漢聲廣播電台「fb新鮮事」節目
#李基銘主持人
本集主題:「新手選股不哈囉!阿斯匹靈不看盤也獲利的30堂財務自由課」介紹
訪問作者:阿斯匹靈
內容簡介:
基本面、技術面、消息面、籌碼面
全方位教學!
選飆股、追飆股,何必天天看盤?
年獲利率103.47%、「邁向理財航路」版主、
聚財網聚財股王投資競賽亞軍阿斯匹靈
教你不看盤一樣輕鬆獲利!
迷思①不看盤,真的會賺錢嗎?
本書中,阿斯匹靈要破解的一個迷思是:其實不看盤,才真的會賺到錢。
為什麼?因為就算學了各式各樣的操作方式,但一看盤,就連老手都難免被當下的走勢影響。而要是有正職,不論老手或新手,在盤勢震盪的時候,難免上班偷偷看盤──考慮的時間被壓縮到只剩下十幾分鐘,甚至是幾秒鐘。這樣的狀況下──判斷錯誤的機率就大大增加。
若是因此而把賺錢變賠錢,不就太冤枉了嗎?
迷思②基本面、技術面、消息面、籌碼面?適合自己的,才最好
其實,與其談老手與菜鳥,還不如說──不論什麼樣的技術,都要演化出最適合自己的方式。本書中,擔任過交易員、個人股票操作超過二十年的阿斯匹靈,
▶以「今日」界定「技術面」、
▶「過去」界定「基本面」;
▶搭配「神秘」的籌碼面,
▶以及「未來」利潤所在的消息面,
搭配初學者也能輕鬆看懂的教學,讓第一次投資股票的人──也能在最短的時間內,用最簡單的方式分辨波浪理論、甘氏理論、K線分析、均線……哪一種技術最適合自己。
迷思③老手更要學!不是技術,是心態
當沖才最好賺!但你有那個膽量嗎?停損才會獲利!但你有那個決心嗎?波段處處是考驗,你是被洗下車,還是一路被套到底?阿斯匹靈要告訴你,老手最重要的,不是技術,是心態。看出趨勢、不看到燕子就加碼、設定合理的獲利率、養成良好的交易習慣、避免在腦波弱的時候做決定……
不是踏入股票市場久,就叫老手!要能提高獲利、穩定獲利,才是真正的老手!
高峰。光是閱讀他們的人生故事及起心動念,就充滿勵志及趣味性!
作者簡介:阿斯匹靈
清大數學系、中央大學財金所畢業。擁有法人期貨自營交易員五年的資歷、個人股票操作經驗更長達十八年,並擔任人氣部落格「邁向理財航路」板主。並曾以年獲利率一○三‧四七%的傲人佳績,獲得聚財網聚財股王投資競賽亞軍的殊榮!
專長為股票期權交易,以及資金及風險控管,時常在《東森金錢爆》、《非凡新聞》接受採訪;建立秉持著「輕鬆交易,愜意人生」的原則,縱橫投資市場。驗,應用新知激發學員的自身力量。
專長:AR/VR體驗、行銷APP、創意思考
作者粉絲頁: 阿斯匹靈的理財航路
出版社: 好優文化
粉絲頁: 出色文化
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創新工場DeeCamp 2020正式啟動。歡迎向我們推薦優秀的學員。
世界在變,DeeCamp 初心不變。新內容,新形式。新人才,新使命。一個半月時間,免費聆聽學術大師、工業界領軍人物親身教誨,學習科技與創投規律,實踐用AI解決前沿問題。只對全球在校大學生開放!過去兩年也都有台灣同學來參加哦。
下文來自創新工場微信公眾號
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DeeCamp 2020啟動,邀請全球AI菁英共克世界變局下真實難題!
2020 年是不尋常的一年。世界在變,初心不變。即日起,創新工場聯合華為共同推出“DeeCamp 2020 全球 AI 領軍人才培養計畫”。
圍繞“世界變局下的 AI 人才新使命”這一核心主題,入選的 200 位高校大學生將在一個多月的時間裡,接受世界頂尖導師陣容的授課指導,嘗試用創新思維和前沿 AI 技術,迎接新挑戰,解決新問題,擔負起 AI 人才的新使命。
DeeCamp 訓練營面向所有電腦、數學、自動化等AI領域相關專業本、碩、博在校生開放報名,全程免費。
DeeCamp 2020 全球 AI 領軍人才培養計畫分為大師課和開放性競賽兩部分,課程和專案實踐全部轉為線上進行。成功加入訓練營的200名學員,將獲得多位 AI 科研及產業領域頂級大師親自線上授課。他们有:
▍李開復 創新工場董事長兼CEO
▍張亞勤 世界級科學家和企業家,清華⼤學“智慧科學”講席教授
▍吳恩達 全球知名的人工智慧專家,Coursera的創始人及董事長,斯坦福大學電腦系兼職教授
▍張宏江 世界多媒體和人工智慧研究領域一流科學家,源碼資本投資合夥人
▍周志華 人工智慧領域世界級專家,國際AI學會“大滿貫” Fellow華人第一人,歐洲科學院外籍院士,南京大學人工智慧學院院長
▍張潼 人工智慧領域世界級專家,機器學習、大數據分析領域的頂級學者,香港科技大學電腦系和數學系教授
▍俞敏洪 新東方教育科技集團創始人、董事長,洪泰基金創始合夥人
▍徐輝 創新奇智聯合創始人、首席執行官,創新工場合夥人
▍唐文斌 曠視聯合創始人兼首席技術官
▍曹旭東 Momenta創始人兼首席執行官
▍汪華 創新工場聯合首席執行官,管理合夥人
▍王詠剛 創新工場首席技術官,創新工場人工智慧工程院執行院長
學員們還能與來自全球的 AI 精英共同組隊參加線上競賽,衝刺大獎。此次,DeeCamp 人工智慧訓練營將以往的線下實踐課題改為線上競賽形式。
不同於常見的 AI 領域競賽,DeeCamp2020 開放性競賽不以完成某一具體指標為目的,而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目,鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰,找到用 AI 技術改變真實世界的機會。對於提交的最終結果,評委將從“創新性、先進性、潛在價值、呈現結果”四個維度進行評估,最終評出總冠軍及各賽道冠軍,最高獎項獎金達人民幣100,000元。同時,優秀學員還有機會參加與神秘科學家評委的午餐/晚餐交流會!
DeeCamp2020 開放性競賽共設立五大賽道:
• 用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
• AI 賦能的商業決策與商業流程優化
• 自動駕駛的技術突破與前沿創新
• AI 驅動的教育新工具和新方法
• 人工智慧的創新思考與前沿設計
▍賽道一:用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
COVID-19 新冠病毒讓全世界共同經歷了恐慌、病痛和隔離,也凸顯出全球公共衛生危機對全球經濟與個人生活的重大影響。科技是扭轉戰局、提高社會組織與協同效率、提升全人類衛生水準的重要武器。無論是疫苗研製,新藥研發,臨床數據分析,流行病學分析,還是對與疫情相關的社會學、傳播學等問題進行深入調研,以大數據、機器學習為代表的人工智慧技術都可以發揮重要作用。
請加入我們,一起探索用大數據、機器學習等前沿科技改變全球公共衛生狀況,應對全球危機的新思路、新方法、新技術和新產品。
▍賽道二:AI 賦能的商業決策與商業流程優化
全球經濟和投融資環境進入了 2008 年金融危機以來的又一個艱難時期:經濟全球化的美好願景正遭遇貿易紛爭、意識形態分歧乃至全球疫情的多重打擊,資本市場和供應鏈生態面臨極大的不確定性。
新一代的大數據和人工智慧技術該如何幫助人類更好地應對危機?如何根據市場、行業、社交網路等數據更準確預測經濟趨勢並指導商業決策?如何利用 AI 技術提升商業運行效率,優化供應鏈管理等核心業務流程?
請與我們一起探討用 AI 技術輔助商業決策或提高商業效率的創造性方法,更好應對全球經濟變局。
▍賽道三:自動駕駛的技術突破與前沿創新
自動駕駛是人工智慧眾多領域中,最具技術挑戰性和應用前景的方向之一。最近幾年,自動駕駛的科研、產品和工程團隊越來越注重在真實場景、真實約束條件下打磨演算法和產品,力爭儘早實現自動駕駛技術的大規模商用。隨著自動駕駛所依賴的感測器、車載晶片、車聯網等技術的不斷發展,前沿人工智慧演算法有可能在更高效、性價比更好的自動駕駛平臺上突破更多的技術與產品瓶頸。
在本賽道中,團隊有機會利用真實場景採集的高品質數據,結合真實計算環境,學習和實踐自動駕駛技術在產品、工程領域的最佳路徑,並挑戰演算法和算力的極限。
▍賽道四:AI 驅動的教育新工具和新方法
教育是人類智慧得以延續和發展的載體。以 AI 為代表的前沿科技,已經在今天的各類教育平臺、各種教學形式中發揮了積極作用,即將成為未來教育的主導因素之一。
如何利用科技手段實現真正的因材施教?如何幫助老師規劃教學路線、提高教學效率?如何通過智慧互動、自動測評、持續改進等形式激發每個人的學習潛能?
AI 時代,教育工具和教育方法將在技術推動下持續變革。你們的技術、創意與工程實現,也是這一歷史變革的重要環節。
▍賽道五:人工智慧的創新思考與前沿設計
自上世紀四五十年代發端以來,AI 技術經歷多次反覆運算,今天以深度學習為代表的新一代 AI 已經創造出超越人類的圍棋程式,可以自動駕駛汽車的智慧演算法,可以獨立執行任務或與人協作的機器人……但AI在認知能力、推理能力、對複雜環境的感知能力、在複雜場景中的規劃和決策能力等方面,還與人類水準相差甚遠。
人類與生俱來的創造力對AI是九重天外的挑戰,有哪些新思路、新方法、新技術可能幫助我們開闢更廣闊的 AI 新天地?請利用你們的科研積累,發揮你們大膽突破的創新能力,用最直觀的創意演示系統向人們揭示 AI 未來可能的技術路線與應用場景。
▌報名流程及時間安排
時間安排:
報名及選拔時間:即日起至5月29日
學員名單公佈:6月3日
大師課上課時間:6月6日至7月5日每週六周日上午
開放競賽成果提交:7月26日
競賽結果公佈:8月5日
報名流程:
考慮到今年上半年全球大學師生的實際情況,本屆DeeCamp採用導師或實驗室推薦與自薦報名相結合的方法,並根據推薦和自薦材料綜合選拔錄取。
1)官網註冊:在 DeeCamp 官網(deecamp.com)完成註冊並填寫個人資訊;
2)準備申請材料:pdf 檔需在個人中心上傳,視頻請上傳至組委會可以訪問的平臺並在下一步報名時填寫訪問位址;
3)點擊報名:進入活動頁面點擊報名,提交必要資訊並完成報名;
4)等待通知:你可能會收到一次遠端面試的邀請,請留意郵箱資訊並準時參加。
*申請材料包括:
一份 PDF/DOC/DOCX 格式的檔,內容包括你的簡歷、項目經歷、曾獲獎項、曾發表論文及對應會議/期刊、推薦信或自薦信,以及其他能讓我們知道你很優秀的材料,請整理在一個檔裡集中上傳;
一段自我介紹視頻,時長 3 分鐘以內,將用於向選拔參考(可選項,建議提供,以便我們更好地瞭解你)。
▌關於DeeCamp人工智慧訓練營
DeeCamp 的名字來自歷史上由 O' Reilly 組織的 Foo Camp(一個完全由與會者設計流程、議題、內容的 unconference)。DeeCamp 用類似的命名方式,希望建立一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的 Deep Learning Summer Camp,既有統一的課程和專案安排,也借鑒 unconference,放手讓學生自我組織、自我管理、自我表現。在 2019 年度暑期訓練營期間,學員們在順利完成課程和實踐的同時,自行組織了 24 場分享會,涵蓋深度學習、機器學習、對抗神經網路等十餘個主題。
DeeCamp 訓練營由創新工場於 2017 年發起,旨在提升高校 AI 人才在行業應用中的實踐案例經驗,同時推進產學研深度結合的公益性質 AI 訓練。
在過去的三年中,DeeCamp 總計收到來自全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請,已有 1000 余名學員順利結業。
到 2019 年,DeeCamp 人工智慧訓練營已初步建立了以創造性的團隊工程實踐專案為主幹,以打通學術、產業邊界的系統性知識培訓為支撐,聚焦未來科技變革與商業發展,成規模、可複製的人工智慧應用型人才培養體系。
DeeCamp 獨創的“知識授課+實踐專案”模式,讓學員們既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流,也可以與志同道合的小夥伴結隊,親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。
聯合主辦方:創新工場、華為
雲平臺:華為雲
課題合作企業:曠視科技、Momenta、路孚特
合作媒體:量子位
報名連結:https://deecamp.com/#/activityRegistration?id=1
數學系未來趨勢 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文
1949-2019:中國硬科技終迎來黃金時代
本文來源自CV智識
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┃從達特茅斯的夏天到中國科技的“春天”
上世紀 50 年代,中國剛剛從槍炮與戰爭中站立起來不久,滿目瘡痍,百廢待舉,科技尤其如此。國內專門的研究機構一度不超過 30 多個,全國科技人才一度不足 5 萬人。
同一時期,大西洋彼岸的美國也正歷經一段黃金歲月。儘管存在核滅絕、種族隔離和迫在眉睫的冷戰的威脅,但上個世紀 50 年代仍然被視為美國歷史上幸福和繁榮的時代。
1956 年夏季,新罕布什爾州漢諾威小鎮,達特茅斯學院群星閃耀,一群來自各大研究機構和科技公司的科學家們聚在一起,共同研究了兩個月,目標是“精確、全面地描述人類的學習和其他智慧,並製造機器來類比”。
這是人類近代歷史上,頂級科學家們第一次如此齊活地聚在一起,就機器智慧問題進行探討,也正因為此,達特茅斯會議後來被公認為人工智慧的起源。
與達特茅斯會議幾乎同一時期,參會的西蒙、紐厄爾和第一屆圖靈獎得主艾倫·佩利(Alan Perlis)一起創立了卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University,CMU)的電腦系,從此,CMU 電腦系成為電腦科學和人工智慧研究的高地。
80 年代,一批懷抱“遠大的理想、志向、抱負和對新事物的追求”的中國學生陸陸續續來到 CMU 電腦系,向人工智慧先驅們拜師問道。
這些年輕人,包括曾經活躍于谷歌的李開復,百度的陸奇,前微軟亞洲研究院院長沈向洋,現任微軟亞洲研究院院長洪小文。
而一些當時沒有選擇 CMU 的年輕人,如電腦視覺華人鼻祖黃煦濤、2000年圖靈獎得主姚期智,則在同樣散佈在東部學術高地的各個頂尖實驗室裡。
90 年代,當時只有二十出頭的中國年輕人湯曉鷗,剛剛從中科大資訊科學技術學院畢業。此後,他沒有選擇繼續留在母校,而是來到歷史悠久,學術輝煌的美國東北部繼續求學深造。
新千年之初,深度學習技術已然取得重大突破,卻還沒有迎來屬於它的高光時刻,在李開復、沈向洋、湯曉鷗等人之後,更多的年輕人開始來到東部各大高校的實驗室裡深造。
2006 年,時年 25 歲的周曦揮別呆了七年之久的中科大,進入伊利諾大學香檳分校(UIUC),成為華人電腦視覺大師黃煦濤當年在全球招收的三位學生之一。
當時的中科大已然成為國內眾所周知的語音研究高地,頭部語音AI公司科大訊飛和雲知聲創始團隊均來自中科大。
周曦想要做更有挑戰的事情,他對當時在中國發展仍然很不充分的圖像識別技術產生了極大的興趣,而美國恰好擁有當時獨一無二的圖像識別研究環境。
他很快在UIUC搭建了Cluster伺服器陣列,將語音辨識領域的演算法跟思想與圖像識別領域巧妙交叉碰撞。此後的幾年,周曦跟團隊先後戰勝 MIT、東京大學、IBM、Sony等著名研究機構,拿到六次世界智慧識別大賽冠軍。
而在 2006 年前後,與周曦一同拜入黃煦濤門下的,還有依圖的顏水成,文遠知行的韓旭和甯華中、文安智能的陶海、奇點汽車的黃浴等人。
學成之後,這批人幾乎無人留在美國,而是陸續歸來,把最前沿的尖端科技帶回中國。
┃以外企為師,走向世界
新千年之初的中國,伴隨著改革開放成長起來的 80 後、85 後年輕人,已經告別了衣不蔽體、食不飽腹的最艱難歲月。年輕人們不再需要為解決溫飽問題發愁了,整個社會的創新力與活力隨之開始釋放。
2000 年,世紀交疊,熱鬧的清華園照常迎來一批新的學生,王永瑞便是新生中的一員,此後 8 年,他一直在清華精密儀器繫念書。
畢業之後,王永瑞曾在航太科工四院待過短暫的一段時間,2013 年他加入清華旗下產業啟迪之星,從普通員工做到常務副總經理,從事硬科技創業專案投資孵化工作。從清華到啟迪,王永瑞一直是中國科技創業浪潮的見證者與參與者。
8 年間,偌大的園子內外發生的一切,王永瑞回想起來依然歷久彌新。
彼時的清華人,尚且對創新創業沒有如今天般的熱情,上課、作業,業餘時間搞搞社團,參加參加學生會的工作,學生們常是規規矩矩的,在就業的選擇上同樣如此。
深度學習技術尚未起來,演算法也還不那麼常見,機械類、材料類、晶片類學科仍然冷門,硬科技尚且沒有像今天這樣受到如日中天的追捧。
那是外企在中國最為風光無兩的時代,遍佈望京商圈的是摩托羅拉、愛立信等外企,金輝大廈還不是阿裡的地盤,360 集團也尚未在這裡築起高樓。
“在那個年代整體來講,創業的比例還是小,打工也基本上是去外企的金融公司和互聯網公司,大量的網路設備公司,像愛立信,它並不是國內的企業,還是大的外企。”王永瑞回憶起他求學時期同窗好友們的就業選擇,大量的人才都去了外企互聯網公司和金融公司。
與此同時,國內的互聯網也在萌芽,新浪、搜狐、網易等門戶網站出現,懷抱著好奇的清華人也開始做一些校園網、社群項目的創業。
隋建鋒是清華機械專業的博士生,在園子裡渡過了近十年的學習和工作生涯。雖然一直從事硬科技相關研究,他也見證了清華人在互聯網時代的摩拳擦掌、躍躍欲試。
2008 年,人人網最火的年頭。清華園內,一個叫“師兄幫幫我”的校園社交平臺風雲一時。
苦於解決個人問題的清華理工男們,為了增加接觸女生的機會,做了一個類似于校園版百合網的社交網站,後來越做越大,一時間席捲了北京幾十所高校,甚至誤打誤撞獲得了薛蠻子的天使投資。
隋建鋒親身經歷了“師兄幫幫我”風雲一時的那段日子,而做此項目的正是他的同班同學,“師兄幫師妹去解決問題,問題解決了之後師妹要請師兄吃一次飯,其實它背後的邏輯就是解決男女相處的問題,清華理工科女生偏少男生偏多,這就給大家提供了一個交流的機會。”
“最瘋狂的時候,他們發了好多的券,你註冊了就可以去免費領一個雞腿,推廣得非常火。”隋建鋒覺得,那可能是他距離互聯網創業最近的一次。
遺憾的是,短暫火了一陣之後,由於缺乏真正的商業變現模式,“師兄幫幫我”沒有再繼續運營下去。
但好在,一些年輕人正在成長,已經成長起來的人則聚到了一起,為平靜的中國科研氛圍注入新的活力。
九十年初,中國電腦產業苗頭燃起,而大洋彼岸的軟體巨頭正面臨創新與競爭壓力,微軟前任首席技術官麥爾伏德向比爾蓋茨諫言,將研究院開到中國來。
1998年,微軟中國研究院成立。37歲的語音辨識專家李開復受命成為首任院長。三年後,最初的微軟中國研究院更名為微軟亞洲研究院。
巧婦難為無米之炊,李開復組建團隊之初頻頻受阻,說服海外精英歸國並不容易,卻也不乏慕名而來的熱血青年,張亞勤的加盟成為打開僵局的契機,隨後沈向洋加入,成為團隊的第一個研究員。
1999年,研究院第一批管理團隊逐漸成形,由國內高校博士生和海歸派組成。略微發黃的合照記錄下知春路 49 號的偉大時刻,在往後的十幾年裡,這批人的光熱輻射至大半個中國科技圈。
微軟亞洲研究院,又被稱為MSRA,對於大眾而言,她是個遠不如阿裡、騰訊等互聯網巨頭響亮的名字,即使在人工智慧已然發展得如日中天的今天,她的名氣依然不敵商湯、曠視之類的 AI 獨角獸。
但大眾同樣不知道的是,沒有樹大根深的MSRA,就不會有此後一代又一代的互聯網巨頭、移動互聯網巨頭,再到如今的 AI 獨角獸。
香港科技大學電腦系與數學系教授、前騰訊AI Lab主任張潼曾這樣向筆者談及MSRA對於公司穿越發展週期、基業長青的重要意義。
“研究院有幾個功能,一個功能是它會在短期專案上支援一些產品;另外一個是本身它也會對做一些技術儲備,為開發一些產品做積累;還有一個我覺得挺重要但被忽略的一點,研究院作為公司的人才儲備,在產業迅速變革的時候,這些人才才能產生價值。”
在張潼看來,微軟歷經多輪時代浪潮之而不倒,重回全球市值第一寶座,正與其人才儲備息息相關。
“比如說微軟,”張潼告訴筆者,“它原來就是一個軟體公司,但後來在做搜索的時候,雖然沒有做到Google的程度,卻能夠很快地起來,包括現在做雲計算,它為什麼能夠成為市值最高的公司之一?就是因為技術的儲備、人才的積累,在公司轉型上,如果沒有這些人才儲備,就沒有辦法去做這些事情。”
象牙塔內,學術研究熱火朝天,人才貯備從無到有;象牙塔外,互聯網創業水大魚大、戰事紛呈,已然開啟一個新的時代。
MSRA 建院這一年前後,搜狐、京東、阿裡、騰訊、新浪、網易、百度相繼誕生,外企們應該不會想到,當時還是由一群初生牛犢的中國年輕人創立的幾家門戶網站,或是ebay、Google的“拙劣模仿者”們,在此後的十年裡順勢崛起,直至將他們“掃地出門”。
隨著中國第一波互聯網發展熱潮湧現,中國公司開始為創新事業向矽谷尋找人才、資金,甚至包括公司命名的方式。
把別人的成果直接商用當然會被人詬病,但正是這段經歷讓中國的互聯網公司積累了使用者介面設計、網站架構和後端軟體發展的初步經驗。
三十年河西,三十年河東。
百度的核心功能和極簡主義的設計風格借鑒了Google,但在此基礎上,李彥宏堅持不懈地優化網站,以迎合中國用戶的搜索習慣。淘寶以ebay為師,卻另謀在初期為商家提供免費服務的模式,最終打敗ebay。
曾比作中國版BuzzFeed的位元組跳動,通過機器學習演算法為使用者提供定制化的新聞內容。現在,BuzzFeed的市值也已和位元組跳動不在一個量級。美團的靈感來自Groupon,但其業務線卻從團購一路拓展至電影、外賣、酒店、旅遊等本地生活服務等,現在美團的估值已經10 倍於Groupon。
Google、eBay、Uber、Airbnb、LinkedIn、Amazon……一個又一個美國巨頭都想贏得中國市場,卻無一不鎩羽而歸。
外國分析師在美國公司無法佔領中國市場這個問題上糾結的時候,中國的公司正忙著打造更好的產品。
資本聞風而動,人才循錢而至。
隨之而來的是,風投資金和人才魚貫湧入互聯網行業。市場如火如荼,創業公司的數量呈幾何級數增長。
大多數創業公司的產品靈感或許來自大洋彼岸,和矽谷的競爭的確產生了中國本土的互聯網巨頭,但真正造就了一代創業者鬥士的,卻是外人難以想像的殘酷“本土大戰”。
“如果你去外面看看,你會發現這個世界上最好的市場其實就在你腳下。”這是現如今大多數出海創業者對於開闢海外市場最為深刻的感受。
中國市場競爭的殘酷,讓中國互聯網公司探索出了完善的商業模式和強大的運營能力。
一些在殘酷的“本土廝殺”中成功出局的中國企業,也在海外戰場上開啟了與全球科技巨頭的無限戰爭。
2012 年,隨著智慧手機的出現與普及,中國移動互聯網出海風口開始形成,作為出海先驅,獵豹更是將中國免費工具的模式移到了海外。
2016 年,有更多公司開始把中國模式複製到海外市場,隨著市場的變化,出海的類型開始多樣。
中國企業出海的典範位元組跳動,一方面 Copy From China,將在中國獲得成功的資訊流模式複製到海外市場;另一方面則借助資本的力量在海外展開大肆並購,最終通過技術輸出的方式實現全球擴張。
直到最近兩年,無論是遊戲、內容還是電商類產品,出海的中國公司已經逐漸讓產品達到完全當地語系化的狀態。中企出海,已然歷經從稚嫩到成熟。
┃AI時代:走入無人區
“2000 年的時候,大家更多還是想著錢,怎麼快速賺到錢。”這是王永瑞還在清華念書時,對互聯網帶來的外部環境的極速變化,最為深刻的感受。
但賺到錢的一個好處是,中國的創業者們終於有錢去做些從前囊中羞澀之時難以做到的事情了。
發展硬科技,讓中國在底層研究、前沿科技的突破上真正屹立於世界民族之林,則是大多數中國科學家與技術人心中一顆自始至終都不曾熄滅的種子。
互聯網這十年,伴隨著供應鏈的成熟、市場的培育、人才儲備越來越充足,也為發展硬科技的提供了可能。
王永瑞談到,在清華讀書的這些年裡,周圍很多同學,還是“在互聯網圈裡混。”
到 2008 年畢業時,他明顯感覺到,一些新的變化正在發生,“這個時間段逐漸開始有一些人開始往硬科技的方向去做,慢慢的也有人去做硬科技的創業。”
“硬科技和移動互聯網的區別還是比較明顯的,它區別就是說一個週期的問題,聯網可能你投入就快了,慢的話我就三個月肯定也出來東西了,如果你是做一個硬體產品,週期不會這麼短,還不算你前期的人員、知識儲備以及經驗積累。”
王永瑞談到硬科技時說:硬科技創業雖然週期長、難度大,但這不妨礙越來越多有情懷、有個性、有創造力的工程師們加入進來。
“國內在很多基礎應用工程應用的學科建設,或者說知識儲備過程中還沒有達到,或者說離世界上先進的水準還有一定差距,中國大量的工科學生還是有一種情懷在,真的想把這個 gap 給彌補上來。”
至少在清華園裡,2010 年前後,雙創提出來前幾年,學校、學生們對於將產學研結合,甚至創業的熱情開始變得高漲。
隋建鋒回憶說,那個時候還沒有人工智慧這種說法,“現在的人工智慧、智慧硬體,那個時候我們叫機電一體化,簡單理解就是用各種各樣的方式實現機器人的自動化。”
互聯網風雲十年,是清華人不斷開放、追求變化的十年,而姚班的出現則把這種求變之心放大到一個極致。
打比賽、做課題、搗鼓機器,一些工科生做著做著,就開始了“真槍實彈”的創業。這批人當中,有小馬智行的樓天城,曠視科技的印奇、唐文斌、楊沐,MOMENTA 的曹旭東,深鑒科技的姚頌、單羿,禾賽科技的李一帆……今天,他們撐起了 AI 創業大潮的半壁江山。
2004年9月的一天,正在普林斯頓大學攻讀博士學位的張勝譽像往常一樣與導師姚期智碰面交流近期研究進展。姚期智突然對他說:“我要回中國了,permanently(永遠地)。”
張勝譽後來回憶說:“當時有些訝異,但隨即感到釋然。單純從研究角度講,的確沒有一個地方比普林斯頓更舒服。他回國,應該是要去做一件大事。”
此後不久,姚期智辭去普林斯頓終身教職,正式加盟清華大學高等研究中心,成為清華全職教授,在清華園裡,開啟了人生下半場全新的探索。2005 年,姚期智主導與微軟亞洲研究院共同合作成立“電腦科學實驗班”,姚班由此而生。
姚班初成立時,“教主”樓天城還是剛剛入學“萌新”,還在安徽蕪湖一中讀高三的“怪小孩”印奇,仍然幻想著有朝一日能編織出《終結者》中的天網世界,在後來的人工智慧浪潮中叱吒風雲的姚班少年們,此刻正在園子裡積蓄能量。
八年前,印奇與唐文斌、楊沐下定決心開始人工智慧領域創業之時,人工智慧還遠未成為一個風口,或者說尚且未被完全證明為一股可以改變時代的浪潮。
創業之初,印奇就曾與唐文斌商定,二人同赴美國攻讀博士,印奇專注智慧感測器方向,學的是硬體,唐文斌則繼續研究軟體。三人決定出發之時已然想好,做AI,最終一定會走到做硬體這一步。
而在MSRA的實驗室裡,湯曉鷗依然沉溺于拿兒子照片做人臉識別研究的快樂。此時的湯教授應該還沒有想到,日後不久,他會跑出來創業。畢竟,在以基礎科學研究聞名的 MSRA,誰能實現最多的技術突破,誰就獲得最多尊重。
直到 2012 年,人工智慧以深度學習的面貌重新贏得世人關注,屬於硬科技從業者的創業黃金時代終於來了。
多年來對神經網路根深蒂固的成見讓人工智慧的許多研究人員忽略了這個已經取得出色成果的“邊緣群體”,但 2012 年傑佛瑞·辛頓的團隊在一場國際電腦視覺競賽中的勝出,讓人工神經網路和深度學習重新回到聚光燈下。
在邊緣地帶煎熬了數十年後,以深度學習的形式再次回到公眾視野中的神經網路法不僅成功地讓人工智慧回暖,也第一次把人工智慧真正地應用在現實世界中。
研究人員、未來學家、科技公司 CEO 都開始討論人工智慧的巨大潛力:識別人類語言、翻譯檔、識別圖像、預測消費者行為、辨別欺詐行為、批准貸款、幫助機器人”看”甚至開車。
隨之而來的是,越來越多的學者在這個時候離開象牙塔,一批遠在海外的人也陸續回國,他們要從中得到在學術圈外一展身手的機會,當然也嗅到了商機,還有金錢的味道。
2014 年,湯曉鷗帶著他在港中文多媒體實驗室 (mmlab) 的一眾“門徒”跑出來創業了,取中國歷史上第一代王朝商朝開國君主之名——商湯,商湯科技應運而生。
一批 AI 公司有如雨後春筍般冒出來,不管是 MSRA、清華,還是 UIUC、中科院、mmlab,一代科學家與技術人們,仿佛跟約定好了一樣接二連三地流入尚且年幼的科技創業前沿陣地。
┃AI+5G 時代:細分,落地,紮入產業
造輪子的時代過去了,AI 從發明的年代邁入實幹的年代,從專家的年代邁入資料的年代。
西方國家點燃了深度學習的火炬,但最大的受益者卻是中國。在資料和工程人才方面,中國擁有得天獨厚的優勢。
無論是國際市場,還是國內市場,5G 和人工智慧都備受關注。被冠以“互聯網預言家”的馬化騰,更是公開表示“一個 AI+5G 的全智慧時代正在到來。”
“硬科技真正的突飛猛進,或者說走到了風口浪尖,有幾方面原因,一個是整個供應鏈、市場環境確實更加成熟了,包括很多柔性製造新技術的應用,感測器的不斷小型化,包括智慧硬體底層的技術系統的開發,一些主晶片的小型化,這一系列的技術,搭建得比較成熟了。”
硬科技的發展,則是跟隨著技術、市場、供應鏈的完善水到渠成的結果,而硬科技專案越來越受大家追捧,同樣是這個時代自然而然的發展趨勢。
王永瑞明顯感受到,硬科技真正掀起熱潮,是在最近一兩年。人工智慧領域的創業尤其如此。
在經過前期的拼實力、拼融資、拼應用等一系列競爭之後,AI獨角獸們逐漸開始學著做產品,講應用,談落地。
2019 年,大家的目光不約而同地轉向了商業化落地,以及實現規模化收入上。細分、落地、紮入產業,人工智慧的競爭已然進入下半場。
“真的太瘋狂了,什麼華為、阿裡都進來了。”一位 AI 公司的朋友這樣描述今年下半年整個行業的競爭態勢。
隋建鋒談及了他今年經手的兩個印象頗為深刻的項目。
“當時我在北京接觸智慧硬體的專案叫情感記錄儀,像一個小的紐扣一樣配在身上,通過提取人的溫度、心跳來判斷出你的情緒。這項目也經歷過一段時間,最後黃掉了。”
這樣的項目,到底有沒有存在的意義?隋建鋒反問,“你的情緒你高興還是喜悅還是悲憤,你自己肯定會主觀地意識到,還需要用這種智慧硬體來衡量你是高興還是不高興嗎?”
智慧硬體所謂的智慧肯定是服務於硬體,不是為了智慧而智慧,這是隋建鋒從事硬科技專案投資孵化以來最為深刻的感受。
“來到深圳之後我又接觸到一個智慧讀錶盤的專案,它的應用物件就是水錶電錶,每個月要有人去讀這個數,這其實是一個工作量非常大的事情,然後一個團隊專門做了一個讀表儀,一把它放到水錶上,它就能夠及時把資料傳輸出來。”
“做智慧硬體一定離不開應用場景,這是我在北京和深圳感受到的一個非常大的差別,也是目前整個 AI 大的領域特別重要的一個點,一定要找到痛點。”
在更加細分垂直的領域,如醫療、教育、智慧製造、腦機交互,大風口之下,一個個小風口正在形成,一個個小獨角獸正在誕生。
最近一兩年,AI醫療賽道的森億智慧,將製藥時間從8年縮短到幾個月的AI製藥公司 InSilico Medicine,從事類腦晶片研發的靈汐科技,腦機交互產品研發的腦陸科技、優腦銀河等,明顯開始受到資本的青睞。
隋建鋒說,如今 VC 技術化,甚至 LP 技術化的趨勢正變得愈發明顯。“我們在找LP的時候,也傾向於找那些理解技術,能給硬科技創業者帶來更多資源的 LP。”
AI商業化的1.0在雲端,是基於大資料做應用。AI商業化2.0的變化趨勢是從雲端到邊緣,把人工智慧的能力帶到每個人身邊。
5G則是有效連接雲端和邊緣的高速度、高可靠性和低時延的通信管道,可以用最優化的方式實現人工智慧的資源配置。
5G和AI結合在一起一定會進入很多新場景,產生很多新機會。今年4月初, 中國完成首例 AI+5G手術,在400公里外完成“補心”手術,為智慧醫療開啟無限想像空間。
而這些都只是剛剛開始。
┃尾聲:科技人,永遠年輕
最早今年之內,AI獨角獸曠視科技就要在港交所敲響IPO的鐘聲。
曠視終於從 8 年前那個窩在創新工場共用辦公空間小角落裡敲代碼、磨產品的“幾人組”,發展成如今第一個衝刺港股的“純人工智慧公司”。
一個月前,筆者在美麗的西南山城重慶,拜訪了雲從科技總部,恰逢曠視招股書公佈當天,問及雲從研究院院長周翔友商上市一事,周翔打趣著說到,“你看曠視都已經上市了,這個行業肯定不會繼續虧下去了。”
猶記得,招股書發佈當晚,業內一時譁然。
這家年輕AI獨角獸的表現,似乎並沒有此前大家期待的那麼高,對整個行業帶來的影響,吉凶禍福,難以預測。
筆者也就此事詢問了雲從聯合創始人姚志強,他堅定地認為“行業趨勢不可逆。短期內是有泡沫的。任何事物的快速發展,不可能沒有泡沫,它是發展過程中特定階段的產物。”
“但是真正的泡沫是不代表未來,是虛幻的,是一定會帶來沉痛的,但如果泡沫代表未來,那麼短暫的泡沫對未來趨勢影響不大,只要是在大趨勢下的選擇,一定會出現一個偉大的企業。”
在曠視人眼中,印奇不苟言笑,平時總是“端著”,唐文斌則更加外向,和大家聊技術、談人生都不在話下。
印奇也曾坦陳,自己性格比較內斂,在機場碰到客戶,一度會躲著走,直到最近兩年,他開始“強迫”自己主動上去跟客戶打個招呼。印奇一直處在從一個典型理工男努力轉變為合格公司管理者的過程中。
姚志強告訴筆者,“只要是技術男認定的事兒,我們就不會想太多的結果,先卯足勁幹再說。”但“失敗和成功的教訓都指向一個,要接地氣,技術必須為其他行業提供服務,並且能夠真的解決問題。”
王永瑞與禾賽科技的李一帆是同門好友。變形金剛、機器貓、自己組裝的模型,在他的印象中,李一帆的桌面上總是擺滿了各式各樣的機器人。“工程類的東西完完全全地融入到了他的生活,你能感受到那是一種發自內心的喜愛。”
平日裡,依圖科技創始人朱瓏喜歡圍著他辦公室所在的一層樓,一圈一圈地轉,不過,他轉圈從來不是為了監視員工。有關應該如何經營這家公司,他一直在思考。
90後的馬漢東已經是AI醫療公司森億智慧的聯合創始人。員工問他,我們所做的事情到底有沒有意義?馬漢東的回答是,你們直接去醫院裡看一看,我們的設備、應用,救的都是人命。
既身坐冷板凳,又頭頂泡沫,科技創業,可謂路上道道折。但創業者們從來沒有懷疑過這其中的價值。
幾十年的發展也有力地證明,科技公司的力量正變得越來越強大,聚聚了一大批頂尖科技公司的中國力量也越來越難被取代。
中國的科技公司,歷經了從無到有,又從Copy to China到Copy from China的大時代。直至如今,一些重要領域已然躋身世界前列,這是近代以來從未曾有過的重大改變。
數學系未來趨勢 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的精選貼文
本集主題:「新手選股不哈囉!阿斯匹靈不看盤也獲利的30堂財務自由課」介紹
訪問作者:阿斯匹靈
內容簡介:
基本面、技術面、消息面、籌碼面
全方位教學!
選飆股、追飆股,何必天天看盤?
年獲利率103.47%、「邁向理財航路」版主、
聚財網聚財股王投資競賽亞軍阿斯匹靈
教你不看盤一樣輕鬆獲利!
迷思①不看盤,真的會賺錢嗎?
本書中,阿斯匹靈要破解的一個迷思是:其實不看盤,才真的會賺到錢。
為什麼?因為就算學了各式各樣的操作方式,但一看盤,就連老手都難免被當下的走勢影響。而要是有正職,不論老手或新手,在盤勢震盪的時候,難免上班偷偷看盤──考慮的時間被壓縮到只剩下十幾分鐘,甚至是幾秒鐘。這樣的狀況下──判斷錯誤的機率就大大增加。
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不是踏入股票市場久,就叫老手!要能提高獲利、穩定獲利,才是真正的老手!
高峰。光是閱讀他們的人生故事及起心動念,就充滿勵志及趣味性!
作者簡介:阿斯匹靈
清大數學系、中央大學財金所畢業。擁有法人期貨自營交易員五年的資歷、個人股票操作經驗更長達十八年,並擔任人氣部落格「邁向理財航路」板主。並曾以年獲利率一○三‧四七%的傲人佳績,獲得聚財網聚財股王投資競賽亞軍的殊榮!
專長為股票期權交易,以及資金及風險控管,時常在《東森金錢爆》、《非凡新聞》接受採訪;建立秉持著「輕鬆交易,愜意人生」的原則,縱橫投資市場。驗,應用新知激發學員的自身力量。
專長:AR/VR體驗、行銷APP、創意思考
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數學系未來趨勢 在 看見10年後趨勢大學填志願就業取向夯 - YouTube 的推薦與評價
... 產業 未來 5年、10年的發展,而美國商業網站也調查,起薪最高的科系分別是石油工程系、化工系和計算機工程系以及 數學系 ,因為 未來 即將面對能源短... ... <看更多>
數學系未來趨勢 在 Fw: [徵文] 數學系- 看板SENIORHIGH - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ [本文轉錄自 lee457088 信箱]
作者: Yogaga (Yo) 看板: SENIORHIGH
標題: [徵文] 數學系
時間: Sun Aug 5 17:51:39 2018
這是一個高中拚三類,大學念二類,研究所考一類,現在職場經驗剛滿兩年,還是一個菜
鳥的分享,但內容主要會著重在大學數學系的部分。
《背景》
大學:114數學
研究所:112國企、114計財
高中本來在拚醫學系,但指考國文跟英文整個炸掉了,志願填了很多電機資工,想說對數
學也不排斥就一併填上去志願序,結果就落到數學系。
大一時覺得我根本選錯系,因為微積分、線性代數等多科必修都被當,數學系教授的教法
都一直在做證明,很難理解學這些到底未來能幹嘛,因此嚴重打擊信心,腦袋又不比班上
幾個鬼才厲害,總是需要花很多時間去念書拚及格,一有空閒就想耍廢懶得動,大一大二
被當了一屁股,大三開始覺得這樣不行,於是開始還債,在大三結束時將必修及被當的通
通修完,大四接觸商管領域,發現數學在商管領域有各種有趣的應用,從此開啟了我未來
的志向,也改觀認為我其實沒有選錯科系,而是選對了。
《數學系在學什麼》
首先我個人見解,數學是為了解決某個問題而使用的一種語言,而這個語言是由一套很完
整的邏輯所建構,所以可以說學數學其實就是在學邏輯思考。
一般大學數學系上課的內容會分成理論和應用兩種,通常一門課裡面都是理論與應用兼具
,只是含量比重的高低而已。
首先講理論部分,舉幾個高中學過或聽過的例子來讓大家體會大概是什麼概念:
1. 「為什麼」圓球體積 = (4/3)*pi*r^3 (3分之4拍 乘上 半徑的三次方)?
2. 「為什麼」算術平均數 >= 幾何平均數?
3. 「為什麼」可以用一次微分和二次微分來求局部極大值或局部極小值?
以上舉例是為了讓大家可以看出數學系其實就是在「證明」那個「為什麼」,而不是要算
出什麼數字。證明會使用很多符號和邏輯推演,去得到那個結論,然後我們未來碰到算體
積、比大小或取極值等問題,才可以直接套用這些公式或採用這套方法。
以上幾個舉例已非常簡單,而且這些例子非常好用腦袋想像,通常數學系都在證明非常抽
象的概念。舉一個證明例題就好大家可以不用看懂:
(Heine-Borel Theorem)
Prove that a set A included in R^n is compact iff A is closed and bounded.
(數學系的理論證明都在被上例這種抽象且非人話的東西們糾纏)
理論部分比重較高的課有:高等微積分、代數(這兩科應該全世界所有大學數學系都是必
修)、幾何學、拓樸學等。
再來是應用部分,這裡就是數學系學生可以跨到其他二類組科系,甚至是一類組商科的一
個橋梁,若未來不考慮當數學老師或數學家,在這些應用部分要多加著墨,並自己去探索
和深耕(如雙主修、輔系、考研所等),而不是傻傻的只念門課或等別人給你資源。
舉例(多不勝數,舉一個例子就好):
電影《模仿遊戲》中,男主角建造了一台機器,成功解碼德軍的加密信號,引導第二次世
界大戰的結束。密碼學中有一塊就是在學習的就是那個加密解密的原理,這時候高中生的
你就會了解為什麼要學習質數。
應用部分比重較高課有:微積分、線性代數、機率統計、離散數學、微分方程、複變函數
論、數值分析、密碼學等
補充:電機、機械、資工、工工、化工、材料等各二類組科系的工程數學其實就是包含微
分方程、線性代數、離散數學、複變函數論等,不過會比較偏計算,數學系仍然要去證明
理論的部分。
舉幾個數學能應用在其他領域的地方(我以我主要鑽研過的舉例,其他領域再麻煩各業界
先進補充):
1. 目前最夯的機器學習(ML)和人工智慧(AI)做分類或預測,其演算法運用到大量微積分
、線性代數和機率統計。
2. 資本市場商品評價(財務工程)需要用到大量的機率統計和數值方法,像是幾年前被罵
到臭頭的 TRF。
其他比較有趣例子的像是:
1. 考古學上可運用代數的群理論還原現代已失傳的文字。
2. 線性代數可解釋為何日本人和韓國人講英文有些音會發不出來(例如 L、M、R)。
3. 自動機械手臂的運作其實是線性代數,伸縮、旋轉皆為矩陣運算。
看到這裡,可能很多人會覺得學那些理論不知道以後可以幹嘛,還不如多學一些應用,我
認為半對半錯,理論之所以重要是因為有這些理論當作基石,了解到你目前所要解決的問
題是否符合理論的假設情境,才能讓你很有信心的跨出下一步,更重要的是透過學習理論
訓練邏輯思考過程,而不僅僅只是理論本身到底可以用在哪裡。
補充:很多數學系學生會在寒暑假去當數學家教,當家教真的時薪蠻高的(跟基本時薪相
比),像是我大三大四教微積分時薪1000,當作賺些零用錢還不錯。
《數學系的出路》
由《數學系在學什麼》的介紹可見,其實出路非常多元,但絕對不是只學完數學系必修就
夠了。
1. 學術界:必須一路念完博士,最好是洋博,才「比較有機會」被國內大學聘用為教授
,可考慮海外發展。
2. 一般教師:在學期間必須修過教程,還要去考教師考試才能收到聘書成為正式教師,
但錄取率很低。
3. 補教界:沒有學歷限制,但學歷通常關乎名氣,剛出道的話會比較辛苦(沒名氣較難招
生,且市場上還有其他大牌老師)。
4. 業界:各種產業都有,取決於那些應用部分,別忘了我後面有說要自己去探索跟深耕
,因為只修完數學系的課是不夠的,通常大多數人還會去考研究所再出來就業。
宗旨:老闆要的不是你數學學的多好成績多高,那是你自己求學應該做的,老闆要的是你
學過的這些東西應用在工作上,來解決公司碰到的問題,並在報告的時候,請自動將你的
解法及成果翻譯成淺顯易懂的人話,而不是艱澀的數學語言。
《個人現況》
現職(也是第一份工作):金融業大數據分析及機器學習建模人員
薪水:1.2M/年
職業與數學系關係:分析講求邏輯,建模要求數學跟演算法,然後撰寫程式來實現,這些
都是數學系有提供的訓練,我能懂演算法源理,甚至有能力很快地發現模型或程式哪裡出
問題,及時做處理或調整參數,若說要開發演算法或是精進演算法,使做出來的結果更準
、更快(對公司來說就是效率提升,能賺更多錢或節省成本),數學系也是有能力去做的。
《結語及建議》
寫在結語第一句:務必要設定目標,做出規劃,而且越早越好!
數學系其實就像是二類組中的一類組,出路非常多元,不要被僵化的科系思維給綁住,產
生選什麼系未來工作就是做什麼,這樣的想法完全錯誤,而且是一種坐以待斃的態度,自
然會畢業就失業。
目標設定很重要,尤其對數學系或常聽到的文史哲、企管等系更是如此,這些科系學的東
西是在讓你對這廣泛的領域基礎都有了解,所以才會說出路非常多元,你再去針對你有興
趣的去深耕,也就是說你必須「主動」去找自己想深入的去鑽研,而不是純粹被動的接受
,因為這些系所提供給你的只會是入門,被動接受的下場就是在大學畢業前夕才在問沒有
一技之長未來可以做什麼,這樣的邏輯就是大學四年下來沒有任何目標,所以當要學的東
西範圍非常廣泛時就會很發散,會感覺學無專精。
你現在應該想的是未來想要做什麼、想要成為什麼樣子的人,確定好目標,再思考達成目
標需要具備那些要素、現在唸的科系該怎麼幫助你達成目標,並定一個期限,要在期限內
完成,系上有資源(課程、人脈、學習機會等)就去挖,系上沒資源就去找有資源的地方挖
(例如去其他系修課、做實驗、去業界找實習等),自己的人生自己規劃。
最後給大家一些勉勵,我是114數學系倒數10名畢業,沒有輔系也沒有雙主修,沒參加任
何社團或實習,系上活動也只有打系羽而已,唯一確定的是我不想走教職,一直到大三前
還渾渾噩噩過日子,大三開始還債,用一年的時間把必修的全部修完,但只剩下一年的時
間就要畢業,才驚覺這樣畢業後到底能做什麼,在認真思考自己的興趣後,我發現我對商
管領域的通識課非常有興趣,經過一番摸索,確定未來目標想走金融業,自己跑去加強商
管知識、上課,但大四才開始已經太晚了,不過我不想放棄這個目標,所以就跑去考商管
研究所,給自己多一些時間去學習。
除了研究所的課業要求外,在短短三年內(因為我兩個研究所)參加金融社團擔任幹部(有
產出,非掛名)、做了三份金融業實習、參加商管比賽、精進程式語言並拿來寫論文、跑
許多論壇吸取新知並和講者交流等,非常累,每天常常都凌晨2~3點睡覺,尤其112國企又
有很多課的 case study 要固定時間討論,我還記得我每週行程是全滿,需要做好時間規
劃以及運用零碎時間。熬過畢業後出來求職當初的目標金融業,而且選擇時下最夯的大數
據分析、機器學習與AI人工智慧,一方面是他是未來趨勢也是我頗有興趣的領域,另一方
面是認為數學系出身的我能夠好好掌握這塊。
只要確定目標後持續不斷的、好好的規劃自己的人生,清楚自己要什麼,並勇敢的去執行
,你走的每一步都會很堅實。
感謝收看~
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※ 轉錄者: lee457088 (111.246.61.149), 08/23/2018 19:07:26
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