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法律研究如何獲得機器學習實習機會？
機器學習是一個激動人心的領域，它正在快速發展並提供著有前景的職業機會。獲得機器學習實習機會是積累實踐經驗和提升技能的絕佳途徑。但對於本科生來說，獲得機器學習實習機會並非易事，因為像谷歌、微軟、Facebook 和 Netflix 這樣知名的公司通常更青睞擁有知名期刊發表成果的博士生。然而，機器學習解決方案在各個行業中正變得越來越受歡迎。大多數現代技術，如自動駕駛汽車、語音助手、AI 聊天機器人和推薦系統，都由機器學習模型驅動。因此，即使你沒有博士學位，你仍然可以申請一些規模較小的公司的實習機會。以下是一些關於如何獲得機器學習實習機會的建議mouri_roy@tp.com −
強化你的技能
首先學習一些程式語言，如 Python、Java 和 R。Python 是機器學習中最受歡迎的語言。
然後學習資料結構和演算法。在任何涉及計算機科學的領域，程式設計技能都是必不可少的。
你還需要了解計算機體系結構。
學習 Python 中的庫，如 scikit-learn、numpy、pandas、matplotlib、seaborn 等。
鞏固和加深你在機率和統計方面的概念。
然後學習機器學習的概念，例如機器學習中使用的演算法以及如何應用它們、資料預處理、特徵工程、特徵選擇、深度學習等。
學習如何使用 Flask、Django 或 AWS、Azure 或其他任何雲服務來部署模型。
保持更新：技術發展日新月異，尤其是在 AI 和 ML 領域，因此，及時瞭解市場上新興的概念非常重要。為此，你可以關注一些主要的意見領袖、部落格和新聞通訊。Google Bigtable 是瞭解最新科技新聞的良好來源之一。
打造強大的作品集
個人專案 − 透過構建自己的網站展示你獨立完成的專案，來展現你對機器學習的熱情。個人專案非常有幫助，因為公司需要證明你能為公司帶來積極的貢獻。在 Kaggle 的核心上編寫一些程式碼，在 Github 上提交你的程式碼，或為開源專案做出貢獻。
參與競賽/駭客馬拉松 − Kaggle 競賽是檢驗自己、加深對算法理解和學習新機器學習概念的好方法。還可以關注 MachineHack 和 Topcoder 等其他網站，因為它們會列出機器學習的即時競賽。
機器學習作品集不僅僅是程式碼、專案和結果，人們需要知道為什麼要使用這些專案以及如何使用它們。因此，文件在幫助使用者理解程式碼的工作原理方面起著關鍵作用，它還有助於面試官瞭解你的思考過程。現在很明顯，在建立這些專案時，你應該始終記錄你的經驗以及專案經歷的各個階段。在 Github 上上傳專案時，始終提供自述檔案，使用影像、圖表、影片、連結以及任何必要的元素來幫助使用者理解每個專案的用途和發現。
最佳化你的簡歷
在申請任何實習之前，最佳化和修改你的簡歷非常重要。因此，如果你有更多的個人專案，並且在該領域幾乎沒有經驗，那麼將你的專案部分放在工作經驗之上。此外，如果你沒有任何與機器學習領域相關的教育背景，那麼將“教育”部分放在底部。此外，在“專案”部分突出一些你的頂級專案，幷包括任何完成的慕課課程或參加的與該領域相關的網路研討會。
與業內資深人士建立聯絡
另一種方法是在你的大學裡組建一個專注於人工智慧和機器學習的社團或學習小組。這將有助於你提高社交和領導能力。如果你能夠組織一些活動或舉辦研討會，你將有機會與一些當地公司互動。
提升你的線上形象 − 線上形象確實有助於與其他人建立網路並獲得認可。如果你的專業知識不被其他人看到，那麼它將毫無價值。因此，為了提升線上形象，你可以在 Medium.com 上開始發表與機器學習相關的文章，甚至建立你自己的部落格。
加入一些社群 − Kaggle 社群是一個很好的起點。你也可以在 LinkedIn、Quora、Github、Facebook、Discord 等平臺上找到這樣的社群。
開始向公司投遞簡歷
一開始不要急於向大型科技公司（如谷歌、亞馬遜、微軟、蘋果等）投遞簡歷。這些公司每天都會收到成千上萬封郵件，因此對於初學者來說，競爭非常激烈。相反，可以嘗試一些規模較小、知名度較低的公司。如果你在這些規模較小的公司獲得了實習機會，這不會有任何壞處，事實上，你還可以將你的技能應用到真實的專案中。這絕對是一個良好的起點。
建議選擇研究型實習而不是創業公司/企業實習。
如果你仍然對企業實習感興趣，那麼你可以透過大學組織的職業網路活動來尋找這類公司。或者你可以在 Eventbrite 和 Meetup 等網站上搜索當地活動。LinkedIn 聯絡在這裡可以提供很大幫助，你也可以搜尋當地公司。如果以上方法都不奏效，那麼谷歌搜尋永遠是你可用的選擇。
Internshala、LetsIntern、Glassdoor 等也是尋找職位和機會的絕佳網站。
在你成功吸引了一些公司的關注並獲得面試機會後，在去面試之前，請嘗試找到以下問題的答案：
他們為什麼需要實習生？
他們正在解決的核心問題是什麼？
他們目前的運營情況如何？
當你找到上述問題的答案後，你應該思考自己如何融入或為他們的目標做出貢獻，這將在面試過程中展現你真誠的好奇心和解決問題的能力。
最後一種選擇是詢問你大學裡從事機器學習專案的教授，看看他們是否需要在一些研究工作中獲得幫助。
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