没有这些技能,别说进入AI行业了_mssql数据库 瓶颈分析

一提到 AI 行业人才,你会想到什么?

是身怀绝技的算法大神? 还是日夜编程的工程师? 亦或高薪厚职的风口弄潮儿?

其实,AI 行业按目前的趋势来看对人才的需求呈现出一个鲜明的特点:多样化!没错,单单一种类型的人才已经满足不了这个飞速发展的行业了。

AI 复合型人才

首先,AI 公司既需要技术型人才,也需要懂业务的复合型人才。算法、编程等硬核技术固然重要,但懂行业、善落地同样不可或缺!

你想啊,一味追求技术,不了解业务需求,AI 项目怕是要黄了!真正优秀的 AI 人才,既要有扎实的技术功底,又要对行业有深刻理解,能将 AI 技术与实际业务相结合。这样的"全栈型选手",才是 AI 公司梦寐以求的人才。

就拿目前大火的 GPT-3.5/4 来说吧,其实大家也不难理解到，它之所以能在众多领域大显身手,关键就在于它不仅有着强大的自然语言处理能力,还通过海量数据的学习,对各行各业有了深入的理解。

这才使得它能够在文本生成、对话交互、知识问答等方面有出色的表现。可见,技术与行业知识的结合,才是 AI 应用落地的关键。

AI 专业能力与学习能力

其次,AI 公司既重视专业能力,也看重学习能力和成长潜力。在瞬息万变的 AI 领域,你的学习能力其实决定了你的上限。

大厂重金争抢 AI 人才的背后,看重的往往是他们的成长潜力。

要知道,AI 技术，甚至是传统技术可都是日新月异,昨天的前沿技术放到今天可能就已经过时了。所以,优秀的人才需要具备快速学习和持续成长的能力,才能在这个激烈的竞争中立于不败之地。

再看看那些 AI 领域的佼佼者,他们无一不是勤奋好学、善于钻研的代表。我这里举几个例子吧：

• 深度学习的先驱 Geoffrey Hinton,尽管他已经 70 多岁了,但仍然活跃在 AI 研究的第一线,不断推动着深度学习技术的发展。正是这种对新知识的渴望和对技术创新的追求,让他们在 AI 领域取得了非凡的成就。
• 李飞飞。她是斯坦福大学计算机科学系教授,也是人工智能领域的世界级专家。在中国,她更是家喻户晓的 AI 科普达人。李飞飞在计算机视觉和认知神经科学领域取得了诸多开创性成果,她领导的 Stanford Vision Lab 开发的 ImageNet 数据集,为深度学习的崛起奠定了重要基础。尽管已经是学术界的巨星,李飞飞仍然保持着对 AI 技术的无限热情,不仅活跃在科研前沿,还十分重视 AI 教育和科普,让更多人了解和参与到 AI 技术的发展中来。这种求知若渴、传道授业的精神,堪称 every AI practioner 的表率。
• 张潼,香港中文大学(深圳)人工智能学院院长、腾讯 AI Lab 前主任。张潼长期致力于机器学习基础理论、计算机视觉等领域的研究,他主导开发的图像识别算法在 ImageNet 竞赛中多次夺冠。在腾讯期间,张潼领导 AI Lab 打造了面向医疗、教育、金融等行业的多个 AI 应用,展现了学以致用、造福社会的科研风范。张潼返回学界后,投身 AI 人才的培养,希望为中国未来的 AI 发展储备更多的优秀人才。

技术与行业知识的结合

最后,AI 行业既要"专"也要"融",技术与行业知识缺一不可。顶尖的 AI 人才,往往是"专"和"融"的完美结合体。

单纯的技术人才可能只是"AI 技工",而懂技术又熟悉行业的复合型人才,才是 AI 公司真正需要的"AI 专家"。在 AI 这个大潮中,你不仅要有独门绝技,还要学会跨界融合、左右逢源。

这一点,我们可以从 AI 在医疗领域的应用中得到一些启示：

• 腾讯觅影(Tencent AIMIS):腾讯推出的一款 AI 医学影像分析平台,利用深度学习技术,可以协助医生进行多种常见疾病的筛查和诊断,如肺癌、乳腺癌、糖尿病性视网膜病变等。目前,觅影已经在上百家医院投入使用,大大提高了医生的诊断效率和准确率。

• 百度灵医(BaiduDL-ECG):百度开发的一款心电图智能诊断系统,可以在 10 秒内分析心电图数据,识别出 29 种常见心律失常,准确率达到 92%以上。该系统已经在宁夏、安徽等多地的基层医疗机构投入使用,有效缓解了基层心电图诊断医生紧缺的问题。

• 阿里云 ET 医疗大脑(Alibaba Cloud ET Medical Brain):阿里云推出的这一医疗 AI 平台集成了多种 AI 应用,包括医学影像分析、病历结构化、辅助诊断等。其中的 CT 影像智能诊断系统可以在 15 秒内分析一套 CT 影像,准确率达 96%,大大节省了医生的时间。目前,ET 医疗大脑已经在杭州、广州等地的多家医院上线应用。

个人观点

所以，无论你是技术小白还是业务专家,只要你肯学习、善钻研、勇于尝试,就一定能在这个风口行业中找到自己的位置。

罗马不是一天建成的,机会总是留给那些有准备的人。只要你从现在开始,多学一点 AI 知识,多了解一些行业趋势,多尝试一些项目实践,你其实就已经比大多数人领先了。