在近 10 年中,AI (Artificial Intelligence,人工智慧)、機器學習(Machine Learning,ML)和深度學習(Deep Learning, DL)被大量應用在各個產業中,像是工業 4.0、物聯網、自駕車等等,也因此有許多新興職缺產生。

而根據 LinkedIn 在去年底發佈的 2020 工作趨勢報告顯示,機器學習和人工智慧人才的職缺成長速度,在過去四年就高達 74%,成為年度新興工作。

LinkedIn 的首席經濟學家 Guy Berger 也表示,人工智慧已經滲入各行各業,「機器學習或人工智慧相關的職缺已經連續三年蟬聯新興工作排行榜的第一名,人才需求量仍會持續不斷增長。」

此外,美國求職網 Indeed 也宣布 2019 年度最佳工作的第一名為機器學習工程師。從這些數據可以看出,在未來幾年內,AI 相關人才的需求只會越來越大,也讓許多人趨之若鶩投入 AI 人工智慧、機器學習與深度學習的相關領域。

如果你也想踏入 AI 領域,趕快把接下來的線上學習資源存起來、加進我的最愛,絕對可以在AI 學習路上很大程度地幫助你。

自學資源:推薦書單

1. Data Science from Scratch 中文版:用 Python 學資料科學

作者: Joel Grus

這本書是由一位 Google 的軟體工程師所撰寫,介紹用 Python 進行資料開發的主流工具庫,包括 IPython, Pandas, Scikit-Learn 等等。需要具備一些程式設計的基礎,會探討如何處理各種數據資料,以及靈活運用貝氏、決策術、神經網路等等模型,也會幫助建立資料庫的相關知識。

2. Neural Networks and Deep Learning

作者:Michael Nielsen

這是一本 AI 深度學習和神經網路的入門書,內容深入淺出,每個模型都有詳細的 code 去解釋,需要運用到數學運算的部分作者也有另外說明,最棒的是,這是免費的線上資源!

作者 Michael Nielsen 是來自 Y Combinator Research 的研究人員,同時也是一位量子物理學家、科學家,希望藉由這本書幫助讀者掌握神經網路的核心概念和原理,以這本書打基礎,之後就可以運用 AI 神經網路和深度學習來解決更複雜的問題。

另外,作者也將範例程式碼放在 GitHub 上,更有神人將全書翻譯成中文版放在 GitHub 上,有興趣的人趕緊收藏起來就對了。

3. Deep Learning

作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 

三位作者分別是 Google 的研究科學家、計算機科學教授與助理教授,從基礎的神經網路到深度生成模型,很全面地涵蓋了理論到實際應用,如果你是想進入 AI 機器學習、深度學習領域,這本書可以讓你獲得系統化的深度學習知識,了解深度學習、傳統機器學習與 AI 演算間的連結,同樣地,GitHub 上也有已翻譯好的中文版本可以參考。

4. Statistical inference for data science

作者:Brian Caffo

這本書是 Coursera 課程 Statistical Inference ( 推論統計學 ) 的課程用書,是推論統計學的入門教材,適合已經有 coding 能力的讀者學習,將 coding 能力應用在數據科學或統計學上。

另外,Github 上也有完整的書本內容,還有課堂筆記

5. Social Media Mining: An Introduction

作者 Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, Huan Liu

這本書以社群媒體發展下所產生的數據為基底,教你如何結合跨領域研究、新演算法及工具開發,從社群媒體中找到資料,並且利用這些資料做資料探勘、分析等等,書中的模型都會用數學方法、機率概念演算解釋。

自學資源:線上課程

1. Statistical inference

講師:Brian Caffo, Roger D. Peng, Jeff Leek

平台:Coursera

費用:免費試聽、高階內容需付費

課程時長:54 小時

可以學習如何從數據資料中推斷出有效結論,應用到統計學中的 p 值、信賴區間、機率分配等概念,適合已有程式基礎的人學習。

2. Data Science: Statistics and Machine Learning Specialization 

講師:Brian Caffo, Roger D. Peng, Jeff Leek

平台:Coursera

費用:免費試聽、高階內容需付費

課程時長:6 個月

教你如何運用迴歸模型進行迴歸分析和推論,其中更包含資料視覺化、R 在資料科學上的應用、假設檢定、線性迴歸等。

3. Machine Learning A-Z

講師:Hadelin de Ponteves, Kirill Eremenko, 武亦文 Yiwen, 李秦 Qin, SuperDataScience Team

平台:Udemy

費用:約台幣 360 元(根據平台優惠活動價格可能不一)

課程時長:32.5 小時

這堂課會幫助你建立 AI 機器學習的知識架構,並以 Python 和 R 為主,去建立不同的機器學習模型;除此之外,這堂課還會讓你掌握強化學習、自然語言處理及深度學習等算法,最後知道如何運用不同的模型去解決問題。

4. Data Science and Machine Learning Bootcamp with R

講師:Jose Portilla

平台:Udemy

費用:約台幣 342 元(根據平台優惠活動價格可能不一)

課程時長: 18 小時

這是以 R 為主要語言的課程,將會涵括資料科學、機器學習和資料視覺化,可以當作學習 R 、資料科學和機器學習的入門課。

AI / 機器學習職缺哪裡找?都幫你整理好了

【初階 AI / 機器學習職缺】

台積電, tsmc, 找工作, 職缺

台積電

台灣積體電路製造,通稱台積電、台積或TSMC,總部位於臺灣新竹科學園區;2019 年 8 月在 PwC 發表的「全球頂尖 100 家公司」排行榜中,台積電依市值名列全球第 37 名。

AI工程師,全職,初階,40K+ TWD/月

國泰金控, 找工作, 職缺

國泰金控

台灣第一大金控,在美國富比士排名 2000 大企業中,台灣企業排名第一名

資料科學工程師 Scala / Java 軟體開發,全職,初階,30K ~ 90K TWD/月


【中高階 AI / 機器學習職缺】

Dcard, 找工作, 職缺

Dcard (狄卡)

成立於 2011 年,提供台灣及海外部分大學生註冊的社群服務,擁有每個月超越一千五百萬的不重複訪客,且於年輕族群間有極高的滲透率。

Machine Learning Engineer,全職,中高階,900K ~ 1.9M TWD/年

趨勢科技, 找工作, 職缺

趨勢科技

於 1988 年在美國加州創立,是一家電腦防毒及網路安全的跨國軟體公司,總部位在日本東京,全球研發總部位在台灣。

Machine Learning Expert,全職,中高階,50K ~ 150K TWD/月

MoBagel, 行動貝果, 找工作, 職缺

MoBagel

MoBagel 於 2015 年從美國矽谷起家,並在 2016 年開發出專屬的產品 Decanter AI,透過資料模型精準快速地預測市場需求、銷售量等重要資訊,幫助企業做出正確決策以最大化營收。現今在台北、上海、北京、東京都設有公司。

Staff Machine Learning Algorithm Engineer,全職,中高階,1.5M ~ 3M TWD/年


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Joyce
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Joyce

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