学了人工智能后能干什么?
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发布时间：2022-04-25 14:24
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热心网友
时间：2023-10-09 00:20
机器训练师
开发人工智能机器需要利用示例进行训练。对于生成、收集以及管理供人工智能训练所使用的相关数据，人才市场上将出现从入门到专业级别的新职业——机器训练师，从而完成这一领域所必需的机器学习任务。
即使是谷歌公司这样的技术巨头也意识到人类参与自动化的必要性，目前谷歌正在招募多达1万名员工，旨在清理素材并训练计算机模型，从而确保此类模型能够在未来自行完成此类工作。一旦人工智能正式上线，其仍然需要接受持续训练以增强自身能力，从而紧跟不断变化的技术趋势。
AI工程师
目前人才市场上存在着严重的AI工程技术人才短缺状况，这导致美国的高级AI研究员的年薪中位数已经达到345000美元。从物理学到生物学，再到软件工程以及人工智能（特别是机器学习），企业对于具备分析能力与创造力的人才一直高度渴求。
因此，对于学习人工智能技术的人群来说，职业前景可谓一片光明。事实上，据研究发现到2020年，人工智能将被纳入几乎所有软件产品当中，并且人工智能将以可插拔组件以及定制化、针对性模块等形式得到广泛普及。
AI测试员与督导员
开发团队及各类工具方案目前正致力于建立相关技术，以便更早发现错误、自动评估并进行代码纠正。然而，人工智能并不擅长常识性推理，而且可能仍需要很长一段时间才能真正获得完成此类任务的能力。在此之前，机器仍然需要人类测试员与督导员的帮助以搞定这类工作。软件测试人员在其中扮演着关键性角色，他们需要负责建模以进行工作流测试。
此外，测试督导员目前及未来也将始终需要监控目标进度并在必要时加以介入。机器人需要接受广泛的质量测试与督导，而这些测评与督导工作必须由人类进行。
数据标签专业人员
随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及，数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上，在人工智能时代，数据标签可能会成为蓝领工作。IBM Watson团队负责人Guru Banavar表示“数据标签将变成数据的管理工作，你需要获取原始数据、对数据进行清理，并使用机器来进行收集。”标签可以让AI科学家训练机器新任务。
AI硬件专家
在人工智能领域内的另外一种日益增长的蓝领工作，就是负责创建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。
据悉，英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时，IBM和高通正在创建一个反映神经网络设计、并且可以像神经网络一样运行的硬件架构。据* AI研究总监Yann LeCun表示，*也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长，致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。
数据保护专家
由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加，未来也会出现对于数据保护的需求，因此也就会产生对于数据库保护IT专家的需求。数据库在很大程度上是通过网络安全措施(如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击。保护数据库系统及其中的程序、功能和数据的安全这一工作将变得越来越重要，因为网络开放程序越来越高。
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时间：2023-10-09 00:20
行业：
人工智能行业
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医疗业
职位：
人工智能工程师
算法工程师
自然语言处理工程师
计算机视觉工程师
机器人设计
以及其他所有与AI相关的职位，如销售，售前，售后，产品等
