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  18*******42 2022-07-02
  （1）特別熟練深度學習平臺框架和底層開發(fā)技術。
  
  （2）比較新出現(xiàn)的比較讓人眼前一亮的視覺領域，比如AI換臉，生成，美顏，等等。
  
  （3）既懂深度學習，又懂傳統(tǒng)學科并且比較深水的領域，比如決策調(diào)度，生物分子合成制藥，等等。
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  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)濟價值。目前人工智能真的能產(chǎn)生經(jīng)濟價值的方向（特別是在國內(nèi)），是數(shù)的過來的幾個方向，比如人臉識別，語音識別，缺陷檢測等等。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，因為大家都不是傻子，市場經(jīng)濟條件下，錢多的崗位自然就競爭激烈。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比較慢的崗位，可能滿足這個要求。具體哪些研究方向滿足這一要求呢？我個人的觀察主要有以下幾個：
  
  作者：電光幻影煉金術
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  13*******24 2022-07-02
  在比較典型的人工智能（or數(shù)據(jù)科學）相關應用領域里幾乎沒有了。你看得到的別人也看得到，然后因為我們的單一價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。但是這些不是人工智能主導的行業(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。因為還沒有明顯的信號表明人工智能能帶來更廣闊的市場（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)人員也在學習人工智能相關技術，企圖完成轉型；所以即便以后有市場，內(nèi)卷也會快速推進到白熱化水平。所以結論是如果你是技術人員，人工智能是必要儲備，但是還要再在某個其他領域有所建樹。就比如可以關注下云計算、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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