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法律研究人工智慧職業指南
簡介
自1956年誕生以來，“人工智慧”（AI）這一術語取得了長足發展，並日益普及。這要歸功於海量資料、複雜的演算法以及處理能力和儲存能力的進步。機器學習和人工智慧的發展增加了對智慧人才的需求，以更有效、更快速地幫助解決緊迫的業務難題。預計到2024年，全球人工智慧就業市場規模將達到$1910億美元，並在所有行業新增超過200萬個職位。憑藉有競爭力的薪酬，投資職業發展並瞭解最佳的人工智慧學習路徑無疑是最佳行動方案。讓我們深入探討人工智慧的職業指南。
人工智慧職業指南
人工智慧已經在人們的日常生活中以及全球經濟中發揮著巨大作用。而其中一項最重大的長期影響將是人工智慧和機器學習（ML）如何改變就業的本質。儘管機器人將取代所謂的“重複性工作”中的人員這一概念並非故事的全部。
有一種觀點甚至斷言，“人工智慧將成為世界上最大的就業引擎”。人工智慧將有效地消除低技能工作，同時大幅增加整個經濟體中高技能工作的機會。
人工智慧職業會是什麼樣子？
機器學習用於人工智慧，直接幫助企業獲得更多利潤或為產品新增新功能。透過指導機器學習產生特定數學模型最佳結果的引數，從業者可以預測事件。
一些應用示例包括：預測任何企業的廣告收入能力、iPhone上的面部和語音識別、YouTube上的語言翻譯等等。大多數從業者專門從事以下領域：計算機視覺、自然語言處理、訊號處理、金融人工智慧職業指南建模、推薦系統、機器人技術和/或理論。
簡而言之，人工智慧（AI）是計算機科學的一個分支，它訓練機器理解人類思維並以類似人類的方式做出反應。根據自稱的人工智慧研究員、作家和科技極客 Albert Christopher 的說法，人工智慧旨在構建能夠像人類一樣思考、行為和理解的計算機。
如果我們沒有任何經驗，如何獲得人工智慧經驗？
要開始學習人工智慧和機器學習，實踐培訓被認為非常重要。實踐培訓的可能性包括
- 個人想法
- 駭客馬拉松
- 編碼挑戰
- 開源程式
個人想法
這是招聘經理在檢視簡歷後會首先關注的內容，並且是一種非常有效的方法來篩選候選人。不過沒關係，它只需要展示你對該主題的瞭解，並表明你可以獨立工作並遵守適當的編碼標準。它不需要複雜、引人注目或有創意。
駭客馬拉松和編碼技能
像駭客馬拉松這樣的編碼挑戰要求我們將學到的知識付諸實踐，這在我們尋找機器學習職業時非常寶貴。此外，這些比賽通常很有趣，額外的競爭力可能是一個很好的動力。
開源程式
除了找到機器學習開發人員的工作之外，這是最接近現實世界經驗的方法。你可以從開源專案中獲得對生產級程式碼的實際見解，並且可以學習有用的技能，例如除錯、版本控制、與他人合作，當然還有大量的機器學習（取決於專案）。
專業化
僱主可以使用這種方法將優勝劣汰。機器學習是一個巨大的領域。一個人不可能無所不知。因此，人們會專門從事某個領域併成為專家。如果我們能夠證明我們在一個領域是專家，並且對機器學習和深度學習有紮實的瞭解，那麼我們對潛在僱主會更有吸引力。但要注意不要限制自己；在這一點上，我們不需要選擇整個職業道路。相反，努力選擇並瞭解更多讀者真正感興趣的主題。如果可能，嘗試在該領域進行一些專案。以下是一些例子
- CNN、分割、標記、描述和計算機視覺中的物件識別
- 迴圈網路：LSTM 單元、來自股票市場和影片的時間序列資料
- 強化學習用於幫助操作員學習新技能，例如駕駛或玩電子遊戲。
- 聊天機器人、情感分析、內容創作和內容摘要都是自然語言處理的例子。
有許多優秀的資源詳細解釋了機器學習和深度學習背後的關鍵理論。另一個關鍵點是不要只專注於深度學習。瞭解更成熟的機器學習技術，包括支援向量機、迴歸模型以及機率和統計中的所有關鍵概念。無論設計哪種人工智慧，這些都始終有用。
結論
人工智慧行業正處於頂峰時期。就像網際網路一樣，人工智慧將影響所有組織，無論其行業如何，使其成為任何組織最受歡迎的工具之一。人工智慧的潛力目前仍處於起步階段。因此，該行業存在大量創新、發現和不確定性。專家不多，也沒有人知道所有解決方案。人工智慧領域一直在不斷發展和學習。投入時間，學習你能學到的一切，你很快就會發現你的技能發展速度有多快。這是一項艱鉅的任務，需要時間。
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