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作者/編輯部 Cheers雜誌 2019-12-13
科技快速進步,人工智慧、物聯網、區塊鏈和大數據等新的關鍵字不斷出現,企業對碩士以上學歷人才需求最大的缺口,即出現在這個領域。

林智仁研發的軟體LIBSVM,為國際廣泛使用,是台灣本土相當重要的研究成果。林軒田的「機器學習基石」課程,向來是超搶手課程,他所寫的“Learning From Data”一書,更常踞亞馬遜書店機器學習類暢銷排行榜,被譽為要對機器學習上手的最佳教科書。林軒田在Coursera線上開課平台上的教學影片,甚至吸引來自中國的學生上課。

至於「多媒體」端,莊永裕指出,主要是教授電腦動畫或電影特效製作中會用到的資訊相關技術。學生需利用所學,從寫程式、運用工具、設計腳本、規劃拍攝程序、加入特效等,完成一部約2〜3分鐘的短片。近來因為虛擬實境當紅,這類課程也相當熱門。

莊永裕觀察,在硬體產業中,軟體工程師的比例已開始超過硬體相關工程師。因為即使是硬體廠商,也要針對不同客戶提供軟體差異化設計。而台積電今年發生資安事件造成損失,凸顯資訊端仍有可著力之處。這都是學校教學與學生可以繼續投入的地方。

學長姐經驗談

張羽祈

(2016年接受採訪時為Yahoo奇摩搜尋科技研發工程部軟體工程師、在Yahoo奇摩任職3年,清華大學資訊工程研究所畢業,曾於紐約IBM Watson research center實習。)

Q1如何度過菜鳥時期?

剛進公司時,我面臨很強烈的文化衝擊。我在學校習慣把事情做到很完美,但這樣的做事方式,卻使得我在職場上比別人慢一截。

在Yahoo奇摩,大家發現問題時會立刻想辦法解決,用實作快速測試自己的想法是否可行。雖然結果可能不盡完善,但最終都能透過在過程中的不斷嘗試,解決問題。

還好,在寫碩士論文的過程中,我已學會找資料來佐證自己的想法,因此我試著更有效率地找到必要的素材,在一年的時間裡慢慢跟上大家的節奏。

Q2念研究所時一定要注意的事?

大學主要在擴展廣度,像在廣闊的沙灘上找自己覺得漂亮的貝殼,仰賴自己來組織軟體、硬體、韌體等不同領域。研究所因為要做碩士論文,必須系統性地去發現、思考、解構問題,並找出答案。

讀研究所時,要專注培養邏輯思考能力,這有助於跨領域研究和深度分析。研究所的經歷像黏著劑一樣,幫助我在轉換領域時,能有效結合舊有的專業和新知。思考訓練也反映在口條方面,例如討論專案時,我會知道該從哪些角度切入比較有趣;講系統架構時,也懂得如何傳達我構築的大藍圖,而這些都是在大學部學不到的。

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