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AI就业

看完上次的《AI泡沫破灭,入坑者何去何从》的软文,不少同学问我关于AI就业怎么着手怎么看的问题。那我就谈一下关于AI就业的思路,给即将入坑或者准备入坑的同学做个参考。 在AI领域中,我们大多数就业的同学有一个误区,就是认为AI就等于“深度学习”,AI工程师就等于会深度学习。可是当他们听到别人戏称深度学习工程师是“调参工程师”以后就会变得心里非常矛盾。 作为AI产品经理,除了应该懂产品设计、消费心理学以外,当然还要多了解AI实现的基本原理和AI的前沿动态。 具体就业的时候还是要切中其中的一个方向做一些项目落地的实战,这样出去说话才有底气。不要泛泛地什么都去一股脑地研究,那是要投入大量实践成本的。 最终产品落地时性能可否被用户接受,可否在已知技术范围内优化,以及成本是否满足产品需求……有一个环节出现问题都可能导致产品的失败或者延期,所以这类职位还是要求很苛刻的。

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    到2021年机器人将使美国就业机会减少6%

    美国市场研究公司Forrester发布的一份报告表示,到2021年机器人将使美国的所有工作机会减少6%,从客户服务代表到卡车和出租车司机的各行各业都将受到影响。 现在,它们还是相当简单的,但五年之后,它们将能够以好得多的表现代表我们在更复杂的情况下做出决策。这将使得一些突破性技术得到大规模采用,如自动驾驶汽车。 虚拟助理可以访问日历、电子邮件、浏览记录、播放列表、购买和媒体观看记录,从而可以对指定的每个人创造详细的描述。 虽然可能会创造出新的工作岗位来监督和维护这些自动化系统,但它们需要完全不同的技能。国际工会前主席Andy Stern说:“6%是一个很大的数字。 在一个不能真正创造固定全职工作的经济体中,人们找到新就业的能力会不断降低。所以会有人愿意工作并努力寻找工作,因为同样的趋势也开始出现在其他一些传统的密集就业领域,如银行、零售业和医疗保健行业。”

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    AI时代就业指南:数学建模比赛经验总结(MCMICM)

    实际上,在校学生还是有获得项目经验的机会的,一种是参加企业实习,另外一种就是通过参加一些高水平的比赛。 如果准备时间很充分,最好还是学习一下常见的数学模型,等到题目出来,就会很自然地想到要用什么模型。 我们选的是D题:“如何增加机场旅客的吞吐量并减少安检时间”。我们的模型主要是用排队论,刚好这学习我们的课程随机过程里有学过,所以还是比较容易上手。 所以呢,提前一两个月学习一下模型和算法还是很有用的。如果三个队友是第一次合作,比赛前做一次模拟建模也还是挺有用的,可以互相磨合一下。 实际上进度还是比预期慢。

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    AI影响就业有限,机器人冲击效果逐步显现

    AI影响就业有限,机器人冲击效果显现 历史经验和理论分析表明,技术进步不可避免地带来技术性失业或结构性失业,但从长期影响看技术进步对就业创造效应大于破坏效应。 文章认为,人工智能和机器人引发新兴产业和新型业态,就业创造效应初显,亟待培育壮大。我国人工智能产业正在形成和发展,机器人制造业初具规模,直接创造了新的工作岗位。 我国机器人技术的就业创造效应可能产生在国外。我国机器人无论是应用还是制造的增长,很大程度上拉动的是国外机器人和关键部件制造业的增长,为国外创造了大量就业机会,对国内的就业创造效应反而不明显。 以培育新兴产业创造就业机会、提升劳动力素质适应高技能岗位为重点,针对不同人群制定差异化的就业促进和社会保障政策,提升就业数量和质量,使全体劳动者能够共同分享新一轮技术进步带来的“红利”,实现人、技术、经济之间的和谐发展 积极发展新兴产业和新型业态,放大人工智能和机器人对就业创造效应。

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    AI就业面面观】如何选择适合自己的舞台?

    校招季福利 《怎样成为一名优秀的算法工程师》 《机器学习算法地图》 《机器学习与深度学习核心知识点总结》 《AI时代大点兵--国内外知名AI公司2018年最新盘点》 《一句话总结常用的机器学习算法》 同样的,AI领域的公司中,机器视觉类的公司也是最多的。 如果你之前不是研究这个方向的,建议你还是慎重考虑这个方向。 是走纯技术路线,还是技术+管理,或是管理?长期来看,要做什么方向?确定目标之后,如何达到这个目标?这都是你自己需要考虑清楚的问题,没有人能真正帮你来做。 数学是机器学习、深度学习的基础,虽然笔试和面试时不会大量的考察数学题,但微积分、线性代数、概率论、最优化方法中常用的知识点还是要掌握。

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    AI时代就业指南:商业分析师的前世今生

    学历和背景对于这个工作岗位来说偏理工一些,技能的话懂IT编程或数据编程那些是最好的,但其实只要能熟练掌握最基本的工具比如Excel,MySql 这类的就行,最重要的还是快速的学习能力和随时需要的应变能力 他们在文中提到:“商业分析师(business analyst)看起来太局限了,数据分析师(data anlyst)是他们的竞争者,但是我们还是觉得这个称呼太局限了。.... 我们认为最好的称呼应该是”数据科学家(data scientist)”,因为这些人需要同时使用数据(data)和科学(science)去创造一些新的东西。” ? AI时代系列好文推荐: AI时代就业指南 | 如何入门数据分析&数据挖掘? AI时代就业指南:机器学习工程师求职须知 AI时代就业指南:普通程序员转行大数据十问十答 AI时代就业指南:如何成为一名优秀的算法工程师?

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    AI时代就业指南:数据挖掘工程师成长之路

    今年3月份时,谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手,轰动全世界,AI时代正式拉开序幕。 那么在AI时代,如何才能掌握相关的技能,成为企业需要的数据挖掘人才呢? ? 第一个门槛是数学 首先,机器学习的第一个门槛是数学知识。 所幸的是如果只是想合理应用机器学习算法,而不是做相关方向高精尖的研究,需要的数学知识啃一啃教科书还是基本能理解下来的。 第二个门槛是编程 跨过了第一步,就是如何动手解决问题。 因此我们还是得需要合适的编程语言、工具和环境帮助自己在数据集上应用机器学习算法。 自学还是培训 很多人在自学还是参加培训上比较纠结。

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    Gartner预测:2025年,人工智能将创造200万个新增就业机会

    对于与人工智能(AI)有关的就业动态来讲,2020年将是极其重要的一年,人工智能将带动整体工作机会的正增长。 从2020年起,人工智能所创造的工作机会将足以弥补其取代的数量,Gartner预计在2025年净新增就业数将达到200万个。 可惜的是,那些宣称将出现大规模失业的警告多半把人工智能跟自动化混为一谈,而这反而掩盖了人工智能的最大好处——人工智能的增强功能(AI augmentation),也就是将人脑与人工智能相结合,并使之相辅相成 除了要丰富人类工作的内容、重新构思旧有的工作项目以及创造新的产业外,IT领导者还要改变企业文化,使公司能迅速适应人工智能所带来的商机与威胁。 虽然零售商将会减少结账与其它运营相关活动的人力,但它们会发现传统的销售顾问很难被取代。 零售商将通过削减高度重复性与交易类的相关职位来节省人力。

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    人工智能AI的广泛应用与就业的改变

    所以技术改造项目明确要想方设法上自动化、上机器人、上人工智能AI,目的就是减少操作人员。 而另一个声音也会在耳边响起:“自动化减人、机器人换人、人工智能AI裁人,人都减了、换了、裁了,那我们又应该如何就业呢?” 到底应该怎么看人工智能AI的广泛应用与就业的关系呢? 问题是失去岗位的人收入可能减少、心情会不舒畅。 5 未雨绸缪 但不管怎么说,人工智能AI就业肯定会带来挑战,特别是在某段时间或某个单位、某个地区,这种负面影响会是很大的。 6 几段故事 前面反反复复讲述人工智能AI和失业就业,听多了挺烦人的,下面说几段故事让你散散心吧! 7 结束语 关于“人工智能AI的广泛应用与就业”这个话题,不要说凡人的看法不一致,就是国内外的专家学者的论点论据也大相庭径。

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