当前位置:   article > 正文

AI大模型真的是大龄程序员的新出路吗?

AI大模型真的是大龄程序员的新出路吗?

前言

在IT行业的高速运转中,许多资深程序员到了一定年龄后,会发现自己陷入了职业发展的瓶颈。尤其是在北京这样的大厂,业务波动、部门调整以及裁员风险,都让“40+”的程序员们感受到了前所未有的压力。当昔日的技术热情逐渐消退,对未来的迷茫与不确定性笼罩心头时,是否还有破局的希望?答案是肯定的,那就是转向AI大模型领域

在这里插入图片描述

AI大模型:高薪低竞争的未来风口

AI大模型,作为近年来人工智能领域的热点,正在以惊人的速度改变着科技格局。它不仅吸引了全球顶尖企业的关注,也为众多渴望转型的大龄程序员提供了难得的机遇。相比于传统编程领域,AI大模型具有以下显著优势:

  1. 薪资水平高:AI大模型领域的专业人才需求量大而供应量相对较少,这直接推高了相关岗位的薪酬水平。对于有志于转行的程序员而言,这是一个提升收入、改善生活质量的绝佳途径。
  2. 竞争压力小:相较于前端、后端开发等成熟赛道,AI大模型领域尚处于人才短缺状态,这意味着更多元化的背景和经验会被接纳。即使是从零开始,只要有足够的学习动力和正确的方法,也能较快地在这个领域站稳脚跟。
  3. 未来发展潜力巨大:AI大模型作为前沿科技,其应用范围极广,从自然语言处理、图像识别到智能决策,无所不包。随着技术的不断演进,这个领域将持续创造新的价值点,为从业者提供广阔的发展空间。

如何从业务代码转向AI大模型

对于想要转行的大龄程序员来说,以下几点建议或许能帮助你顺利过渡:

  • 系统学习AI基础知识:从机器学习的基础理论入手,逐步掌握深度学习框架如TensorFlow、PyTorch的操作,理解神经网络、自然语言处理、计算机视觉等核心概念。
  • 实战项目积累经验:参与开源项目或自行设计一些小规模的AI模型实验,通过实践来加深理解并提升技能。GitHub上的项目和Kaggle的数据竞赛都是不错的起点。
  • 构建专业网络:加入AI相关的社区和论坛,如AI Stack Exchange、Reddit的r/MachineLearning版块,与同行交流心得,了解行业动态,拓展人脉资源。
  • 保持学习和创新精神:即便在转行过程中遇到困难,也不要放弃。持续学习最新的技术趋势,勇于尝试新技术,保持一颗创新的心,才能在AI大模型领域走得更远。

尽管市面上已经存在大量关于人工智能技术的资料,但专门针对如何成为和做好AI产品经理的系统化教学体系却寥寥无几。能够提供从产品理念到实施细节,乃至行业大牛全程指导的课程更是罕见。这不仅加大了产品经理学习的难度,也限制了他们在这个领域的成长速度。

因此特意给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、AI产品经理入门到进阶学习资料、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料。这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

适合哪些同学来学习?
  • 有转行意向的0基础职场人:不满现状,想转行产品经理,不知道从哪里下手;
  • 刚入行产品的产品新人:没人教没人带,缺乏方法论,想完善自己的产品知识体系;
  • 想往产品方向发展的学生:想以产品经理作为职业生涯的开始,却不知道怎么学。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

一、大模型的学习路线

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

二、产品经理学习资料

在这里插入图片描述

三、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

四、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

五、AI大模型商业化落地方案

img

六、面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下。
在这里插入图片描述

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

最后

大龄程序员转行至AI大模型领域并非遥不可及的梦想,而是充满机遇的现实选择。在这个过程中,你不仅能够重拾对技术的热情,还能开拓职业生涯的新篇章。面对未来的不确定性,主动出击,把握住AI大模型的风口,或许就是你职业生涯逆袭的关键。

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/IT小白/article/detail/898310
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号