我是如何在一年內從財務轉職工程師－離職後進修的心路歷程（下）
閱讀時間約 5 分鐘
這並不是一個勵志或完美結局的故事
挫折
其實真正挫折的的開始是從第四週後的課程，第四週我們碰到了第一次的「Kaggle練習」，這裡順帶提一下，Kaggle是一個數據分析的競賽平台，你可以去挑戰各式各樣的題目賺取獎金，但是對於我這種菜鳥，當然還是以練功為目的。我們做的題目是「房價預測」，當時為了讓自己在排行榜上提升名次真的是無所不用其極，而在這次的練習中深刻體會到資料前處理的重要性，而想當然結果不是太好。
再來的第五到第六週就直接進入了「深度學習」的領域，開始學習使用Tensorflow，以及深度學習的理論。七八週的課程則是「卷積神經網路ＣＮＮ與電腦視覺」，在課程中間也不時的穿插著Kaggle練習，而成績依然也是不盡理想，除此之外課程內容也越來越艱深，越來越抽象，有時後光一個問題就跟助教和同學討論半天，回到家還得再複習幾遍。
甚至是到期中考後的課程，像是「ＲＮＮ、ＮＬＰ、ＧＡＮ」等等的內容，都呈現半放棄狀態，這樣的學習曲線實在太陡峭，有時我都不知道改從何補強起。
登頂
其實在期中考後的課程，會令我們有些學員無法消化的其中一個原因，就是「期末專題」，我們必須透過這幾週學習到的技術，來去解決一個現有的問題。
當時我們小組選擇要解決的是「垃圾問題」，希望透過電腦視覺來做到分類垃圾，進而提高資源回收的比率。
不過我們思考到若要進行「分類」，最有效的方式還是從源頭做起，一來是從消費者（源頭）手上產生的垃圾，相較於已經在垃圾場中的垃圾，更接近產品的原型，在模型訓練上難度可能比較小，二來是實際垃圾分類從源頭做起，才能有效降低後續垃圾處理的成本。
因此我們利用了當時學習到的一個影像辨識模型YOLOv3作為我們基礎，並給了這個產品原型一個名稱：YODO (You Only Dump Once)，我們利用了一萬多張的照片，訓練出一個能夠辨識鋁箔包、寶特瓶以及鐵鋁罐的一個模型，並且將它實體化，做成了一個可以自動偵測並開蓋的分類垃圾桶。最後就靠著這個想法以及產品原型，拿下了第三期技術領袖培訓班期末專題的第二名。
現在回想起來，整個過程還是非常的不可思議，這一切都得感謝當時的隊友們，如果沒有他們，也就不會有這樣美好的成果。
轉折
終於還是到了最後一週，這一段在人工智慧學習上的衝刺也告了一個段落，同學們有些回到工作崗位，有些則開始投履歷找工作。當時我記得自己是在結業前一個月開始求職，當時也因為專題還沒結束，所以還沒有那麼注意應徵公司的回覆狀況，直到正式結業了，才發現原來現在才是困難的開始。
起初我以為經歷過這幾個月的磨練得到的成績能夠為引人注意，但實際上的成效卻不如預期，凡是應徵有關資料科學、人工智慧等等相關的職位，大部分都沒有得到回覆，在思考過後，我得出了3個主觀的結論：
- 「實際4個月的訓練與本科學歷的落差」
－相較於電腦科學本科系學生，僅僅4個月的學習，專業知識還需要補強。 - 「缺乏其他相關技能」
－很多職位會希望你除了AI專業外，還需要會像linux、AWS、docker等等的一些技能，但半路出家的我並不具備。 - 「非即戰力」
－比如說很多年輕人趨之若鶩的新創公司對於人才往往都希望是即戰力。
因此在經歷了不斷面試與被拒絕的循環後，我開始感到迷茫，懷疑自己是否走錯了路，或是在原地打轉呢。直到過年前的一個機會，讓我看到了轉機。
結果
在2019的農曆年前，我跟大學的好朋友聚餐，在更新彼此近況後，有一位同學就向我提到他們公司部們有在徵才，不過職務的內容跟人工智慧幾乎沒有相關，職務名稱是「自動化測試工程師」。當時我對於軟體測試其實是完全沒概念的，僅憑著自己程式設計的能力，以及一顆肯學習（怕失業）的心，我就厚著臉皮請我同學推薦我，然後就開啟了一連串的一二三面試。
我最有印象的階段，莫過於經理以及人資主管問的問題，說白一點就是
「在軟體測試與人工智慧之前的抉擇」
這也是讓我真的坐下來認真思考，然後寫下自己想法與最後決定的一個契機。要說會會不會因為沒有踏入人工智慧領域而個到可惜，如果以現在的結果來看，我覺得完全不會，因為回到我最一開始的初衷，對於工作，我希望能夠從中得到成就感，能夠從中學習成長。
或許人工智慧技術只是當時攀到的一塊浮木，他讓我得以在離開職場後有努力的目標，我也在這過程中得到一些技能跟基礎；而軟體測試，則是在漂流過後，突然在眼前出現另一座森林，我選擇了上岸，並重新開始新的學習，確實我也從中看到不一樣的領域，也滿足了我對於工作的渴望。
我的轉職經歷，說不上是多麽精彩，但是我相信很多人一定有過跟我一樣的徬徨。在我辭職前，我認為辭職後的我絕對沒問題，我大刀闊斧的離職後計畫，絕對會讓我變得更好更強。不過現實總是殘酷的，計畫總趕不上變化，你一開始的樂觀漸漸的被磨光，取而代之的會是排山倒海的無力跟無助感。
如果再給我一次，我會選擇讓自己辛苦一點，破釜沈舟雖然有一定的成效，但伴隨的風險也相對大，既然工作無法帶給你滿足，那就做到及格就好，在下班後多多嘗試其他興趣，把這些做到八九十分，然後持續的做，他或許就會帶給你轉機。如果你也曾經向我一樣感到迷茫，那就多看、多做、多嘗試，或許就會看到另外一條通往你理想的路。
希望我的分享能讓你有共鳴，或者你有什麼想知道的，或是想分享的，都可以留言喔！
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相信不少人在學習寫程式的過程中，光是學習知識點就已經消耗大量腦細胞，如果跟我一樣選擇自學，本身美感和創意並不充裕到可以完成一份設計稿，也不像在學校裡有一起學習的夥伴，雖然有想做side project的念頭，也會完全不曉得該如何著手吧...
那麼我是怎麼完成的呢？
作為一個精神分析咖，我原本不敢說自己有多大的信心去推介這本書，但我的確在閱讀過程中，能夠在這堆神經的運作中看到一種精神分析的思考。因此，下面我會盡可能用簡單的話語，加一點分析的術語，來介紹多重迷走神經的三個階層。
現在我試著把順序反過來談──
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