又來到分群演算法的介紹了🤔
在設計分群演算法時，要思考「什麼樣的個體該被分在一起？」我們可從緊緻性（Compactness）和連通性（Connectedness）下手。以緊緻性的角度出發，會傾向把「距離較近的資料點」分在同一群；但連通性的角度，會傾向把「可以串連在一起的資料點」分在同一群。若要結合這兩種角度，最直覺的便是引進圖論的概念，這篇文章要帶大家認識這個以圖論為基礎的分群算法 -- Spectral Clustering
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#作者為台灣人工智慧學校AI工程師
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台灣人工智慧學校 學費 在 Re: [心得] AIA 台灣人工智慧學校－技術領袖班- 看板Soft_Job 的八卦
因為以前帳號不見，所以只好用妹妹的帳號發文。
以下文章沒什麼重點，幻想文居多，我文言文不好，錯字很多，不會排版，
僅借用標題一用。
最後有加入與資策會嵌入式班比較表，看看CP值好不好。
結論:
到目前為止，人工學校培養人數2200人，2/3是經理人，南部技術班還開不
起來，只能開經理人班，讓我覺得很奇特的事，經理人還需要去上這種課，
怎不去讀四大EMBA，或是國外EMBA，之後還可以去矽谷，或是上網去coursera
、edx學還比較便宜，最近吳恩達的AI-for-everyone，費用還不到1500塊，MIT
Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy，費用才經
理人不到一個月的薪水，當經理人20多年，連AI該怎用在企業上，上網自學都
不會? 還要人教，這種班級出來我是不敢用。
本文:
前面很像有人問成員背景，贊助廠商據說有以下幾間:
台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電
都有派人去上課，經理人班都是真人上課，技術班第二期都是看錄影，
由此可知，這種班級是專開給經理人班...整體而言經理人來上課的比
技術班人多，讓我想起很久一篇文章，大綱是為什麼我覺得成為培養工
程師的領導者，比成為一位優秀的軟體工程師還重要等等...，而且這些
培養軟體工程師的人是不是就要有軟體背景?在台灣工作，技術是不是值
得一直專研?各位軟體工程師可以想一下。
企業派去技術班的人，應該爽爽der，比起每天沉重進公司...應該好許多，
估計一間中型公司，太菜的會進不來，公司派一堆人來的，可能才有2-3年
經驗的，像是台X企業要來的據說還會卡學歷，坐我隔壁的是114化工碩士
，年薪150(他同事，南部)，估計在職的比較會被錄取，或是本身是在讀碩士
生等等...，不過因為新竹、台中，沒什麼軟體人才，所以技術班招不滿的情
況下，在至少會錄取到55%的錄取率人數，相對於台北班競爭少許多，所以北
漂的想離職休息一下，回來上個課可能不錯，很多回竹中南部演講都是當地人
，不知道你們在北部那邊住套房舒不舒服?年薪不知道有沒有150了，我隔壁
嘉義的很像都有了(不是軟體工程師)。
據前面文章說法，還有高中生來，結業有英文證書，拿來申請個AI學士，隨便申請
一下berkeley或是哈佛，未來直接去孔校長實驗室，不一定有機會，不過現在高中生，
就只想當醫生吧，即使這篇文章有hit，我估計高中生也還是在學中國歷史、文言
文，畢竟要當醫生文言文要好，或是可以努力一下，即使40歲，還是可以當醫生娘，
沒必要下來躺AI這個渾水。
錄取考試可能只占部分比重(腦補)，所以要來上課前，還是先去刷四大碩
會比較好(來上課的70%都是碩博士，學士真的是少數)，且不必特地去資
工系學什麼AI，把你的化工、生醫背景搞好，資料預處理就是只有你會!
什麼微X、軟X就只會要你把資料準備好、處理好，自己只會先開XGB、resnet，
train一發，據孔校長的說法，這樣做不太好，因為你公司的資料都被看光了
，怎還有競爭力，雖然我覺得都會前處理資料了，卻不會train model也是有
點傻眼，可能公司電腦太爛了，或是一些其他的影像問題存在，在黃光區什麼的
問題。
學校教學偏重這些數學理論與model使用，當然也有講到RNN時，還在提
optimizer怎用的這種讓人很傻眼的課程安排，變成前面很複雜、後面沒重
點;有很多理論課程，卻不安排一些像是:怎把你公司資料做預處理，例如:
給客戶資料時，怎做一些隱藏處理會較好，等等...，這類的知識，可能學
校認為全台公司都像某面板廠一樣，都有心讓化工、QA或是設備工程師要自己
train一發吧，而不是跟外部合作那種調調，如果合作，因為沒經驗，資料如果
全丟給客戶公司，知無不言，沒有上限，讓人憂心，所以估計大立光這種公司
不會派人來，感覺也不會跟微軟合作(腦補)。
某公司派來的人，可能本身起薪就只有30-50k，尤其中南部公司，卻是讓他做
50k-100k的事情(AI助教無經驗起薪)，設備工程師本來就要修設備，現在又要
train model，以前大家都不敢去辦公室，只敢待在無塵室，現在剛好相反，好
處是現在終於不用站在無塵室一天了，但實際上因為大家不是笨蛋，上完課如
果有填問卷，像是會不會離職換跑道，那就...，至少我知道很多人都想轉領域，
據說某公司因為這種離職常態，準備開發專家系統，讓這些系統記住前工程師的
經驗，還蠻有心的，畢竟你們公司的人都想跳去GG，能居安思維算是不錯，用很
多那種薪水的人堆疊出來的系統，達到公司最高效應，AI時代新型cost down手法
正在進行。
一些老師上課的內容，網路上都找的到，像是台大李宏毅老師，雖然我覺得他的課
程內容最好最有趣，而且很寶可夢，不過內容就是他之前的網路影片剪輯版，但他
算是很有心的，會親自來做結論，像是某些大牌老師，可能就不一定會來結論，
畢竟重北輕南? 而且課外的演講者參差不齊，一些感覺不錯，一些就沒什麼重點，
之前來了位六子棋發明人，就很有特色，我才知道原來台灣AI也是很強的。
這個課程跟嵌入式比起來，精實許多，嵌入式簡直就是弱到爆，不只技能過去式、
理解難易度或是未來的職業發展，大陸都在做智慧自駕IVI了，台灣還只能跟人代工
wince IVI，近期很多中型系統廠，岌岌可危，勸大家還是不要在以為正常上下班很
爽，因為分紅費用化，而每天工作都很消極，喪失了學新知的能量，溫水煮青蛙～～～
比較：台灣人工智慧學校 VS 資策會嵌入式班
1. 學費：AI智慧學費（48K) << 嵌入式班費用(90~120K)
2. 地區：北中南四班 >> 只有台北班（嵌入式重北輕南不為過）
3. 時長：（4個月）<< (6個月）
4. 104關鍵字搜尋(職缺數量比)：
machine、deep learning、AI (>6000筆）>> 嵌入式、韌體、embedded（>4000筆）
5. 起薪：AI非相關科系起薪(例如：醫生、學校助教) >> 嵌入式非相關科系起薪(<=32k)
ps. 因一些做ＡＩ的人，僅是其他領域專家，但我估計只有嵌入式會給28k這種笑死人
的薪水，環保局做垃圾分類都有32K，加班還有薪水;碩士學歷資工背景，系統廠最多
60多K就會封頂（１０年經驗），只剩準時上下班。
6. 職業多樣性：醫生,ＱＡ,設備,strategy engineer.. >> bios工程師、系統廠打雜工
7. 課程: 錄影課程+真人演講(AI戰略、學術論文等等) ?? 真人課程+課堂錄影
不打了．．．
在我學完ＡＩ後，我發現一個事實，軟體工程師不是主角，演算法不是重點，
因為70%時間都在處理data，選用那些feature與怎處理資料重要程度>>model本身。
而且我覺得課堂有人會抱怨的是因為，上課不是真人，有種讓人不受尊重的那種感覺，
我一開始感覺也是這樣，一開始感覺不好自然都會是負評，不能全台走透透，真人來上
課，是不會直播嗎? 還是覺得技術人就只能上網自己學，自己埋頭苦幹，經理人卻可以
來聽真人大師演講，詢問指導?
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