大家都說ai/ml，這個領域到底能怎麽應用？是依靠計算機強大的運算能力做數據處理？

現在的哪些公司這方麵強？

感覺像是punch word，為了拉錢沾上就行？

所有跟帖： 

• 1)網格時代，數據可以無窮多的輕易得到（報紙時代就不行）2）計算機計算速度比10年前增加了幾千倍使得大數據處理成為可能 -fakegreen- ♂ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:00:19

• 3）AI 90年代就開始火了，不過由於那時計算機速度不行使得AI沒法實行 AI教授窮的要死 -fakegreen- ♂ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:02:02

• 這樣的話，擁有數據的人應該在食物鏈頂端吧？像FB，goog，twtr，光是給其他人賣出數據就可以收租一樣收錢啊。 -gossipgirl8- ♀ (143 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:04:26

• need to make big data meaningful - this is AI/ML -fakegreen- ♂ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:07:31

• 懂。這些大家夥都有raw 數據，肯定比別人能有優勢。 -gossipgirl8- ♀ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:11:49

• 現在Tech 股票上來了, ML engineers 找工作會容易點了吧. -BeLe- ♀ (198 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:02:57

• 就是太火了，大家一擁而上的感覺。看起來不容易。如果真正行業起來，其實沒有學習ai/ml，學過CS，數學頂尖的話，一樣可以 -gossipgirl8- ♀ (177 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:07:08

• MS better, PhD preferred -fakegreen- ♂ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:09:03

• 真往這塊鑽，看起來去mit，cmu讀博就行了。本科不太重要。 -gossipgirl8- ♀ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:10:28

• 在這一塊的人 -凊荷- ♀ (78 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:12:20

• 能到喬治亞州立那個博士就行了，一畢業base 20萬10年後base 30萬， 再加70%package -fakegreen- ♂ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:25:27

• 底下雇一群小留 -fakegreen- ♂ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:26:33

• 肯定比醫生好 -fakegreen- ♂ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:32:33

• 這兩個學校PhD 很難進。本科學校確實不重要，要真有水平，有research能力 才有希望進 -newca- ♀ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:31:58

• 真有水平的，什麽本科什麽研究生院幾乎不matter -凊荷- ♀ (53 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:38:31

• 你和娃爹一個觀念，可是。。。這社會還是要看包裝的 -zaocha2002- ♀ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:53:17

• 現在得情形時 -凊荷- ♀ (164 bytes) () 07/13/2023 postreply 12:38:37

• AI對有些行業的衝擊比汽車對自行車和步行的衝擊要大。增加了沒有的能力，不僅僅是擴張已有能力。 -花街韭菜- ♂ (0 bytes) () 07/13/2023 postreply 11:11:06