寧明職場(chǎng)問答
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現(xiàn)在在寧明的人工智能行業(yè)中有哪些有錢途又不內(nèi)卷的研究方向?
13*******61 2022-07-02 3個(gè)回答 82人關(guān)注
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18*******42 2022-07-02(1)特別熟練深度學(xué)習(xí)平臺(tái)框架和底層開發(fā)技術(shù)。
(2)比較新出現(xiàn)的比較讓人眼前一亮的視覺領(lǐng)域,比如AI換臉,生成,美顏,等等。
(3)既懂深度學(xué)習(xí),又懂傳統(tǒng)學(xué)科并且比較深水的領(lǐng)域,比如決策調(diào)度,生物分子合成制藥,等等。 -
13*******82 2022-07-02什么決定了有沒有錢途?最主要是看有沒有用處,能產(chǎn)生多大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。目前人工智能真的能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值的方向(特別是在國(guó)內(nèi)),是數(shù)的過來的幾個(gè)方向,比如人臉識(shí)別,語(yǔ)音識(shí)別,缺陷檢測(cè)等等。什么決定了是不是內(nèi)卷?最主要是看盤子大小和從業(yè)人員多少的比例,做一些偏理論研究的,或者是傳統(tǒng)模型的,再或者是可解釋性等不能直接漲點(diǎn)的方向,就算從業(yè)人員很少,也很卷?;貧w題主的問題,一般來講,有錢途的方向都是內(nèi)卷的,因?yàn)榇蠹叶疾皇巧底?,市?chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,錢多的崗位自然就競(jìng)爭(zhēng)激烈。有沒有可能有錢途又不內(nèi)卷呢?某些盤子漲得快,但是懂行的人員增長(zhǎng)比較慢的崗位,可能滿足這個(gè)要求。具體哪些研究方向滿足這一要求呢?我個(gè)人的觀察主要有以下幾個(gè):
作者:電光幻影煉金術(shù)
鏈接:https://www.zhihu.com/question/514131417/answer/2339670825
來源:知乎
著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán),非商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。 -
13*******24 2022-07-02在比較典型的人工智能(or數(shù)據(jù)科學(xué))相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域里幾乎沒有了。你看得到的別人也看得到,然后因?yàn)槲覀兊膯我粌r(jià)值觀體系又讓我們統(tǒng)一向錢看,內(nèi)卷不可避免。上車上得太晚了。但是確實(shí)還有些其他行業(yè)用得上人工智能,例如農(nóng)業(yè)、制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。但是這些不是人工智能主導(dǎo)的行業(yè),而是以人工智能為輔助的。在這些傳統(tǒng)行業(yè)里,內(nèi)卷較輕。因?yàn)檫€沒有明顯的信號(hào)表明人工智能能帶來更廣闊的市場(chǎng)(也就是說不一定有錢,需要賭)。另外就是本行業(yè)內(nèi)的從業(yè)人員也在學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)技術(shù),企圖完成轉(zhuǎn)型;所以即便以后有市場(chǎng),內(nèi)卷也會(huì)快速推進(jìn)到白熱化水平。所以結(jié)論是如果你是技術(shù)人員,人工智能是必要儲(chǔ)備,但是還要再在某個(gè)其他領(lǐng)域有所建樹。就比如可以關(guān)注下云計(jì)算、傳感器、仿真模擬這些,在未來幾年都很有可能有突破。
作者:luckystarufo
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