指南：本文的首席执行官注释将介绍有关如何赢得人工智能才能的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
看看您的工作。如果您想制作代码，它更加困难，需要系统地学习。如果您出售，则更容易进入该行业。但是，这取决于公司。例如，我们的公司Hangzhou Katsung Technology。我们公司必须招募销售工作。它与计算机专业有关。毕竟看科学技术新闻的人通常了解该行业的动态。然后与他们目前所在的行业结合使用，看看可以在人工智能方向上结合在一起。关于您是否可以在这个行业中做某事。
有多少人使用机器！多人智慧！人造体验是总结智慧的必要优势！机器很难陷入垃圾污染环境中！
人工智能在世界范围内迅速增长，全国各地的大学正在提高人工智能。
计算机视觉，机器学习和自然语言处理，这些人工智能领域发挥了越来越重要的作用。因此，Guizhou Beida Jade Bird发现了对人工智能专业人士的需求。
当许多大学生仍在寻找100,000年的年薪工作时，AI专业的流行人工智能专业的年薪已达到30万至500,000元人民币，年薪为100万也是正常的。
去年12月初，腾讯研究所和老板共同发布的“全球人工智能人才白皮书”显示，全球人工智能领域大约有30万人才，市场需求为100万级。
工业和信息技术部教育考试中心副主任周明显示，我国人工智能才能之间的差距超过500万。
世界上有367所大学通过人工智能研究。人工智能领域中每年约有20,000名毕业生，远非满足市场人才需求。
现在进入全球人工智能才能的时代。
作者汉尼曼（Hanniman）的作者，负责图灵机器人行动的负责人。
在过去的六个月中，我联系了许多想进入人工智能领域的朋友。大学生，互联网人员和传统行业的朋友都拥有。“如何在人工智能时代成为一个人？”
尝试在本文中回答3个问题 - 未来人工智能时代
1.人才的需求在哪里？
我需要什么样的才华？
我们现在能做什么？
1.人工智能时代的才能的需求在哪里？
总体而言，尽管机械，重复的大脑/体力劳动，但将被人工智能/机器人替代。但是，将有更多新的，深厚的创意人才需求。
将更换哪些工作？例如，保安人员被安全机器人代替；驾驶员被无人驾驶汽车取代；翻译，翻译AI软件更换等等。对公众的脑海。）
在“与机器人的舞蹈”一书中，两个数据令人震惊：互联网行业，每次帖子消失时，都会创建2.6个位置...每个机器人都在未来的情况下部署
这些3.6位在哪里可以出现？个人的观点是 -
1.与人工智能相关的“新工业”带来的“新职位”
在互联网爆发之前，传统行业还拥有图形设计师，IT人员，XX经理和其他职位。但是，互联网的发展导致了新兴职位的出现和热量，例如UI设计师，Android/iOS程序员，互联网产品经理和其他新兴职位。
同样，人工智能时代的出现肯定会产生一些“从未听说过”的新职位，例如该行业认可的“自然语言处理”，“语音识别工程师”，等等。例如人工智能/机器人产品经理；在大脑中稍大一点，将来可能会有“机器人道德/暴力评估”等职位。
2.其他行业的“旧职位”的“人工智能”（升级/段版本）
就像“新媒体”大火一样，许多传统媒体或公司都必须建立“新媒体”部门。一些以前报道的互联网报告现在改变了人工智能领域的垂直媒体的媒体人员。它还细分为投资者或机构“专注于人工智能”。
我要解释的是，尽管大多数安全和翻译将被人工智能取代，但剩下的人可能会拥有更高的收入，例如负责安全机器人的人，可以控制安全机器人，例如垂直于一定数量安全经验。细分领域的翻译才能。
3.人工智能刺激对人类的更多需求，从而导致对某些“旧立场”的需求很大。
一方面，娱乐，游戏和内容的需求将增加；另一方面，它很可能导致更多的身体或精神问题，从而使健康或自我精神的需求改善。
2.在人工智能时代，需要什么样的才能？
1.人才+创造力。
无论上述三种需求来源中的哪一种，漂浮在行业表面的人们都将被AI所取代。只有深厚的专业能力和创造力就可以立足。
2.如果您从事人工智能行业，您还需要具有强大的多领域理解+沟通与合作能力
例如，服务机器人行业将在许多领域（例如人工智能+Internet+机器人硬件）中成为一个交集。在同一时间，可以理解这三个方面的人找不到。因此，在实际工作中，您一定会与来自其他背景的牛人合作。目前，一方面，知识保留在多个领域（需要快速学习能力的功能），另一方面，沟通和合作能力尤为重要。
特别是，对于垂直场景或用户的AI产品（例如儿童机器人），必须有两个具有不同背景或团队的人进行合作。例如，A是技术人员，B是垂直行业的人才。当他们在一起（思考）时，他们可以看到此事的主要线路并知道他们能做什么。当他们看着它时，他们可以知道边界 - 天线很重要。真正知道的驾驶员可以避免那些坑。
更重要的是，正如我们的图灵机器人经常对行业所说的那样，人工智能领域中的产品（尤其是2C产品）需要是“双驱动技术产品”。行业中的许多声音都强调算法，数据，计算能力等。这不是错误的，但是对于2C产品的突破点（爆炸性），它只能被认为是必要的条件，不能说足够的条件。如果不足以关注产品体验（甚至是“人工智能产品经理”的概念，很难做一些做事的方法。
最近，我刚刚看到了Xtecher关于李Xiang的报告，引用了以下内容，每个人都可以体验 - ————
[面对来自市场上市场的聪明驾驶员企业家，李想说：“我认为他们必须做一个坑。许多人对消费者不了解，因此他们不了解汽车，而且他们可以大胆地做到这一点。很难想象这不是勇气吗？有太多的人制造汽车。这些技术背景可以是像Mobileye这样的第二级技术供应商。”
与智能驾驶领域的科学技术公司的大量人工智能兄弟相比，李想说：“实际上，我经常担心它们。”]
此外，另一方面，如果没有一定的技术理解，人工智能/机器人技术领域的产品经理将比在Internet时代更难做到。
3.如果您想在人工智能行业取得巨大的成就，则还需要高级人文扫盲和灵魂领域。
就个人而言，真正的AI/机器人产品需要超越纯粹的逻辑思维和内涵。他们肯定会伴随着情感的不合理效果。回避。当我第一次看到一个近距离的大型工业机器人时，我感到震惊，因为有协调的动作和节奏，本能地使观察者感觉像是一个人（而不是一台机器））；另一个例子，另一个例子，另一个例子，在表演/戏剧领域，表演者可以通过动作的方向，振幅，节奏等表达情感！
该视频是在即将到来之前的最深层，人工智能行业很可能有一个槽（时间是未知的），因为人工智能历史周期中的转折点，其背后的大多数原因都是突破性的在什么层面上。在为什么层次上的基本突破。除了猜测外，未来的人工智能行业将被像侯史这样的人们重新定位，并具有深厚的哲学思维。例如，人工智能研究的目的是探索人类的自我认知和限制，人际关系，人的关系，人和机器，机器与机器之间的关系等，并重新定义各种实现方法和路径产品和技术。
更深入的产品本质上是其公司和设计师灵魂的能量水平的外部化。具有低精神水平的团队无法制造交叉时代的AI/机器人产品。
我们现在能做什么？
我希望专注于准备进入AI行业以提供一些特定和可执行的解决方案的朋友。只要您做以下操作，您至少在起跑线上至少有一半的位置。
1.查看与“全部”和机器人相关的问题和机器人有关的问题和本质。
2.体验各种AI/机器人产品，了解必要的产品/技术状况，并收集行业/团队/机构信息。
3.查看相关的条目书或课程（您可以单击“阅读原始”，请参阅我的其他文章“产品经理，如何切换到人工智能/机器人技术的末尾”）。
4.至少3或6个月持续1至3点。
5.分类自己的独特见解，成为文档或知道答案。
6.筛选一些您真正认识的企业家团队，“尽力而为”与牛人见面（社交网络是如此发达，挖掘并不困难...）。，认可自己，使用动作和结果而不是想象力。2）进行交流（首先，您值得花时间ta）
7.选择一些您认识的AI初创公司，“尽力”为“任何”职位机会努力。甚至工资，甚至倒金（如果您真的无法产生价值，实际上，您正在培训和学习）。简而并努力努力工作，总会有机会。
简而言之，在人工智能时代，许多人将参与这一浪潮。我只是希望我们可以使用相对简单的心态来“观看”这种巨大的变化，遵循趋势，并与龙共舞。
音乐家，化学家和物理学家可以为企业的人工智能团队带来什么灵感？人们需要很多人来了解人工智能的一系列技能和角色，包括非技术技能和角色，这将促进人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，这也取决于数据科学和机器学习。这是因为该公司有效的人工智能部署需要建立一个全面的团队，包括来自各种背景和技能的人员，以及非技术角色。
NESS数字工程公司首席技术官Moshekranc表示：“任何人工智能计划都需要IT专家和行业专家的组合。IT专家了解机器学习工具包：哪种算法系列最有可能解决特定问题？如何调整特定问题？使用它来利用结果的特定算法，以使结果的准确性以及行业专家的知识带来了特定的知识领域：哪些数据源可用？机器学习算法？没有行业专家的投入，IT专家可能无法回答这些问题“”
因此，结论是人工智能的成功确实取决于团队，而不是任何个人或角色。
执行副总裁兼首席信息官兼首席信息官基思·柯林斯（Keith Collins）说：“建立了有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，团队合作将获胜。
人工智能才能的四种核心类型
柯林斯认为，人工智能团队需要四种核心类型：
?了解业务流程对于建立真实场景和宝贵结果很重要。
?理解分析技术的人员，例如机器学习，统计，预测和优化，并正确使用它们。
?了解数据的来源，质量以及如何维持安全性和信任。
?了解如何通过结果实现人工智能架构师。
柯林斯指出，像其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐，化学，物理和其他学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的互动系统中理解科学的过程和思考。他们通常擅长建立批判性思维技能和良好实验所需的应用机器学习结果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值很广：例如，它可以帮助公司更好地应对人工智能BIAS。这对于解决业务问题（包括最大和困难的问题）也很重要，这可能是公司首先制定制定的原因之一。人工智能策略。
高级数据科学家兼物联网实践的权威杰夫·麦吉希（Jeff McGehee）说：“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题很重要。多样性与生活经验有关。专业背景对于大多数人的生活经验都很重要，它可以增加人工智能项目的维度，并为寻找创新解决方案提供新的观点。”
麦格希还指出，建立人工智能或其他不同团队需要企业的积极努力，也需要作为招聘和就业实践的一部分。企业将发现，多样性的实现可能不是可行的团队建设策略。
考虑到这一点，我们需要了解一系列对人工智能团队（包括非技术角色）有价值的专家和角色。
1.现场专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪种术语，他们需要了解他们对企业人工智能计划的重要性。
麦格希说：“人工智能系统的开发需要 - 深入了解系统操作领域。专家开发人工智能系统很少成为系统实际领域的专家。行业的专家可以提供关键见解，以使其能够使人有所了解，以使其能够使其能够做出。人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness Kranc指出，这些专家可以解决针对企业和策略的领域问题。
他说，行业中的专家类型取决于要解决的问题。没有必要的见解是收入和运营效率还是供应链管理，行业专家需要回答以下问题：
?哪些见解最有价值？
?可以将在行业领域收集的数据用作见解的基础吗？
?意见有意义吗？
以下将引入一些特定的行业领域，但首先了解人工智能团队中的其他关键角色。
2.数据科学家
Jane.AI的人工智能研究与开发总监Dave Costenaro说，这是人工智能团队在新项目中工作的三个关键需求中的第一个。它的示例项目包括聊天代理，计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说：“数据科学家具有各种背景，例如统计，工程，计算机科学，心理学，哲学，音乐等，通常都有强烈的好奇心，迫使他们在系统中找到和使用模式，例如它们，例如作为您可以为人工智能项目提供的东西，确定它可以做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说：“程序员已经通过标准化代码获得了想法，模型，数据科学家的算法以及与适当的用户，设备，API等的对话，并成功地将其转化为现实。”
4.产品设计师
Costenaro说，三个关键需求的最终结果也说明了人工智能团队非技术知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术，设计，工程，管理，心理学和哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5.人工智能伦理科学家和社会学家
人工智能伦理学科学家和社会学家可能在某些部门（尤其是医疗服务或政府部门）中发挥至关重要的作用，但在广泛的情况下，它似乎变得越来越重要。
麦格希说：“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们以及代表团体是否得到公平对待。如果系统的准确性前所未有，但没有预期的社会影响，那么一定可能有可能。失败。”
6.律师
麦格希说，在这个新兴领域，他还看到了法律专业知识的独立和相关需求。并且更多地了解人工智能在工业中的应用，预计将引入更多的法律。一项宝贵的财富。”
由于该行业的专家非常重要，因为Kranc和McGehee精心阐述，有必要在某些行业领域（包括技术和非技术领域）研究特定示例。这些领域应是人工智能团队建设的一部分，具体关于企业的具体目标和用例。
Jane.ai的Costenaro指出：“由于人工智能通常只是一层丰富了现有商业用例的一层，因此过去支持此用例的团队成员仍然很有价值。出于相同的原因，这也是必不可少的原因。”，”
Costenaro提供了可能具有宝贵人工智能的人工智能贡献者的五个角色示例，并解释了如何调整和增强在人工智能环境中的现有角色。
7.高管和战略家
Costenaro说：“企业高管领导层将需要考虑通过人工智能可以自动化和改进哪些业务模型，并权衡以下团队的新机会和风险，例如数据隐私，人类计算机的交互等。”“
8. IT主管
不要对非技术字符的价值感到困惑：没有它，公司的人工智能策略就不会太远。Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果您正在积累并存储一个问题大量用于模型培训的数据，您将如何确保数据的隐私和安全性？此外，它将如何存储并将其从服务器提供到客户的设备，以快速而可靠地提供从服务器提供设备客户的设备。
Costenaro补充说，这还将促进DevOps专业人员的持续增长和云本地技术（例如容器和安排）专业知识人员的所有权。IT部门有机会使用人工智能工具（例如Chat Robots）来简化内部服务。
9.人力资源负责人
Costenaro说：“与此类似，人力资源部也有许多机会为客户提供人工智能工具，例如聊天机器人，以提高效率。”
此外，人力资源似乎是人工智能在评估组织中影响的重要参与者，这与麦格希的角色（例如伦理学家和律师）没有什么不同。
10.营销和销售负责人
正如KRANC指出的那样，如果企业的人工智能计划与收入有关，则应考虑增加销售和营销领域的专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要使用销售自动化工具和机器人流程自动化（RPA）和其他技术来增强其现有技能和流程。
11.操作专家
在整个IT部门，运营和DEVOPS专业人员都有特定的专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列出了以下问题使用专业知识：在哪里使用专业知识：
?哪些可以自动化和改进？
?如果使用机器学习模型，您将如何创建一个新的数据收集过程来继续培训和改进这些模型？
?我们可以从开源存储库中获得准备模型和/或数据集以获得巨大的第一机会吗？第三方供应商提供的API服务会考虑一些任务和用例吗？
尽管人工智能可以解决一些主要问题，但肯定会带来新的挑战。这是多元化团队的基本原因。
麦格希说。“背景和个性不同的人员会注意不同的项目细节和限制，这很有用，因为它改善了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的总体方法。”
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，每个人都为如何赢得人工智能才能汇编而成。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关如何赢得人工智能才能的更多信息，请在此网站上找到它。