Deep Learning

學長首先讓我了解人工智慧下的各種方法，清楚知道他們的差異後，才可以利用這些方法來解決一些問題，例如：各類領域之分類模式判斷、預測各類領域之相關數值，主要是由於神經網路有模擬人類神經大腦思考過程的架構，透過過去的案例累積，來學習並且修正解決問題的能力。藉由不斷改進的方法來改善現今方法，改善其效率、例如：電力預測、專利預測等等……使其結果更為精準。倘若連基本的概念都沒有辦法釐清，是沒有辦法進行更進一步的。

　　可能我自身的學習能力有限，但透過實驗室內的學長姐的幫助、同學間的討論，找出大家可能的問題，一同進步，達到團體合作的效果。

　　其實在實驗室不僅僅是學到學術方面的知識，在這些過程中也了解到該怎麼去和別人討論自身的想法，如同遠東集團總經理之前到校演講說提到的，未來在企業內是很講究團體合作的，如果不會跟別人溝通，那要怎麼在職場上如魚得水呢？