評價低面試難度k 平均月薪面試心得薪水情報面試心得則排序精選優先分享時間近->遠面試時間近->遠字數多->少評價高->低職位全部AI深度學習 ...

#15. 2017Homework1-整理面試題目

2017Homework1-整理面試題目###### tags: `jeff60907` [ptt salary 轉職面試心得- ... 在研究所也修了機器學習的課程以及額外線上相關課程，比賽中也使用了深度學習的 ...

#16. s12121296 – 目前已經畢業，正在從事與CPU Verification相關 ...

s12121296 · CPU pipeline 簡介 · Pytorch自定義訓練模型(一)-資料讀取DataLoader · 天才少女福爾摩斯-觀後心得 · 使用Anaconda安裝Pytorch框架建立深度學習環境 · 研替面試心得 ...

#17. 東捷科技ptt - farmaciaavenidadecoria.es

看板Tech_Job 文章列表- Ptt 批踢踢實業坊 ... 前輩大家好~ 小弟台師大機電碩畢，碩論做的是深度學習跟NLP 近期拿到東捷科技-AI深度學習工程師的offer ...

#18. 科技業公司面試心得(上) - 創作大廳- 巴哈姆特

Q: 怎麼沒找深度學習相關的? Q: 有哪些問題想問? 結果: 無聲卡. 檢討: 大概是因為最後主管問 ...

#19. [心得] 新鮮人軟軔面試心得

背景： 小弟是四大機械學士，四大通訊碩士，研究領域主要是非deep的機器學習，只有在上課碰到一些深度學習，也沒有很潮的CV或NLP專題經驗，更沒有實習 ...

#20. 東捷科技ptt - hypotekalevna.cz

... 師大機電碩畢，碩論做的是深度學習跟NLP 近期拿到東捷科技-AI深度學習 ... 到東捷科技,雷射FAE的面試通知有爬文過面試及筆試都是雷射工程師為主, ...

#21. 2022機器學習工程師面試經驗分享

不同於上述的面試，可以讓面試者自己選擇想要使用的語言，AI coding通常會要求使用Python，畢竟現在幾個主流的資料分析工具和深度學習框架都是 ...

#22. 華碩電腦股份有限公司深度學習演算法工程師

第一次面試：HR會電話面試確認一些基本的問題, 例如學經歷、能到職的日期、期望薪資等等, 並解釋職缺細節第二次面試：會遠端coding, 會出leetcode簡單 ...

#23. 蝦皮工程師

蝦皮手動測試工程師面試經驗2020.12.14 | GoodJob 職場透明化… ... 剛好最近做的分散式深度學習他感興趣，就從那邊延伸問一些system design的問題。

#24. [請益] 想找機器學習的工作- 看板Tech | 機器學習工程師PTT

本站住宿推薦20%OFF 住宿折扣 · 2018 深度學習相關工程師面試紀錄（非本科新鮮人）. 這篇文章... | 機器學習工程師PTT · 2022 資料分析機器學習工程師面試心得(永豐雲端行動 ...

#25. 輝達招募元宇宙工程師！傳新人年薪上看180萬

根據CakeResume指出，目前輝達共招募27人，其中包括17位軟體工程師、3位深度學習工程師、7位產品經理，在薪資方面，據公開資訊顯示，新人可能落在 ...

#26. 演算法工程師薪水Ptt. [工研院]5G通訊演算法開發工程師認證班 ...

演算法工程師面試Ptt. 【研究發展處】演算法開發工程師Jobs at Groundhog ... Taipei–Keelung Metropolitan area · 深度學習演算法研發工程師· 圓展 ...

#27. 機器學習- 藏字閣

台灣NVIDIA 深度學習工程師面試經驗. July 9, 2023 ... 今天想要知道發一篇笑話可以在PTT Joke 版有多少機率鄉民們會覺得好笑，要怎麼做一個合理的模型？

#28. AI/ML/DL/CV 相關面試心得（長文）

104履歷設定不開放，只找ML/CV 相關職位主動投（關鍵字：AI、機器學習、深度學習、電腦視覺，以及上述英文），鎖定台北區域，有過濾掉不少看起來有風險的 ...

#29. 2022 菜鳥軟體工程師面試心得- 企業職場

趁著最近面試完之後，來寫一下自己第一次找正職的心得及面試過程， ... 用途、現場給一個深度學習的Case請你講述有哪些演算法可以處理以及Pros&Cons。

#30. 一篇文帶你認識常見軟體工程師種類、工作內容、薪水差異（前端

資訊工程技術日新月異，隨時會有更好的程式寫法誕生，如何快速學習 ... 根據需求技術的不同，企業也會單獨招聘機器學習工程師、深度學習工程師等。

#31. [討論] 深度學習的朋友未來都是在哪些產業呢- Tech_Job

現在深度學習deep learning非常熱門尤其是政府跟某海邊整天在念還有 ... 是設備工程師很怕學了之後找不到公司收留-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), ...

#32. 不是資工系能找機器學習工作嗎？跨領域面試經驗分享

在手機遊戲公司擔任資料科學家兩年半，工作中機器學習的專案不多; 曾在中研院擔任一年的研究助理，負責金融業的深度學習與推薦系統產學合作專案，沒發過 ...

#33. 面試Garmin面試分享看板Tech_Job Ptt批踢踢實業坊

背景新鮮人面試心得雲達、廣達、技嘉、華碩、Garmin、仁寶背景：115資訊學士，成績不太優，多益800多，在家新創公司當RD intern內容與深度學習相關。

#34. 深度學習：演算法工程師帶你去面試-- 28個矽谷AI大師教 ...

書名：深度學習：演算法工程師帶你去面試-- 28個矽谷AI大師教你100大深度學習問題(全彩印刷)，ISBN：9865501619，作者：諸葛越、江雲勝主編葫蘆娃著，出版社：深智數位 ...

#35. 深度學習面試問題的問題包括PTT、Dcard、Mobile01，我們都 ...

深度學習面試 問題的問題包括PTT、Dcard、Mobile01，我們都能挖掘各種有用的問答集和懶人包 · 接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧： · 除了深度學習面試問題，大家也想 ...

#36. 作為面試官，如何判斷一個面試者的深度學習水平？

編者按：作為一個快速成長的AI初創企業，竹間智能很欣喜地看到，正有越來越多的普通人關注人工智慧領域。但不可否認，無論是AI創業還是對深度學習的 ...

#37. 2020清大電資院暑期實習

資訊工程或是資訊管理科系學生，修過軟體工程或機器學習相關課程者. 尤佳，到職後將給予工作相關訓練 ... 職缺名稱：AI 深度學習加值平台測試實習生(W203).

#38. [心得] ML engineer Quant 面試心得- 看板Soft :: 全台第三方支付網

全台第三方支付網，(代PO，朋友沒有PTT帳號) 從2018年碩班畢業以來陸續換了幾次工作期間... 了應該是我不夠聰明[樂多數位股份有限公司] 遊戲機器學習 ...

#39. 面試結果等候時間看板Tech_Job PTT網頁版>Re: 請益Garmin ...

新鮮人面試心得雲達、廣達、技嘉、華碩、Garmin、仁寶背景：115資訊學士，成績不太優，多益800多，在家新創公司當RD intern內容與深度學習相關。

#40. 如何把薪資談高一倍？請看大廠offer拿到手軟的ML大神自述

而且我面試的區域僅限於歐洲，其他地方的薪資、福利可能存在差別。 歐洲有很多大公司招聘AI 科學家：亞馬遜在柏林有一個深度學習研究實驗室；蘋果在巴黎有 ...

#41. 面試問題集精選6大回答範例「優缺點、為什麼錄取你

有鑑於「工作太忙」、「薪資過低」有可能被面試官解讀為「做事沒效率，因此常忙到必須加班」、「專業能力不高，所以薪資也不高」，因此面試技巧上建議從較大的格局去回答 ...

#42. 六、演算法開發工程師- 職務分析. 演算法工程師薪水Ptt scpc

师（数据分析、商业智能、数字化运营）; Python数据挖掘工程师（机器学习、深度学习、 算法专家）; Python爬虫工程师; Python测试工程师（自动化 ...

#43. 臉書AI 研究院招募實習生：資工、物理、電機、統計系學生注意

你們可以選擇共同感興趣的研究問題，設計新的深度學習方法來解決它。除了與指定的導師合作，你也可以 ... 之後，他們將會通過視頻會議對你進行面試。

#44. 台中友達面試

... 市西屯區經歷不拘碩士以機器及深度學習改善工廠生產整合製程數據進行深度學習 ... [面試] 心得(泰宣/光燿/友達/全華) - 看板Tech_Job - PTT網頁版.

#45. 教務處Office of Academic Affairs

... 中文寫作與表達：自主學習課程試行方案 · 課堂活動暨學生作品平台 · 中文思辨與表達工作坊 · 第七屆深度討論口語表達比賽 · 2023國文教學創新工作坊 · 表單下載.

#46. 喬治亞拒絕承認中華民國護照，中國公民即日起免簽

據新華社報導，喬治亞（大陸稱「格魯吉亞」）總理加里巴什維利11日宣布，喬治亞即日起給予大陸公民免簽待遇，並稱相關細則很快就會公布。

#47. 全台最大經理人學習社群|經理人

經理人最實用的管理知識交流和學習平台，提供主管和上班族專業的工作心法及職涯提點，陪伴領導者管理組織、帶領團隊、提升績效。

#48. 國立臺灣大學資訊工程學系

歡迎光臨臺大資訊系暨研究所 臺灣大學資訊系 · 最新消息 · 演講公告（含專題及非專題演講）.

#49. 自我介紹到底要說些什麼？

自我介紹是把自己「銷售」出去的重要手段，一場面試，把自我介紹做好了，就成功了一半。 ... 最好講一下你的個人基本資訊、學習經歷、性格特點等。

#50. Offer帮| 留学生求职在线学习平台

Offer帮| 留学生求职在线学习平台- 为你提供免费求职教程和行业指南，求职核心课程，全方位培养计划。规划、Networking、LinkedIn、简历、面试……帮留学生找工作， ...

#51. 請益深度學習工程師待遇看板Soft_Job 批踢踢實業坊- 深度學習ptt

現在深度學習deep learning非常熱門尤其是政府跟某海邊整天在念還有什麼AI+機器人的也是搶翻天可是這股熱潮好像1980年就開始喊應該也有不少曾經學這個的前輩朋友很好奇 ...

#52. 面試深度學習/機器學習工程師科技業板- 深度學習ptt

107 於電腦視覺看板NTUcourse 批踢踢實業坊> 評價107 於電腦視覺看板 · 耍廢自動上色深度學習? C_BOO PTT動漫區深度學習ptt.

#53. Python - 100天从新手到大师

学习之后觉得有收获的小伙伴可以“一键三连”来支持UP主（千锋Python）。 ... Python数据挖掘工程师（机器学习、深度学习、算法专家）; Python爬虫工程师; Python测试 ...

#54. 桃園市政府勞動局

112-09-11桃市府【友善加值安心在職】112年度推動友善職場暨安全衛生宣導記者會，打造桃園勞工友善城市，邀您共襄盛舉! · 112-08-311120810勞動條件科聘用勞動檢查員面試 ...

#55. 反倒刺激中國變更強！林本堅提倡「和平說」：圍堵非最佳方式

完售倒數，即將開課 【9/8 深度會員經營｜三人團報最優惠】取得顧客成本 ... 神人，透過獵頭（Headhunter）的幫忙，找到了PTT的共同創辦人戴志洋。

#56. 崇仁醫護管理專科學校首頁

... 外，還學習製作照護用具。 同時，以護理起家的崇仁，在參與服務的護理科學生，依其專業服務之訓練，進一步與聖十字架慈愛修女會的長輩修女，進行深度互動與交流。

#57. 文教| 聯合新聞網

教育部高等教育司司長朱俊彰：結合校務研究與精準訪視培育學生跨領域學習能力. 教育部自2018年起推動高等 ... 112會考自然科／熟悉112、攻略113 深度解析題型及趨勢.

#58. TechNews 科技新報| 市場和業內人士關心的趨勢、內幕與新聞

手機版目錄 Search; 登入 | 註冊; | 登出 · 前往+ 訂閱獨家 icon_go_mobile · 回到首頁 · 財經新報 · 3C新報 · 半導體 · 晶圓 · 晶片 · IC 設計 · 封裝測試 · 處理器 ...

#59. 請益深度學習_ - 深度學習ptt

深度學習ptt - 從做中學AI 利用PyTorch建構MNIST 數字分類器最近小編 · 我花了兩年，從不懂Python變成了AI工程師PTT新聞 · 心得深度工作力讀後思考與實踐 ...

#60. The News Lens 關鍵評論網- 分享觀點從這開始

我們是一群對於現今媒體不滿又想要做出一些改變的人。有一直在媒體產業的編輯，有多年在海外各地工作的專業經理人，還有對於網路技術有熱情的開發者，以及一群對於我們 ...

#61. 仁寶高級工程師薪資- 仁寶vs英業達看板Tech_Job PTT職涯區 ...

仁寶高級工程師薪資大學國高中升學考試資訊，精選在PTT/MOBILE01/Dcard上的資訊 ... 或直接在104投履歷公司名稱仁寶電腦工業股份有限公司職缺名稱深度學習工程師/高級.

#62. 給中南部年輕人的忠告：想回鄉？30歲後再說吧

大企業的薪資待遇高、教育訓練完整、分工專業精細、人員素質高……這些條件都有利於培養一個二十幾歲年輕人在學習深度上發展，成為專業人士。同時，大企業的 ...

#63. 仁寶高級工程師薪資

仁寶vs英業達看板Tech_Job PTT職涯區> 聘書仁寶vs英業達看板Tech_Job PTT職涯區 ... 或直接在104投履歷公司名稱仁寶電腦工業股份有限公司職缺名稱深度學習工程師/高級 ...

#64. Re: [AI] 用I2I和Tile放大來修細節或加東西PTT推薦- C_Chat

Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？ 只要是深度學習AI，原理都是把圖轉換成矩陣，通過神經網路作back propogation學習特徵，在整個 ...

#65. 奇美車電ptt

最新面試：生管面試、深度學習演算法工程師面試、業助面試、採購助理面試。 奇美車電股份有限公司的問題包括PTT、Dcard、Mobile01，我們都能挖掘各種 ...

#66. 李宏毅機器學習ptt

李宏毅機器學習ptt ... 根據面試經驗，程式相關面試考題主要針對Python 。 ... AI技術高階研發人才課程清單- AI數位學習平台應用深度學習台大陳縕儂教授、李宏毅教授.

#67. 李宏毅機器學習ptt

面試 心得面試經驗會員投稿. 用random forest等等的方法，不過尤其是中間偏後都比較屬於深度學習的內容。 cc , 來自: 作者MLLAB 機器學習 ...

#68. Re: [問題] 李宏毅教授的深度學習與人類語言處理- NTUcourse ...

由于17版李宏毅机器学习课程笔记《leeml-notes》内容已稍显陈旧，遂基于21版李 ... 肆、面試經驗碩士論文與集成演算法相關，因此面試官提問大多集中於集成演算法之上。

#69. 《梦回大清小说》资源列表-桐昆股份

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