發佈日期：2021-06-23

卜俊

理工學院

電機工程學系

心得：

        時間就是金錢，唯有在善用有限的時間，才能賺取更多的錢。關於AI專案處理的流程大多分為6區塊，所以必須有不同能力的人才，像是負責編寫code的或是資料收集的，都是不可或缺。成功的AI專案牽扯非常多方面，1必須具有完整的控管資料處理流程，也就是有嚴謹的資料。2與專家溝通，AI 工程師不具有醫學方面的專業知識，所以當他們需要為醫學方面的分析時，必須具有醫生做專業的鑑定作為輔導。3資料不平衡的問題，分類資料會發生一些問題，當獲取的資料特別少時，會導致演算法發發生學習困難的問題。AI專案會遇到的步驟，1.收集資料，我們必須要有夠大的儲存空間，才能藉由像是大數據分析的大量資料做資料的管控，最後藉由分散式系統作為基礎演算。2.資料清洗，在1步驟中我們會獲取比較混濁的資料，以至於資料的不正確性，這時就得做清洗不完整資料的流程。3.feature engineering，這部分是需要各行各業的人一起努力的，也就是像是醫生、農夫等負責提供資料做分析。4.model training，在業界，尤其中小型企業，若要應用AI在產業鏈上，或安裝於穿戴式裝置，往往沒有太強的實力，這時候某些特殊技術就可以派得上用場。而在與專家溝通方面，關於各行各業有不同方面的知識，我們就必須以解釋性模型來互相解釋相關的技術，也就是相當於對於圖片的分解，告訴不同領域的人若AI分析時缺少不同區域會發生錯誤的機率。上述非常多的理論，都建立於堅強自我的能力作為基礎，就如我們想成為專業的AI大師時，就必須自我學習演算法的相關程式學習。

        我覺得人與人之間就像是螞蟻一樣，每一位看似渺小，但是就是因為有沒一人的存在才造就了整個社會圈。尤其是要去借決問題時，最重要的是去針對問題的導向，針對問題的重點在去做分析，才能得到良好的解答。還有我們如果必須在職場方面存活就必須參與更多或相關學習的機會，同事之間的互相學習其實是非常重要的，此外不同職場方面的互相交流其實才是問題的所在之處，職場方面是很慘人的，對於一個剛畢業加入職場的職場新鮮人來說，他必須學習的相關知識是非常的堆積如山的，正如名言所說的，時間就是金錢，若無法滿足客戶或是老闆，或是訂單的時間要求，那麼肯定是會造成不被信任的後果，那麼之後可能就不會有人再找你談case了

        未來充滿了許多的變數，做與不做都是牽扯自己的意念，改變或許不容易，但是，願意做改變的人，他的人生可能會比別能更不同，就如努力不一定會成功，但是要成功的人就必須經由努力才能夠達成。或許多了解一點社會較苦的一面，才能在出社會之前做一點心理準備，也不會在遇到挫折時就退縮或放棄，這樣才能夠在職場上生存，不至於遇到問題時一蹶不振。所以多聽一些職場方面的演講是真的方常重要的你說是吧?