大家好,本人即將直博,是做微電子晶元設計,方向是神經形態計算 SNN ,想問下這一塊就業怎麼樣?謝謝?

時間 2021-05-08 01:14:16

1樓:北有嘉卉

來晚了,看知乎中SNN的分享,無意中刷到了這個問題。

我只能說就近幾年情況而言,CNN DNN都比SNN好就業,但是我覺得我IC design教授有一句話說的很好,我們目前研究的內容肯定是領先工業5-10年的。他說他十幾年前的乙個專利,現在才投入大規模使用。

所以,為了就業,大可不必為難自己走SNN這一條並不簡單的路。

2樓:dfhjk

研究憶阻器的路過,挺有意思的,尤其是幾個大組,清華,密西根等的成果還是很多的,工業上目前沒有看到應用,但是據說(不確定,偶爾聽到乙個人說的,可能記錯了)麻薩諸塞大學的Joshua Yang與軍方有合作,投入應用了吧。但目前業界還是幾乎見不到應用的,尤其在中國。

3樓:山藥太陽

考慮就業的話我比較建議樓主不要一門心思鋪在科研上,多觀察行業動態,未來誰也不知道怎麼發展,實在害怕就兩條腿走路,知識都是相通的,多做一手準備,我是不太相信能選擇研究snn的人學不會現在常用的演算法們哦。

4樓:

不太了解國內就業,但是搞這方面的公司很少。工業上有幾個dvs攝像頭公司會用上這方面。其他的像是真北這些神經態處理,現在還不太成熟。

5樓:

題主針對SNN做研究沒問題,但就業要小心。據我了解,國內的AI獨角獸,有乙個算乙個,沒有在SNN上投入大的,大家還都在狂堆CNN/DNN。剛才有答主提到,憶阻器是個巨坑,SNN,不管是digital還是analog, 都需要整個生態支援,目標是打破所有舊有深度學習的流程,這種開創性的工作目前並不適合就業,除了研究所你可能沒地方可去。

要想去工業界,還是隨大流比較好。

6樓:誒呦微

神經網路嗎?接觸過DNN。演算法層據說很難很難,RTL層本科也能做簡單的,但是做不了訓練。

人工智慧往後用到神經網路還挺多的,但是我了解到的多是影象處理、人臉識別、語音識別之類的。SNN不太清楚有哪些應用。

我感覺就業導向的話象前面說的,沒有幾個公司能做這個的,而且神經網路種類很多,對口SNN的可能更少。

7樓:RaySir

邀我係因為覺得某看過的忽悠ing文件比較多?

先盜個圖過來:

在另一篇找錢檔案中,SNN同樣也是與QC並列。此2表明:SNN是像QC一樣——都是在布林層與馮諾線上去試圖取代當今的電子計算。

QC甚至沒法模擬——量子態直接表徵運算;SNN似乎可以模擬,但我認為模擬沒有任何價值——相當於乙個自詡「從底深刻變革社會的人」最後被發現只是想要自己當皇帝,沒勁。

就業?在工業界,想都不要想,甚至——你把名詞解釋了他們也只會鹿猴猴看著你,抑或在人家那裡你的名詞其實系別的意思。

在學術界或教職,可以參照量子計算(或另一表現型式即量子通訊):如果你不是與中科大淵源頗深或與潘建偉有所私交,就算是你從小學直博(題主應該是從碩士開始的直博吧)再加上掛過3年延期的博后,亦很難找到乙個量子計算方面的研究崗或教職。

最後:技術的發展其實有其內部的最小成本原理——半導體器件布林形態馮諾流水機制的電子計算機,幾乎是這個星球最正確的計算方式。人們多愛期待自己可以把乙個龐然大物1戳即破,但多數情況都是被龐然者輾壓——但這種壓迫可能是溫情的,從業者也有一定的機會「投降革命」。

8樓:清風慕竹

方向很不錯吧,選擇直博就應該加倍努力了,比較適合做基礎研究。我本人之前做的是神經形態器件的模擬,不知道和你的是不是一樣,不太了解,可能認識的過於片面,但可以參考。

9樓:Tim Liu

這塊小公司基本不可能做,做了如果要進企業界,那基本就是奔著華為阿里寒武紀這幾家去了。

如果確實能做出成績,有水平,就業肯定是沒問題的。如果比較水,那就麻煩了。

10樓:臨菲資訊科技港

都讀博士了就沒必要擔心就業的問題了,神經形態晶元與神經形態計算機應該是很有研究前景的,未來的「計算」應該有新的突破,現在的計算機做所有的事情都是實實在在的「計算」,並非模擬人腦,而「計算」的突破具有非常大的價值,當然,這個方向也具有一定的風險,也就是這條路是不是能走得通。但作為博士,選擇的研究方向肯定是首先看它是否具有重大研究價值。

至少,好好的做,當個教授沒問題吧。

11樓:fycokin

我是做IC design的,但是不知道樓主說的神經形態是什麼方向,能不能具體一點,而且如果微電子設計讀到博士了,那一般是偏模電的,要不就是做AI演算法了

12樓:勇敢的心

演算法研究的前景一直都不錯!演算法的實現方式很多,大體就是軟體和硬體兩種實現形式!能做演算法架構的人一般在企業都是比較牛的,待遇也比較高,屬於金字塔上層!

至於演算法方向,不做過多評價,畢竟3-5年後的市場會如何,我是不知道的!數學理論強,建模能力出色,一通百通!

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