Re: [心得] 面試心得MTK安霸應材台積外商新創 | 我要找工作
現在GG應該有專門針對這些大數據進行分析的部門,在阿法狗咬的全世界圍棋高手唉唉叫的同時,企業上層也看到了AI(人工智慧)的應用,能適用在半導體產業 ...
作者negohsu (專打不專業環團)
看板Tech_Job
標題Re: [心得] 面試心得 MTK/安霸/應材/台積/外商/新創
時間Tue Jun 20 19:01:12 2017
其實我只針對GG的AI,或著我該說是機器學習,我認為選GG應該是比較有挑戰性,且發展 性是比較高的 當然,我只是個環工碩,講deep learning肯定是個大外行 GG是間很大的公司,一般單位再怎麼說也不會有什麼大的戰功,絕大多數人都是看著他GG 每年賺多少,在預想自己能拿到多少 能夠有多餘期盼的單位不多,如研發就是一個,然而現在的製程,7nm就夠人做的死去活 來的了,更往下的5nm,3nm更不用講,只會更操而已。在研發之外,深度學習我認為是GG 未來幾年可能會比研發拿到更多分紅的一條路 GG是個很大的工廠,每天除了產出大量的晶圓之外,還有更大量的數據,這些都管叫大數 據好了。現在GG應該有專門針對這 些大數據進行分析的部門,在阿法狗咬的全世界圍棋 高手唉唉叫的同時,企業上層也看到了AI(人工智慧)的應用,能適用在半導體產業嗎? 就我目前的了解,在工廠的良率提升上是可以的。台積的機台每分每秒都在產生巨量的數 據,這些從機台段拋出的訊號如過能透過機器學習,提早發現機台可能某關鍵零件老化, 或是提早判斷機台是否需要PM。甚至做的更深入點的,是否能透過這些訊號判讀晶圓在pr ocess過程,某個時間某個秒數出現了異常,可能導致低良率的問題呢? 透過分析不同良率晶圓所收集的大量資訊,能否做到區別出影響良率的關鍵製程,以及該 製程對應的元件或參數,而這些是透過目前GG現有的數據分析所辦不到,得透過機器的自 動學習才可能實現的。這對未來的GG或是世界大廠都是個未知但可能會有高收益的領域 我認為機器學習這塊,台灣才剛要起步,能撐的起這塊的企業除了GG,鴻海之外,我想不 出還其他公司能有這麼大量的資源與數據量可以供應,放棄GG也許不是個很深思的決定 當然,你有自己的考量,僅提供點個人淺見。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.14.5.197 ※ 文章網址: htt...
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