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2024年2月1日 · Transformer模型概述. Transformer模型是基於自注意力機制（self-attention mechanism）的一種架構，它能夠在處理序列數據時，同時考慮序列中的所有元素，這種全局視角使得Transformer在多個領域特別有效。 與傳統的遞歸神經網路（RNN）或卷積神經網路（CNN）相比，Transformer顯著提高了處理速度和效率，尤其是在處理長序列數據時。 Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。
2024年2月26日 · 在我 前一篇分享 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 介紹 LLMs 的文章 曾介紹到，通常 LLMs 的訓練會經過兩個階段：產出基本模型（base model）、曠日廢時且需要投入大量資源的「預訓練」階段，以及後續頻繁進行的「模型微調（fine-tuning）」階段。 在上述的訓練過程中，若希望 LLMs 理解特定領域的知識，就得從模型微調的階段下手，將特定領域的專業知識輸入基本模型進行訓練。 但模型的微調不僅得仰賴硬體的運算，且無法很快地將公司或組織的新資料納入模型之中，這都會對客製化 LLMs 的落地應用形成限制。 而 RAG 就能夠突破上述的限制。 RAG 概念是由自然語言處理科學家 Patrick Lewis 等學者在 2020 年發表的論文 2 中所提出。
- Ai 來了我會被取代？面對新科技的職涯思考
- 非本科怎麼跟本科競爭？對工程師能力的正確認知
- 非本科轉職沒信心？釐清焦慮的方法
- 轉職很茫然？你可以做的準備
- 到社群和同儕一起轉職，也找 Mentor 幫你
AI 能幫忙寫程式，很多人開始擔心工程師的價值會降低；甚至更擔心，那還要去當工程師嗎？對此，George 有不同的看法。 所以，George 請大家思考：軟體還有被需要嗎？生活中，你覺得還有要解決的問題嗎？如果答案是肯定的，那就勇敢去嘗試新工具與挑戰未知吧！ ChatGPT 是什麼？AI 程式工具如何幫助軟體工程師？
資工背景的 Steven 觀察到，非本科背景工程師時常會鑽進「跟本科競爭」這個問題而陷入焦慮。他分享 2 個更務實的認知。 George 也補充，軟體開發很吃團隊協作能力。他也觀察到，非本科學生雖然資工領域思維與產業經驗較不足，但因為有幾年工作經驗、有來自不同領域的溝通能力。若能好好善用，來軟體圈工作會有額外的優勢。 而原本需加強的資工領域技術、思維與產業經驗等，則在成為工程師後，搭配轉職者本身的強動機與學習力，都可以持續學習補足。 本科生為何到 AC 自學程式？原來學校教的內容和業界存在著落差
George 在 AC 學習社群分享「如何發展工程師的求職策略與避免常見誤區」後，發現大家很容易有「我夠不夠資格成為工程師？要準備作品集嗎？要不要刷題？要專攻哪個語言？」等諸多的擔心與沒信心。 他認為，釐清求職目標可以協助釐清這類型的擔心，更清楚準備過程該做些什麼。所以 George 建議可以做 3 件事： 1. 第一，問自己「信心低落」背後的原因與觸發因子：擔心自己哪裡不足？從何時開始的？又什麼時候感覺會特別強烈？ 2. 第二，探索認為的「夠格」長什麼樣子：具體知道業界想要什麼條件、是否能從 JD 與前輩口中得知更深入需求，又能轉換成什麼樣的目標？ 3. 第三，尋找有相似背景的人當 role model：可能同樣走過這段轉職路、也是非本科背景的前輩，讓自己知道是有機或做到的。 George...
George 觀察到， 很多人對轉職會有非常多的「不確定感」。他建議從以下 3 個方向的準備，能幫你更安心與順利進入好的求職狀況。 1. 地圖，就是去瞭解軟體業界概況：如職缺類型、團隊協作型態與面試種類，讓你對求職目標，讓你能更掌握目標。 2. 儀表板，就是追蹤自己的求職數據：掌握面試數量、轉換率，知道哪裡需要加強。 3. 副駕駛，便是 Mentor：卡關時能給你支持、與你討論如何調整。 而找到工作只是起點，更重要的是要能穩定地站上技術職涯。所以第一份軟體工程師工作的目標，建議要優先考量「學習資源」。像是：團隊內的 Senior 與 Junior 比例、Senior 可以給的支持資源、方法與程度；組織內有沒有學習與反思環節，如 Retro 或學習預算等，都可以幫助你持續成長。 也想轉職百萬年...
AC 學習社群有近 3000 位成員，熱門時段有 200-300 人在線上學習與交流。社群持續邀請業界前輩來交流、幫助大家更好地瞭解職業生涯和技能發展，並獲得實務的建議和指導。邀請你加入 AC 學習社群，一起轉職工程師、探索軟體職涯新可能！ JavaScript 全端開發課程，18 週轉職軟體工程師
2023年7月25日 · 開始 coding 前，想起前幾篇課程裡提到的 “狀態管理” ，當下決定 捨棄 先前用過的 true/false 判斷方法， 改使用狀態管理 的方法。 雖然當下沒有在時限內完成，但後續修正後，確實讓程式有辦法執行。 Interpretive 意義、價值、經驗.
2023年10月22日 · Keras. PyTorch、TensorFlow和Keras比較. 當探討如何在深度學習項目中選擇合適的框架時，PyTorch、TensorFlow和Keras是目前市場上三個最受歡迎的選擇。 每個框架都有其獨特的優點和適用場景，了解它們的關鍵特性和差異對於做出最佳選擇至關重要。 PyTorch是由Facebook的AI研究團隊開發，於2016年推出。 它以其動態計算圖聞名，為研究人員提供了高度的靈活性和直觀性，使得模型的構建和調試更加方便。 PyTorch支持即時調試，且其Python式的設計理念使得開發者能夠輕鬆上手。 此外，PyTorch在學術界十分流行，許多最新的研究成果都是使用PyTorch實現的.
2024年3月21日 · 雖然在台灣調查樣本較小，但也看得出類似的趨勢。 資淺的 Junior 工程師，年薪中位數在 76 萬；工作經歷 5-9 年較資深的 Senior 工程師，年薪中位數則在 88 萬；到了 Director 等級的工程師，則能拿到 2 百萬的年薪。 Source： Payscale. 轉職工程師 3 年年薪中位數 110 萬，你也可以！ 台灣 Web Developer 年薪行情. 「軟體工程師」職稱的範圍有點大？
一、特定領域的專長或知識. 要創業，請先建備好你創業項目中「無法被輕易複製」的領域知識，簡單來說，你的創業題目最好跟你自己本身有點關係。 舉我們 Bootcamp 的校友、鮮乳坊的創辦人阿嘉為例，阿嘉本身是大動物獸醫，照顧全台灣超過6000隻乳牛的健康，台灣大概沒有幾個人比他更瞭解牧場的生態，由他來做小農鮮乳的直送平台，合情也合理，重點是別人很難進入這個領域，他本身的專業就已經建立了很高的進入門檻。
