AI ninja project [day 1] 介绍

可以先来说说现在外面的AI工作需求，
从104来看可以发现每个AI的工作几乎都有至少10个人在应徵，
而且就要面试的管理者来说，
没有相关硕士学历、过去出色的专案作品、厉害的AI考核证书，
感觉去面试的人就是来乱的。

但是这并不代表我们一般人就碰不到AI，
像是scikit-learn 、tensorflow 、pytorch都是开源可以使用的。
像GCP上的AI项目例如google client vision也有一定的免费使用数量。

当然会用是一回事，
先不提AI能为你带来多少钱?
他能为你的生活带来改变吗?
你能想到AI的应用性?

我的第一份工作虽然起薪低了一点，
但是运气不错，有进行一些AI的开发项目。
我在那家新创公司写了一套使用了一些演算法的RPA产品(机器人流程自动化，主要是处理书面文件)。
可惜我在的时候，没有成功推销出去，
但是在我走了之後，
我的徒弟(我离开前交接的人，但不代表他的实力比我差，他也是有两把刷子)有成功使用这个框架来帮助代书事务所来辨识跟处理户籍誊本的资料及推算继承权。

对我来说是有一点遗憾，
但是就好比一群移民到美国新大陆拓荒开垦，
能种一些玉米自给自足。
我会认为这对於AI落地是有所贡献的。

希望我能撑住写30天，分享一些过去研究过的AI应用。

而之所以选用AI ninja这个主题，
是因为就类似JS ninja这样的概念，
AI的更新速度也是相当快的，
从我开始上资策会AIOT班时期的tensorflow 1.0，
到tensorflow 2.0 甚至最新的tensorflow 2.6。
比较晚才切入学习，并不代表就没有优势。

而就算不是本科系，也是可以学AI的使用方式带来一些应用，
像是你能在cousera上到AI大神Andrew Ng的课对目前的AI演算法有更进一步的了解:
深度学习课程
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
机器学习
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

我在後面的文章并不会讲演算法的推导或讲解，
而会以实作范例为主。

对我来说，大部分的人都不是来写出新AI演算法的人(保守估计99%吧)，
可能这个礼拜学了推导，下个月也会忘了。
我比较会把AI演算法或技术，当成大喊一声就能使用出来的忍术，
而在不同情境使用哪一个招数，或是有没有更好的招数，
才是忍者需要思考的课题。