奔三男生转行可以做什么?
干了几年开发程序员却面临降薪优化?
说实话,如果学历一般技术一般,
无法与时俱进的话,会容易面临尴尬情况……
就业这件事,选对赛道方向至关重要!!
这篇文章给所有迷茫、
想要寻求好机会的男生一个转行好思路
换个角度说不定会有新发现!!
在2024年,男生如果想要稳定,不走编制和央国企,又要薪资可观的话,那么去狠扎技术,而且要选新兴赛道!!这里推荐▽▽
【AI算法工程师】
相对于程序员,AI算法工程师没有年龄“天花板”,工作按中长期项目推进,少了“急活”“杂活”,也高了“门槛”,“待遇薪资又能往上走走步!
人工智能目前已是国家重点培养产业!今年两会现场就多次提到“人工智能”,也已正式开展“人工智能+”行动中,以后也能有效应用到国民经济的方方面面,还将对科学研究和行业技术创新起到推动和助力,所以可见人工智能的重要性,适合长期发展的方向!
时代的进步总少不了新型的技术,技术型人才相应福利薪资也可观,属于越长越受欢迎!
如果你:
▷还不到30岁
▷学历本科及以上,理工科
▷有积极的学习能力
▷想挑战高薪
▷对人工智能方向看好并想好好做
……
那么,你真的可以试试进AI算法工程师这个赛道!早进早吃香!!
下面给大家列一些比较常见的AI方向,大家看适不适合自己:
1、CV(计算机视觉)
这个领域大家会接触的更广泛,因为其已应用在了生活中的多个场景中,比如人脸识别、车牌识别、文字识别等,这个领域个人觉得做起来会比较有意思,很多东西所见即所得,能够做出成就感。
这个里面也举例几个现市面上比较常用的任务:
①OCR(光学字符识别)
简单来说,这个任务就是文字识别,目前这个场景非常多,但是专业研究这个的人其实不算多,这个里面的工作机会集中在票据识别、pdf识别、表格识别、证件识别等等,主要是为了把不可编辑版本转化成可编辑的版本
②图像分类
这个容易理解,就是划分这个图片,是人是猫还是外星人,人脸识别其实也算是图像分类的一种。
前段时间和做ERP的朋友聊天,说现在工厂进行货品图像上传和分类都用上这个技术
③图像检测:
可以理解为在一张图片里找到里面的人、猫、狗或者UFO,这个场景也比较多,制造业、自动驾驶(难度高)、物流行业等等。
2、大模型(LLM)
大模型又全称「大语言模型」,简单来看,可以将大模型看做一个巨大的知识库,里面存储了大量的信息和知识,可以帮助更好理解和处理输入的数据。
大模型融入行业可分为通用领域和垂直行业,我们目前能够看到很多头部公司科技公司布局大模型,例如文心一言、讯飞、通义这些都是现今适用量很高的大语言模型。
企业软件、AI工具、智能硬件都是通用领域;垂直领域则包含像金融、教育、游戏、医疗等行业。
3、NLP(自然语言处理)
这个方向的任务其实很多,SOTA任务一大堆,但实际在大部分工作中遇到大致是:
①文本分类:
给文本划分类型,比如说把新闻资讯文本划分为科技新闻、财经新闻、体育新闻等,再比如说将一段用户评论分类成正面还是负面;
②信息抽取:
对文本中的内容进行提取,比如常见的场景有快递地址、电话号码、email地址、人名、地名、时间等的提取,再比如说对财经新闻中的企业、股票、基金、法人信息的抽取等。
希望大家的未来之路
都能像桃花源记一样
路途不断探索
终收获惊喜与彩虹!
如何学习AI大模型 ?
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、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免费分享出来。【保证100%免费】🆓
对于0基础小白入门:
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光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(全套教程文末领取哈)
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• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习
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