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第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 25
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AI & Data

AI的介紹-水果系列 第 25

Day 25 討論 AI 深度學習論點

大家好~~歡迎來到第二十五篇 深度學習論點

上一篇跟大家聊到說深度學習本人我學習的過程,那麼這篇一樣跟大家分享學習程式語言的相關經驗。

對於上一篇有講到我們學習軟體上,有分程式跟軟體的分別,事實上程式跟軟體這兩個字眼不同的地方是,程式是專門做控制類型的,軟體是做系統方面的,AI 剛好跨足這兩個領域,因為當你寫出來的結果就要透過硬體來做測試,除非你是做數據分析,數據分析就只要使用軟體處理就可以解決了,但這只能限於資料分析有辦法這樣做,如果踏進機器學習以及影像辨識,基本上很難跳脫硬體這個部分,但可能就會有人有疑問那這樣我是連硬體的組裝都要懂嗎之類的,其實不用喔,因為你只要負責寫控制,基本上硬體的組裝跟佈線情況都會有圖給你看,而且那種圖都是很基本的,不用擔心看不懂。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201010/20120312JdLdA1e7TW.png

  1. 硬體架構

    • 基本上對於寫控制的設計師來說,只要知道輸入輸出的關係基本上就可以將控制寫入進去,這個真的沒有很難,就很像寫樹莓派、Arduino、MCU 等等的 都是這樣的概念,很少會變化太大的。
  2. 軟體設計

    • 對於純軟體來說,只有一個很麻煩的點需要克服,就是你需要知道大數據的概念是甚麼,分析資料又是甚麼,聽起來很簡單沒錯,但是所謂的分析並不是把資料抓下來然後排列就可以解決的,你還需要經過一大段的判斷來進行輸出,所以並不會想像的那麼輕鬆,所以建議要把大數據的情況了解清楚才能好好地將分析資料處理妥當。
  3. 韌體設計

    • 當你會硬體以及程式時,其實就是呈現一個韌體的人才,但是韌體的人才又會偏向一邊比較多,要看這個商品的取向是甚麼,假設來說影像辨識好了,他其實硬體的設備就會強調得比較少,通常會在影像辨識上的軟體設計會比較多,這個時候就比較考驗軟體的實力,而不是硬體多麼會組裝,當然也是有那種Case 是需要兩個都要很強的人,但是不是常常都有這樣的。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201010/20120312mwYFGupBCs.png

所以最重要的是要學習怎麼成為兩項並行的人,你可以不用到兩個都很厲害,但至少要有一邊很厲害。

那麼先謝謝大家觀看,我們下篇見。

學習、努力、持續。


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