一贴让你知道人工智能职业到底有哪些发展方向
人工智能(artificial intelligence, 简称AI),作为当下最热门的领域之一。很多想投身到人工智能领域的小伙伴,在了解了什么是人工智能之后,需要做的第一件事情,就是知道人工智能职业的发展方向到底有哪些?
目前,人工智能的应用,正在以”AI+“或者”+AI“的方式,重构中国经济。”AI+“的方式,即以技术为核心驱动, 探索多样化的人工智能产品、方案、商业模式,直接服务社会。 而“+AI”则是传统行业主动引进人工智能技术进行 产业升级,提高效率和用户体验。
作为一名决定投入人工智能大潮流的造势者,在未来主要可以有三个方向发展:技术方向、管理方向、新技术创业方向。当然,在选择职业发展方向之前,一般需要先确定自己在入门中的细分领域。接下来我就从这两方面给各位看官展开讲解。
计算机视觉方向,作为AI领域可以最直观展示的一个方向,可以让大家从立体层面了解到人工智能,究竟可以做哪些事情,比如我们现在用手机支付的人脸识别、检测视频中的物体等都属于计算机视觉方向。在这个领域,主要可以选择的工作岗位有:
一、CV算法工程师;二、目标检测算法工程师;三、物体追踪算法工程师。。。。。。等等。
自然语言处理方向,在2018年之后异军突起,比如我们购物中,对商家、商品的评价是否为好评,人工智能客服,智能文本的生成等,都是该方向的技术在做支撑。这个领域中,主要可以选择的工作岗位有:
一、NLP算法工程师;二、知识图谱工程师;三、意图识别工程师;四、智能客服工程师。。。。。。等等。
在AI中,数据科学领域一直占着比较重要的角色,从传统的机器学习,到深度学习,再到强化学习,很多技术点都在被这个行业使用,比如我们今天看到抖音、快手,为什么它们这么”懂“你,就是推荐算法在后面进行精确的计算。再比如天气预测、销量预测等等,我们会发现AI已经在我们生活中的点点滴滴。这个领域中,主要可以选择的工作岗位有:
一、推荐算法工程师;二、机器学习算法工程师;三、数据分析师。。。。。。等等。
以上方向,是我们在进入AI领域中,初步选择角逐的一个方向。如果想在AI行业中,有更好的未来,那么在进入这个行业之后,还可以选择三个不同的方向继续发展。
如果你热衷于一门技术,那么可以选择这条方向发展,人工智能在纵深领域的发展未来一定会结合的更多。我们选择一个方向,然后从某方向的AI工程师布局、变成资深的开发工程师,再到技术专家,乃至CTO,一步步把技术钻研透彻,同时让这些技术赋能实体经济。
管理方向也是一个非常不错的方向,不过相比于前面的技术方向,他需要的不仅仅是很强的技术能力,还要求你有足够的大局观和协调能力。如果你在职场中计划走管理路线,那么除了技术之外,你还需要关注公司的业务。
AI是一个比较新的领域,站在风口上,猪都会飞。如果我们工作几年,有一腔创业热血,也可以选择几位志同道合的小伙伴,一起开创自己的公司。不过高收益一定伴随着高风险,创业风险非常大,成功了风光无限,失败了也会摔得很惨。
以上内容,就是给大家整理的关于AI发展方向。各位看官看完之后,如果还有疑问,可以在QQ()中继续一起交流。
人工智能专业虽然属于电子信息类,但是又不仅仅局限于计算机领域,更加强调一些电子信息处理的相关方面,更加侧重于理学。
目前人工智能专业的学习内容有: 机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、博弈论等。考生需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的,不过前置的课程一般在大学本科期间都有学习过,如信号处理,线性代数,微积分这些,如果考生在学校期间这部分的内容学习的不错,那么就可以专心学习后面更加深度的内容了。
智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发,高精度器件的设计研发等,工业机器人系统集成方向主要做工作站设计,电气设计,器件选型,机器人调试,编程,维护等。
AI硬件专家。AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作,大科技公司目前已经采取了措施,来建立自己的专业芯片。
除此之外,还可以当科研机构(机器人研究所)软硬件开发人员、AI相关的计算机语言开发人员、专业培训机构的讲师等,或者从事医学图像处理,医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像,所以人工智能专业的就业方向还是很多的。
如果的是选行业的话我选互联网(包括计算机服务业),大数据,物联网,新能源,旅游和文化创意产业。
中国未来最需要发展的自然是大工业以外的服务业。IT,旅游,文化行业都是服务业的体现。
——————好了,转眼就到了2016年——————
在美国学习也即将博士毕业,对于行业发展又有了新的理解。
最近看了一本书,叫《即将到来的场景时代》。作者是技术界的资深记者罗伯特斯考博和谢尔
伊斯雷尔。书中主要预测了未来物联网将如何影响我们的世界。据IDC报道,2015年全球共有35亿台网络化产品,外加17亿台联网的电脑,“物联网”时代已经到来。在这样的万物相联的世界里,客户不再是单一的数字或者账户,而是由明确需求的特定人群。那么创业公司就会以新的形式以客户为中心提供服务。比如可以使用软件把数百万的产品(从电动牙刷,烤面包机,LED节能灯到车库里的汽车)与客户相连接。说不定可以直接通过牙刷把我们牙齿的健康信息发给了牙医。安装在家中或办公大楼里的“场景玻璃”可以根据用户的心情和天气情况来调节颜色。汽车可以自动记录行车数据与影像,当车祸发生时,汽车会自动连线到警察单位报警,且和生命手环连线,判断驾驶人的受伤状态以决定是否要联系医院,并把所有的数据自动传送给保险公司进行理赔手续。总之,就是一切以场景为需求。
而按本书的介绍,这个场景时代的基石就是五大技术力量:移动设备,社交媒体,大数据,传感器以及定位系统。移动设备,传感器,社交网络以及定位系统这四者制造出许多数据,后台对于这些数据进行分析处理,再反馈回来给前四者,以提供你当下所需要的“服务”。
而以今天的眼光来看,这几项技术自身其实已经慢慢成熟,剩下的就是如何把他们结合起来,并创造一个新的场景时代。按照马云先生的说法,本世纪初到现在属于IT时代,接下来就要属于DT时代了。这和场景时代也不矛盾,Data也是场景时代的必要技术之一。而在这方面,谷歌走的已经很前卫也很深入了。之前的谷歌眼镜,到现在的无人驾驶和战胜人类围棋界的AI,以后还会有更多的产品与服务出现。那么,如果本书的预测正确,未来和场景技术相关的行业和职业都是非常值得期待的。
对于目前已经存在的行业,从自身对于技术行业的了解和找工作的经历发现几个有意思的情况。3D打印,原本很看好这个行业,该行业的几个龙头公司如3Dsystems,
Makerbot也都在美国。然而和其它制造业公司一样,它们大部分只招码农。至于机械,材料等硬件职位则很少,而且待遇只有干化工的一半多(假定你学化学或者材料从事化工行业)。给人的感觉就是这个3D打印行业目前对于硬件工程师不是很友好。但是,未来几年潜伏期一过,不排除3D打印在工业级上的突破,而不是现在这种只打印些工艺品,玩具,零件等。比如3D打印整车,那么现在整车厂可能都要重新设计,光这个就是个大产业。
那么怎样才算友好的呢,就看下面这个工作,叫data analyst或者data scientist。火到什么程度呢,就是几乎所有行业都在砸钱招人。比如旧金山的土豪IT服务公司Airbnb,硅谷的硬件公司Apple,IBM之流,硅谷和波士顿的生物医药公司(干生物的去做生物统计妥妥地有前途),休斯顿的采油公司,石油服务公司,纽约的金融公司,咨询公司(有个职位叫machine learning consulting)。。。 说白了,就是无论是搞理化生的,铺电网挖油的,预测股票的,做在线旅游的,还是本身就干IT的都得妥妥地拥抱data。 所以,现在可以这么说了,大数据相关的行业和职位是现在也是未来十年最火的。
下面这个13年数据预测了大数据未来在各行业的缺口。
下面这个依然出自麦肯锡之手。
现在几乎每天在公众号和微博上都可以看到类似上面的新闻:XX政府又下达了XX千辆新能源车的目标;XX公司计划在201X年推出X款新能源车型;XX公司又在X市投资X十亿成立动力电池新工厂;XX又获得了新能源汽车牌照。。。
于是,猎头们近乎疯狂地挖人,揽人,以应对新能源产业的大发展,每周接到十几个电话很正常。
如果非要量化这些新兴行业,对他们来个大PK,可以从估算产值来入手。详见下面这张表,来自
我不知道麦肯锡是怎么算的,但是如果按照现在趋势,乐观估计,到2030年,将有一万亿互联设备,就能够创造七万亿美元的超级市场。 这个7万亿的预测也符合麦肯锡3.7-10.8亿的范围。
总之,未来嘛,就是那几样呗,跟进大趋势不会错的。新能源汽车-新材料-3D打印,移动互联网,大数据-人工智能,物联网-场景时代-共享经济,旅游-租车-酒店;次一些的或风险稍高的,生物医药,工业级3D打印,私募基金-投融资。。。
所以,我觉得不管什么行业,尽量占据食物链的前端,这里不是说一定要当老板,如果遇到被兼并,在合适的时候学会妥协其实是好事。二要学会实体经济和金融结合,并尝试拥有自己的股权。但如果当不了鸡头,比如你不是高学历,也不是某行业发烧友,那么就选对大趋势行业,从基层做起也会后期被带起来的。至少在华为的工程师,即便是螺丝钉,平均年薪不是还有60万呢嘛。千万不想的是,发生那个被讲过多遍的“十几年前,学霸A君和同学B君同时面试IBM,A君录取,B君被拒,后来B君去了个不知名公司,再后来大家都知道了B君的那个公司总裁姓马”的故事。
最后套用网上的总结——未来的商业模式
从中也可以窥探出未来的有潜力的行业和职业。
最后,推荐几本我任务不错的书。能帮助我理解未来的趋势、技术、产业。新技术是如何改变人类生活的。
例如这个《浪潮之巅》,我之前在得到上面听过音频课程,买回来看纸质版的更全民。更多阐述的是科技的历史,在每个时刻,那些关键的人和技术是如何颠覆各自领域的。
我自己也学习了很多AI技术,包括机器学习,深度学习。并在尝试将其用于我所在的行业,如汽车,新材料,智能智造等。如果不是深究算法和技术的话,可以看看通用的介绍AI的书或知乎电子书。如果对其中某个环节感兴趣,可以去深入学习其算法和应用。
除了自己选择行业和职业,企业和机构也要进行选择,例如做投资的。那么他们是如何判断行业趋势的呢,他们一定有自己的一套行业分析和调研的方法和流程。不妨来学习下,也是对自己认知的一个有益补充。
然后,除了我这种回答,知乎上面其实有很多行业分析,或者具体行业的求职、晋级攻略,主要是live形式,这里我把认为不错的放进来。
暂时先分享这么多。后面继续补充。