人工智慧和汽車偵測雷達做結合啦!是不是之後就不會有駕駛盲區了呢? 普林斯敦大學的研究團隊將人工智慧 與用於追踪超速駕駛的雷達結合，開發出一種系統，該系統可使車輛發現街角轉彎處隱藏的危險，如下圖所示： ▲ 普林斯敦大學的研究團隊結合人工智慧 雷達，開發出可使車輛發現轉角隱藏危機的系統
研究人員利用常用來追蹤超速駕駛和快速直球的測速雷達，結合人工智慧 技術，開發了一種自動化系統：可讓汽車在街角轉彎處監視四周環境、發現迎面而來的車輛、行人。 這個系統易於整合到汽車上，使用都卜勒雷達（註：Doppler radar，一種雷達，可利用都卜勒效應，測量物體在雷達波方向上的徑向運動速度，常用於氣象觀測與測速。）將無線電波從建築物、車體的表面反射回去。 雷達訊號會以特定的角度，照射到物體表面後反射回去，就像是撞球的白色母球撞擊到球台壁後反彈回去一樣。雷達訊號會持續照射藏在街角轉彎處的物體，然後反射回來的訊號會被車上安裝的探測器偵測到，使系統能看到轉角的物體，並且判斷它是在移動還是靜止。 「這將使汽車偵測到今日許多光學雷達 (lidar) 與相機的感光元件無法記錄到的被遮蔽物，例如，讓一台自駕車在十字路口上環顧四周的危險物體，」普林斯頓大學的電腦科學助理教授、也是此次研究人員之一的 Felix Heide 說：「雷達感應器的成本也相對較低，尤其是與光學感應器相比，而且也可以量產。」 研究人員在 6 月 16 日的電腦視覺與模式識別（CVPR）會議上發表了一篇論文，提到這個系統如何分辨汽車、自行車以及行人，並判斷他們的方向以及迎面而來的速度：「我們提出的方法能在現實世界的自駕情境中，在視線感應器偵測到他們以先，就為行人以及騎自行車的人預先發出碰撞警示。 」 近年來工程師們已開發出許多能讓車子偵測到路上異物的感應系統。但其中有許多，都是靠著光學雷達、可見光或是近紅外光的相機，這種防止碰撞的感應器在現代的汽車中很常見。但是光學感應很難發現到汽車視線之外的物體。在早些的研究中，Heide 的研究團隊曾使用光照來看見藏在角落的物體，這種技術但卻很難應用到汽車上，因為需要高功率的雷射且僅限於近距離使用。 VIDEO
近年來工程師們已開發出許多能讓車子偵測到路上異物的感應系統，但其中有許多都是靠著光學雷達、可見光或是近紅外光的相機，這種防止碰撞的感應器在現代的汽車中很常見。但是光學感應很難發現到汽車視線之外的物體。在早些的研究中，Heide 的研究團隊曾使用光照來看見藏在角落的物體，但卻很難應用到汽車上，因為需要高功率的雷射且僅限於近距離使用。 在過去的研究中，Heide 及團隊人員想知道是否有可能創建一個系統，使用成像雷達而不是可見光，來檢測汽車事件之外的危險。對於雷達系統，在平滑表面上所耗損的信號是少得多了，且雷達是被證實可以用來追蹤物體的科技。他們所面臨的挑戰是，當雷達用於拍攝轉角處的汽車與自行車等物體時，其空間分辨率相對較低。然而，團隊相信他們可以開發出演算法來解譯雷達數據，以讓感測器發揮功效。 「我們開發的演算法很有效、並適合當代的汽車硬體系統」Heidi 說：「所以你可能會看到這項科技出現在下一代的汽車上。」 為了讓這個系統能分辨物體，Heide 的團隊處理了部分雷達信號，亦即能將背景噪音視為非可用信息的一般雷達。團隊應用了人工智慧 技術來優化處理程序以及讀取影像。論文作者之一的 Fangyin Wei 表示：運行該系統的電腦，必須學會從非常少量的數據中，識別出騎自行車的人和行人。 她說：「首先，我們必須要偵測是否有物體。如果有的話，那他是否重要？是否為騎單車的人或是行人？接下來，先讓我們將其定位出來。」 Wei 還表示：該系統目前能夠檢測到行人和騎自行車的人，工程師們都認為他們是最具有挑戰性的物體！因為他們的尺寸小、形狀不一、動作又多樣。當然，該系統也能偵測到汽車～ Heidi 說，研究人員計劃在雷達和信號處理改善等多種應用上，進行研究。他說這個系統擁有完全改善汽車安全的潛力，且它是靠著現有的雷達傳感器技術就可做到，因此下一代汽車可望能部署雷達系統。 「這肯定會經歷到非常嚴峻的汽車開發週期」他說：「就整合與推向市場而言，它需要大量的工程與設計。但是技術已經準備就緒，因此我們可能很快就會在汽車上見到這樣的景況。」 推薦閱讀：AI 自駕車不只有特斯拉！9 個人工智慧帶來的汽車產業革新
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人工智慧幫你把關和他人的社交距離!看看這次它們怎麼做的~ 「AI 大神」吳恩達旗下公司 Landing AI 開發的「社交距離檢測工具」，則是另一項與疫情有密切關係的 AI。 為了幫助疫情期間依然得持續工作、因某些原因非得外出的民眾以及阻止疾病蔓延，Landing AI 開發了最新 AI 工具確保大家能維持社交距離，該工具透過攝影機拍攝的即時影像，並同步分析檢測在公共空間的人們是否處於安全距離。 這款 AI 工具會偵測所有經過空間的行人，並在每個人身上畫出一個綠色方框，當有人靠得太近，框框就會變成紅色，在靠得太近的兩人之間畫出紅線，並發出警訊，提醒人們遵守安全距離規定。 VIDEO
▲ 影片中可以看到探測器偵測每個行人，距離過近就會被標上紅框
根據Landing AI 公開的演示，人工智慧 的運作，需要經過「校正、檢測、測量」三個步驟。 第一步－「校正」： 將透視圖轉換為俯視圖。最簡單的標定方法是在透視圖中選擇四個點，將其映射到俯視圖中矩形的角上。
▲左邊為原始透視圖，覆蓋著校正網格；右邊是鳥瞰圖，街道兩邊完全平行於綠色網格。圖片為 Landing AI 官網示意圖。
第二步－「檢測」： 將檢測到的行人應用於透視圖上，在每個行人周圍繪製邊框。為了簡潔化，團隊使用基於 Faster R-CNN 的開源行人檢測網絡。為了清理輸出的邊框，團隊使用最小化後處理，如非極大值抑制（NMS）和各種基於規則的啓發式算法，並選擇基於現實假設的規則，減少過度擬合的風險。 ▲ 《武漢肺炎》專輯共九首曲子，是台灣有史以來第一張全部 AI 生成的音樂專輯。。
第三步－「測量」： 給定每個人的邊框。由於在「校正」那一步輸出針對地面的變換，需要將所述變換應用到每個區域的底部中心點，從而得到他們在俯視圖中的位置。 ▲距離過近的人們除了顯示紅框外，也會多顯示出一條線以強調。
最後測量出人與人之間的距離，並根據校正估算出的係數縮放距離。用紅色方框標注出安全距離以內的人們，並在兩者之間畫一條線來強調。 即使 Landing AI 強調使用使用這款工具應該公開透明，使用之前必須得取得被監控人的同意，同時也稱，該系統不會辨識個人身分。 但人類對AI始終無法全然放心，因此依然有不少評論顯示出對影像監控工具的擔憂。有的評論甚至表示，若是在工作場域，即使員工不同意老闆使用這款工具也很難提出反對。 但 Landing AI 的初衷是為了在疫苗研發出來之前，盡可能透過保持社交距離來抑制疫情的蔓延，而 人工智慧 對影像分析與追蹤技術的發展助益，無疑為未來的公衛領域拓展出新的可能，在考量隱私和個人權利問題時，也要正視科技增進了全體人類的福祉，以免因噎廢食。 推薦閱讀：【AI在瘟疫蔓延時】台灣 AI「雅婷」化身音樂家 發表首張專輯「武漢肺炎」
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在疫情中人工智慧還是嶄露頭角!這次讓我們來聽聽它們的自創曲! 此次的疫情，重創全球的經濟與人們的生活，而現今的我們，幸好有成熟的科技，讓各國得以用相關的人工智慧 技術來監控病情，並用以幫助疫苗研發等相關醫療用途。 除此之外，還有許多處於疫情之下開發的 AI 技術，有的為大家舒緩緊張的情緒；有的則替大家的社交距離把關。這些人工智慧 技術的創新、突破與拓展，為這艱困的時期為人們帶來一絲光亮！ 從歌名、譜曲到封面 台灣 AI 創作出一整張專輯 AI 生成的作品，到底是不是真正的創作？哇！這可真是個見仁見智的問題！但可以知道的是，越來越多文化藝術機構、個人藝術家開始擁抱 AI ，特別是疫情之下，急需要藝文撫慰人們心理、穩定不安情緒。 由 PTT 創辦人杜奕瑾領軍的「Taiwan AI Labs台灣人工智慧實驗室」，正是在疫情之時推出台灣第一張全 AI 生成的音樂專輯《武漢肺炎》。 這個 AI 有個非常台灣味的名字，名叫「雅婷」。杜奕瑾表示，因為她是土生土長、從 PTT 鄉民語言學習語言模型的台灣 AI，故選了這個台灣最通俗的名字。 VIDEO
▲ 土生土長的台灣 AI 雅婷，是此次專輯的「鋼琴師」。
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「雅婷」應用同樣由 Taiwan AI Labs 開發的深度學習模型「Pop Music Transformer」聽了上百首熱門鋼琴音樂後，對和弦、旋律、音調、配器等各種層面進行機器學習，最後創作出了九首曲子。 音樂由 AI 全自動生成，完全不需要人工輸入任何和弦進程。而且，不需要後期處理步驟來完善所生成的音樂。該模型學習自動生成富有表現力和連貫性的音樂。
▲ 《武漢肺炎》專輯共九首曲子，是台灣有史以來第一張全部 AI 生成的音樂專輯。。
細看樂曲名稱，可以發現每一首曲名各自展現了疫情的不同面向，同時也依然和疫情息息相關。 Taiwan AI Labs 表示，這些歌曲名稱來自「島民衛星」，是同為 Taiwan AI Labs 所開發之新聞資訊平台，觀測 18 家電子媒體全類別新聞報導。島民衛星團隊抓取疫情中台灣媒體最常使用的詞彙，再將這些詞彙排序使用，一個歷歷在目的疫情發展史便躍然眼前。 最後是曲目的封面，同樣是 AI 雅婷創作而成。除了專輯封面與〈COVID19（武漢肺炎）〉的圖片，是由實驗室醫療組提供的病毒基因與藥物分子合成的模擬圖生成之外，另外 8 首歌曲的圖片，是雅婷學習分析了大量藝術作品後的「創作」成果。 ▲ 專輯即日起可在KKBOX上點擊聆聽。截圖自KKBOX。
專輯上架到 KKBOX 後，Taiwan AI Labs 也邀請社會大眾聆聽，並表示團隊會將 KKBOX 點擊聆聽次數的分潤再加碼 2 倍，捐給第一線醫療機構。 推薦閱讀：台灣研發AI走進加護病房 預測敗血症準確率達八成五
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關於這次的機器學習幫你整理出來的捷徑,相信上篇的監督式學習演算你有個概念了,接下來讓我們前進下一階段! 二、非監督式學習 1. 隨機森林（Random Forest） 隨機森林可以視為決策樹的延伸，可以把隨機森林當作是多個決策樹組合而成，並加入隨機分配的訓練資料，以大幅增進最終的運算結果。其想法就是結合多個「弱學習器」（即決策樹）來建構一個「強學習器」模型。這種方法被稱為「集成」（Ensemble Method）。同時也能降低單個決策樹出錯的風險。 ▲ 決策樹演算法示意圖
例如若創建一個隨機森林模型預測數值，只有第三個決策樹預測為 0，但是如果整合所有決策樹的結果，將會判斷出預測值是為 1。 隨機森林的優點，就是可以處理大量的輸入變數，同時計算各例中的親近度，這點對於資料探勘、偵測離群點和將資料視覺化非常有用。 2. 聚類分析（Cluster analysis） 聚類分析是統計資料分析的技術，後來在如機器學習 等領域受到廣泛應用。「聚類」是把相似的物件通過靜態分類，分成不同的組別或子集（subset）。聚類有很多種方法，常見的如 K-means、層次聚類（Hierarchical clustering）、譜聚類（Spectral Clustering）等等。 ▲ 「聚類」是把相似的物件通過靜態分類，分成不同的組別或子集 (圖片來源： geeksforgeeks.org)
聚類時，需要實現的目標只是要把相似的東西聚到一起，一個聚類算法只需要知道如何計算相似度就可以開始分類，因此聚類算法並不需要使用訓練資料進行學習。 3. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA） 主成分分析 PCA 是一個在機器學習 與統計學領域中被廣泛用來分析資料、降低數據維度以及去關聯的線性降維方法。降維（Dimension reduction）是當資料維度數（變數）很多的時候，嘗試讓維度數（變數）少一點，但資料特性不會差太多的方法。 機器學習 使用 PCA 達到降維的目的，主要是為了避免「維數災難」，或稱「維度詛咒」，指當維度增加時，分析和組織高維空間因體積指數增加而遇到各種問題：在機器學習 問題中，模型預測能力會隨著維度的增加而減小。4. 奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD） 奇異值分解 SVD 是線性代數中一種重要的矩陣分解，不光可以用於降維演算法中的特徵分解，還可以用於推薦系統以及自然語言處理等領域。 ▲ 實數 2×2 矩陣 M 的奇異值分解 UΣV * 的圖示。(圖片來源：圖片來自 Wikipedia)
SVD 矩陣是一個複雜的實復負數矩陣，給定一個 m 行、n 列的矩陣 M，則 M 矩陣可以分解為 M = UΣV。U 和 V 是么正矩陣（unitary matrix），Σ 為對角陣。 SVD 在某些時候可以做為簡化版的 PCA 利用。PCA 演算法可以不用做特徵分解，而是做 SVD 來完成，在樣本量很大的時候很有效。實際上 Python 的免費機器學習 庫「scikit-learn」的 PCA 演算法的背後真正的實現就是用 SVD。 5. 獨立成分分析（Independent components analysis，ICA） ICA 是一種利用統計原理進行計算的方法。前面在主成分分析（PCA）時談到「降維」的方法，但對符合高斯分佈的樣本點比較有效，那麼對於其他分佈的樣本，則是適合用「主元分解」的 ICA。 ICA 會假設現有資料其實是多個彼此獨立的資料、經過混合後成為現有資料，因此期望能夠從手中的資料，回推出是哪些獨立的分配。例如 ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」（cocktail party problem）：描述給定混合信號，如何分離出雞尾酒會中同時說話的每個人的獨立信號。 ▲ ICA 的經典問題「雞尾酒會問題」示意圖：目的是從混合信號 Mixture1 和 Mixture2 中恢復成每個人的獨立信號 Person1和Person2。(圖片來源：vocal.com)
ICA 是研究盲信號分離（blind signal separation）的一個重要方法，並且在實際中也有很多應用。 為何 Python 學機器學習更合適、而不是 R 語言？ 介紹完當今應用最廣泛、最熱門的幾大機器學習 演算法，我們可以看出來，從數據分析、統計分析到模型驗證等等都應用在其中。 Python 簡潔易學，原本就適合作為第一個入門的程式語言，而透過如 scikit-learn 的 Python 機器學習套件，在 Python 中提供大量常見的機器學習 演算法和許多實用的函式庫，亦能呈現該演算法資料輸出的型態，相當方便。當然 Python 和 R 語言不是互斥，許多工程師也是在兩者之間切換，但是有鑑於 Python 是當今的通用語言，除了AI人工智慧領域外也可以廣泛應用在各種領域，其免費及開源的特性， 有許多支持 Python 的輔助工具、大型模組與函式庫，可以簡單上手數據分析或複雜的程式計算，以及能與幾乎所有現代作業系統兼容等的特點，讓它脫穎而出。 以投資報酬率而言，若需要選擇一種程式語言學習當作新合適的開始，Python 絕對是你的最佳的選擇！ 推薦閱讀：Python vs R語言：哪個比較適合人工智慧／機器學習？
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你聽過機器學習嗎?這次就要分享給你"監督式學習"和"非監督式學習"的演算法圖解,別錯過啦! 隨著人工智慧的深入發展，沒有學習能力的 AI 侷限性越發明顯，為了突破這個瓶頸，「機器學習 」逐漸成為 AI 領域的研究核心之一，也發展出各種機器學習 的演算法。 現在有哪些熱門的算法？各有什麼特點？本次就要來盤點幾大常用的機器學習 演算法，並告訴你為何機器學習 語言要首選 Python ，你沒聽錯，就是那個鼎鼎大名的python！ 接著讓我們來進入正題！ 機器學習 演算法大致上可以分為三類：監督式學習（Supervised learning）、非監督式學習（Unsupervised learning）與強化式學習（Reinforcement learning）。本次將著重介紹「監督式學習」與「非監督式學習」的演算法。 一、監督式學習 監督學習算法可以分成兩個大方向：分類和迴歸。 1. 線性迴歸（Linear Regression） ▲ 線性回歸的視覺化，平面內有一系列點，尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線用來預測新的資料出現的位置
線性回歸源自於統計學的方法，通過一個或多個自變量與因變量進行建模的回歸分析。視覺化後如上圖，平面內有一系列點，尋找出一條最能擬合資料趨勢分布的線，也能用來預測新的資料出現的位置，就叫線性回歸。 在線性回歸中，數據使用線性預測函數來建模，並且未知的模型參數也是通過數據來估計，簡單的線性回歸公式為： ▲ 簡單的線性回歸公式
y 是因變量（y）對自變量（x）任何給定值的預測值；B0 是截距，即 x 為 0 時 y 的預測值；B1 是回歸係數–表示期望 y 隨著 x 的增加而改變多少；x 是自變量（期望的變量影響 y）；e 是估計值的誤差，或表示回歸係數估計值有多少變化。 2. 邏輯回歸（Logistic Regression） 邏輯回歸延伸自線性回歸，是一個二元分類算法，透過選取不同的特徵與權重來對樣本進行機率分類。 邏輯回歸會使用某種函數將機率值壓縮到某一特定範圍，如 Sigmoid 函數。S 函數是一種具有 S 形曲線、用於二分類的函數。 ▲ 邏輯分布函數圖像（圖片來源：Wikipedia）
邏輯回歸的輸出變量是離散型（Discrete），而「回歸」輸出變量為連續值。所以實際上雖然叫「邏輯回歸」，但它屬於「分類型」算法，而非「回歸型」算法。 3. 支援向量機（Support Vector Machine，SVM） 支援向量機 SVM 同樣是一個二元分類算法，它可以在 N 維空間找到一個 (N-1) 維的超平面，以使兩類數據之間的餘量最大化。這個超平面可以使兩個類別之間的邊距或距離最大化，平面內如果存在線性可分的兩類點，SVM 可以找到一條最適直線將這些點分開。 除了進行線性分類之外，SVM 還可以使用核技巧（kernal trick）進行非線性分類，將其輸入隱式對映到高維特徵空間中。 ▲ 散點圖展示了線性支援向量機核函式的決策邊界（虛線）（圖片來源：Wikipedia）
SVM 的應用範圍很廣，如文字和超文字的分類、大規模圖像識別與分類、手寫字型的辨識等等。 4. 樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes classifier） 「貝葉斯推斷」延伸自貝葉斯理論，是描述在擁有部分已知條件下，某事件的發生機率。 而在機器學習 中，樸素貝葉斯分類器是以假設「特徵之間是獨立的、不相互影響的」的簡單機率分類器，可以直接利用條件機率相乘的方法，計算出聯合機率分布。 貝葉斯公式為： ▲ 貝葉斯公式
也可以表示為： ▲ 貝葉斯公式
posterior：通過樣本 X 得到參數 θ 的機率，稱為後驗機率。 likehood：通過參數 θ 得到樣本 X 的機率，即似然函數。通常為數據集的表現。 prior：該樣本 θ 機率，稱為先驗機率。 evidence：樣本 X 發生的機率，即為要預測的值。 即使一般現實世界的資料，通常無法滿足貝葉斯理論的假設，但樸素貝葉斯分類器卻是相當實用，因其簡單高效，而辨識效能也不輸許多算法繁複的分類器。貝葉斯模型的應用範圍非常廣泛，大數據、機器學習 、資料採擷、資料分析等領域都會見到。 5. 決策樹（Decision Tree） 決策樹原先作為決策分析中的方法，指的是每個決策都可能引出複數的事件，最後通向不同結果，視覺化後的圖形很像樹的枝幹，因此被稱為決策樹。 而在機器學習 中，決策樹是一種用來處理分類問題的樹狀結構，每個內部節點表示一個評估欄位，而每個分枝代表一個可能的欄位輸出結果，每個則葉節點代表不同分類的類別標記。 ▲ 決策樹演算法示意圖
ID3、C4.5 、C5.0、CHAID 及 CART 都是決策樹演算法的代表。 決策樹的主要功能，是藉由分類已知的實例來建立一個樹狀結構，並從中歸納出實例裡、類別欄位與其它欄位間的隱藏規則，也能利用來做樣本的預測，同時決策樹產生的模型也具有易於解釋的優點。 本篇為上篇，下篇請點此連結 相關閱讀推薦： 機器學習走捷徑~10種監督式與非監督式學習演算法圖解(下) 零基礎如何走向Python進階之路?撇步都在這! 儘管放心吧!狗狗會是人工智慧很好的教練的!(下) Python vs R語言：哪個比較適合人工智慧／機器學習？ 人工智慧釀酒超越人類 全球首支AI威士忌勇奪金牌 捷克新創Resistant.AI 開發2產品 揪出欺騙人工智慧的詭計 AI 人工智慧、ML 機器學習、深度學習、Python 是什麼？ 布萊恩的創業小窩 發表在 痞客邦 留言 (0) 人氣(1,457 )
看完這個成功轉職Java工程師的經驗,外行人的你也能做得到,你會發現什麼事都有可能!
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轉職為Java工程師難道需要什麼特殊條件嗎?來看看這保險業務主管的經歷~ 「有時離成交，真的就只差那麼一點點運氣！」 謝先生是某保險公司的業務主管，帶領一群菁英業務團隊，成天在外積極拜訪、服務客戶。但是... 「有時離成交，真的就只差那麼一點點運氣！」謝先生感嘆說：「然而這個運氣也不是掌握在自己身上。」 謝先生覺得技術性的工作穩定性高，決定學一技之長。「也許花些時間，上個像是 Java 課程等的自我投資，就可以脫離看天吃飯的日子。」 ▲ 謝先生在來達內上轉職前，是天天拜訪客戶的保險業務（示意圖，非本人）
穩定的「師字輩」工作 轉職門檻高 作為保險業務員，謝先生閱人無數，有不少「師」字輩的客戶。如：會計師、律師、醫師、工程師等。他們的的收入不只穩定，還比大多數人高。 然而這些職業的養成並非一朝一夕，許多都要在大學本科系就讀至少四年，還要有實習經驗才行。 轉職工程師 進可攻退可守-可接案可就業 好在現在達內教育有針對「師字輩」工作中的「工程師」，開設 6~9 個月左右的養成班，他們跟其他以學術性的「考到證照」為訴求的補習班不同，主打的是就業的「即戰力」。 「結業即就業」，正式是他們的招牌！ 至於程式語言這麼多、謝先生到底要選哪個從頭開始學起？ 達內教育的顧問就告訴謝先生：目前台灣的就業市場中，對於 Java 技能的需求最多。於是謝先生就選擇 Java 課程 來自我投資。 那麼，為何是達內教育？ 然而開設 Java 課程 的同業如此多，謝先生貴為保險公司的主管，懂得如何選擇高 CP 值、低風險的標的，為何會選擇在台灣開業沒有很久的達內教育？ 【教學方向】 就業導向 vs.考照取向 因為大部分的補習班教學為學術導向的「考取證照」，老師教的內容就是以考題為主，跟產業的實務需求有差距。 【結業作品】 獨立完成 vs.輕鬆分工 而某間也有產學合作、也是主打「就業」的競品，期末驗收專案都是「分工完成」的，也就是每個人都只要負責一部分就好！這樣下來，就算做出完整的作品，每個人也都只熟悉整個專案的一部分。「但是你的同梯學員不可能跟你一起到同間公司工作！」 達內教育對學生的要求是「一人獨力完成一個專案」，老師也會從旁輔導。過程雖然比較累，但是所有的部分都完成後，「全部都是自己會的」！帶著自己一手打造完成的企業及專案面試，「比較有把握，也不怕被面試主管問倒...因為通通都是自己親手完成的」 背水一戰 零基礎挑戰 Java 就業 謝先生選擇了 Java 就業課程 ，決定背水一戰！連續六個月，每天從早上九點到晚上六點，都在達內教育內密集學習、衝刺。一有問題，馬上詢問隨時待命的輔導老師。經過了半年的磨練之後，謝先生也在達內教育安排的面試媒合中大放異彩，順利接到某科技公司的 offer。 面試時大放異采 順利轉職 Java 工程師 本職為保險業務的謝先生，除了獨力完成的專案外，出色的表達能力很快就在集體面試中，獲得面試主管的注意。 面試主管對於謝先生過去的保險業務工作感到好奇，問：「過去你帶領一群團隊，這麼優秀的主管，怎會想要轉職工程師？」 謝先生不禁無奈地回答：「成交所倚靠的人脈、運氣太重。所以想多個就業技能。」 也許當 Java 工程師無法像保險業務般，遇到一次大客戶就可急速發財；但每個月都有固定薪資進帳，而且所得比大多數上班族優渥，再加上外接案子的收入，總進帳可是不容小覷！更棒的是，不用看天吃飯、不需再為人脈的流失而患得患失了！ 相關閱讀推薦： 對JavaScript變數命名規範還是霧煞煞?這篇是你的救星! JavaScript入門撇步獨家分享(19)方法 原來是因為多年前的這個決定,讓我成為Java工程師! 何使用人工智慧工具，活用 Python 簡化繁瑣的行銷工作？ 六個月從工地工人轉職 Java 軟體工程師，全因半年做了「對的決定」 Python vs R語言：哪個比較適合人工智慧／機器學習？ 台灣本土開發AI 發行首張音樂專輯<<武漢肺炎>> 布萊恩的創業小窩 發表在 痞客邦 留言 (0) 人氣(109 )
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想利Python來簡化繁瑣頭痛的行銷工作?那你怎麼能不知道它在行銷中扮演的重要角色!
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