12 neue Karrieren sind im ChatGPT-App-Trend Mangelware
Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie, die durch ChatGPT repräsentiert wird, werden sich auch zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten ergeben, die früher einmal unbekannt waren. Von KI-Psychologen, die die Auswirkungen intelligenter Technologie auf den Menschen verstehen, bis hin zu KI-Compliance-Auditoren, die sicherstellen, dass die Technologie sicher angewendet werden kann, sind diese neuen Rollen von entscheidender Bedeutung für die Schaffung stabiler und ethischer KI-Anwendungssysteme. Kürzlich haben ausländische Forscher zwölf neue Berufe aufgelistet, die in der zukünftigen KI-Revolution dringend benötigt werden, was die Vielfalt der Nachfrage nach Fachkräften in neuen Technologieanwendungen wie ChatGPT widerspiegelt. Da sich die KI-Technologie weiterentwickelt, sind möglicherweise weitere neue Rollen erforderlich, um sie zu unterstützen.
1. KI-Ethiker
KI-Technologieanwendungen sollten mit den Werten und Prinzipien der gegenwärtigen menschlichen Gesellschaft vereinbar sein. KI-Ethiker sind Fachleute, die sich auf die Untersuchung ethischer Fragen und Auswirkungen von KI-Anwendungen spezialisiert haben. Sie müssen eine Vielzahl sozialer und ethischer Probleme identifizieren und angehen, die bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen auftreten können, darunter Themen wie Diskriminierung, Voreingenommenheit, Datenschutz, Sicherheit und Transparenz. KI-Ethiker müssen eng mit verschiedenen Interessengruppen zusammenarbeiten, darunter Anwendungsentwickler, Architekten und Endbenutzer, um sicherzustellen, dass KI-Systeme auf verantwortungsvolle und ethische Weise genutzt werden können. Ihre Arbeit ist entscheidend für die Gestaltung der Zukunft von KI-Technologieanwendungen.
2. KI-Modellbewerter
Der KI-Modellbewerter ist ein Fachmann, der für die Bewertung der Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Technologieanwendungen verantwortlich ist. Sie arbeiten daran, sicherzustellen, dass KI-Modelle präzise, unvoreingenommen und effektiv bei der Lösung spezifischer Geschäftsprobleme sind. KI-Modellevaluatoren verwenden eine Vielzahl von Tools und Techniken, um die Leistung von KI-Modellen anhand relevanter Datensätze und realer Szenarien zu testen. Sie arbeiten auch daran, potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI zu mindern, wie etwa Datenschutzverletzungen oder unbeabsichtigte Folgen. Prüfer von KI-Modellen müssen mit Datenverwaltern und anderen Interessengruppen zusammenarbeiten, um datengesteuerte Entscheidungen über den Entwurf und die Implementierung von KI-Modellen zu treffen.
3. AI Compliance Auditor
Die durch Datenmanipulation, Offenlegung und Manipulation verursachten Risiken werden im Zusammenhang mit der groß angelegten Anwendung von KI weiter zunehmen. Ein weiteres großes Problem bei KI-Anwendungen ist die algorithmische Verzerrung. Algorithmen und ihre Anwendungen sollen objektiv und unvoreingenommen sein, aber das ist möglicherweise nicht der Fall. Daher ist es unbedingt erforderlich, dedizierte Compliance-Prüfer für KI-Anwendungen wie ChatGPT zu konfigurieren. Sie überprüfen und verifizieren die Anwendungsprozesse und Algorithmusmodelle auf Basis der ChatGPT-Technologie, identifizieren Unregelmäßigkeiten und potenzielle Sicherheitsrisiken und stellen sicher, dass Organisationen KI-Technologie nutzen können im Einklang mit den Werten und regulatorischen Anforderungen der Gesellschaft.
4. KI-Sicherheitsexperte
KI-Sicherheitsexperten sind Fachleute, die für die Gewährleistung der Sicherheit von KI-Systemanwendungen und Datenschutzdaten verantwortlich sind. Sie arbeiten daran, potenzielle Sicherheitsrisiken in KI-Systemen zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen, um sie vor Cyberangriffen und anderen Bedrohungen zu schützen. KI-Sicherheitsexperten sind auch dafür verantwortlich, die Sicherheit sensibler Daten zu gewährleisten, die in KI-Systemen verwendet werden, wie zum Beispiel persönliche Informationen und Finanzdaten. Sie müssen mit anderen Fachleuten wie Datenmanagern und Softwareentwicklern zusammenarbeiten, um sichere und stabile KI-Systeme zu entwickeln. Ihre Arbeit ist äußerst wertvoll für die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Technologieanwendungen.
5. KI-Prozessexperten
KI-Prozessexperten sind Fachleute, die für die Optimierung von KI-Technologie-Anwendungsprozessen sowie Betriebs- und Wartungsprozessen verantwortlich sind. Sie arbeiten daran, den Bedarf der Geschäftseinheiten an Automatisierung und Möglichkeiten zur Optimierung bestehender Arbeitsabläufe zu ermitteln und nutzen dann KI-Tools und -Technologie, um effizientere Prozesse zu entwerfen und umzusetzen. KI-Prozessingenieure können Unternehmen dabei helfen, Betriebskosten zu senken und die Arbeitseffizienz zu verbessern. Ihre Arbeit ist von entscheidender Bedeutung, um Unternehmen dabei zu helfen, den Wert der KI-Technologie zu nutzen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
6. KI-Systemarchitekten
KI-Systemarchitekten sind Profis, die komplexe KI-Systeme entwerfen. Sie sind bestrebt, Geschäftsanforderungen und -ziele vollständig zu verstehen und dann Entwürfe für eine KI-Systemarchitektur zu erstellen, die diese Anforderungen erfüllen. Sie müssen außerdem potenzielle technische Herausforderungen (z. B. Datenintegration und -sicherheit) identifizieren und angehen und sicherstellen, dass KI-Systeme skalierbar und an zukünftige Veränderungen im Geschäftsumfeld anpassbar sind.
7. KI-Entwicklungsingenieure
KI-Entwicklungsingenieure sind auf die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen spezialisiert und stellen sicher, dass diese effizient, zuverlässig und skalierbar sind, indem sie den Prozess des Erstellens, Testens und Bereitstellens von KI-Lösungen kontinuierlich vereinfachen. KI-Entwicklungsingenieure müssen außerdem in der Lage sein, potenzielle Probleme mit KI-Systemen, wie etwa Leistungsengpässe und Sicherheitslücken, zu erkennen und zu lösen. Sie müssen mit anderen Fachleuten wie Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern zusammenarbeiten, um KI-Systeme in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung zu entwickeln und zu implementieren. Ihre Arbeit ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Leistung des KI-Systems stabil und optimiert ist.
8. KI-Datenmanager
KI-Datenmanager sind Fachleute, die für die Verwaltung der Korrektheit, Konsistenz und Sicherheit von Eingabe- und Ausgabedaten in KI-Systemen verantwortlich sind. Sie müssen auch die sichere und ethische Nutzung von KI-Systemen durch verbesserte Datenverwaltungspraktiken wie Datenherkunft und Datenklassifizierung unterstützen. Sie müssen mit anderen Fachleuten wie Datenanalysten und Entwicklungsingenieuren zusammenarbeiten, um die reibungslose Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen sicherzustellen. Ihre Arbeit ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial der KI-Technologie auszuschöpfen und gleichzeitig die Qualität und Integrität der von KI-Systemen benötigten Daten sicherzustellen.
9, KI-Datenanalyst
KI-Datenanalysten sind Fachleute, die für den Einsatz von KI-Technologie zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen verantwortlich sind. Sie arbeiten an der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um Hinweise und Erkenntnisse in komplexen Datenumgebungen zu identifizieren. KI-Datenanalysten müssen außerdem feststellen, ob die vom KI-System verwendeten Daten korrekt und gültig sind, und Datenverarbeitungs- und Speichermethoden optimieren. Sie müssen mit KI-Datenmanagern zusammenarbeiten, um gemeinsam eine datengesteuerte intelligente Entscheidungsfindung und einen Anwendungswert zu realisieren.
10. KI-Sprachexperte
Das Ziel des KI-Sprachexperten ist es, intelligenten Geräten die Kommunikation mit Menschen auf natürliche und intuitive Weise zu ermöglichen und letztendlich unsere Interaktion mit Technologie zu erleichtern Nahtloser und effizienter. Dies erfordert den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen, um Maschinen dabei zu helfen, Interaktionsmuster zu erkennen und Sprachstrukturen zu verstehen. Eine der größten Herausforderungen für die NLP-Technologie besteht derzeit darin, Systeme zu entwickeln, die die Nuancen der menschlichen Sprache wie Sarkasmus und Metaphern verstehen können. Als KI-Linguist unterstützen Sie Entwickler beim Aufbau von Systemen, die diese Nuancen genau interpretieren und entsprechende Antworten generieren können.
11, KI-Trainer
Der KI-Trainer widmet sich dem Entwurf und der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die im Laufe der Zeit lernen und sich an neue Daten anpassen können. KI-Trainer arbeiten auch daran, potenzielle Verzerrungen oder Ungenauigkeiten in KI-Modellen zu identifizieren und zu beheben, um sicherzustellen, dass sie genau, zuverlässig und valide sind. Sie müssen mit anderen Fachleuten wie Softwareentwicklern zusammenarbeiten, um KI-Systeme zu testen und zu optimieren, die in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Ihre Arbeit trägt dazu bei, dass KI-Technologieanwendungen den Bedürfnissen und Erwartungen der Gesellschaft entsprechen.
12. KI-Bildungsexperte
KI-Bildungsexperte ist Experte für die Entwicklung und Umsetzung KI-basierter Bildungspläne und Kurse. Sie entwerfen und erstellen Lernmaterialien, die KI-Technologie nutzen, um das Lernerlebnis zu verbessern. KI-Bildungsexperten arbeiten mit Pädagogen und Institutionen zusammen, um ihnen dabei zu helfen, KI-Technologie in ihre Lehrmethoden und Lehrpläne zu integrieren, und bieten Schulungen und Unterstützung an, um sicherzustellen, dass Pädagogen über die Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, die für den effektiven Einsatz von KI-Technologie erforderlich sind. Sie untersuchen auch die Auswirkungen der KI-Technologie auf Bildungsinnovationen und engagieren sich für die Entwicklung neuer Bildungsmodelle, die KI zur Verbesserung der Lernergebnisse nutzen.
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Bei der Konvertierung von Zeichenfolgen in Objekte in Vue.js wird JSON.Parse () für Standard -JSON -Zeichenfolgen bevorzugt. Bei nicht standardmäßigen JSON-Zeichenfolgen kann die Zeichenfolge durch Verwendung regelmäßiger Ausdrücke verarbeitet und Methoden gemäß dem Format oder dekodierten URL-kodiert reduziert werden. Wählen Sie die entsprechende Methode gemäß dem String -Format aus und achten Sie auf Sicherheits- und Codierungsprobleme, um Fehler zu vermeiden.

Zusammenfassung: Es gibt die folgenden Methoden zum Umwandeln von VUE.JS -String -Arrays in Objektarrays: Grundlegende Methode: Verwenden Sie die Kartenfunktion, um regelmäßige formatierte Daten zu entsprechen. Erweitertes Gameplay: Die Verwendung regulärer Ausdrücke kann komplexe Formate ausführen, müssen jedoch sorgfältig geschrieben und berücksichtigt werden. Leistungsoptimierung: In Betracht ziehen die große Datenmenge, asynchrone Operationen oder effiziente Datenverarbeitungsbibliotheken können verwendet werden. Best Practice: Clear Code -Stil, verwenden Sie sinnvolle variable Namen und Kommentare, um den Code präzise zu halten.

Remote Senior Backend Engineer Job Vacant Company: Circle Standort: Remote-Büro-Jobtyp: Vollzeitgehalt: 130.000 bis 140.000 US-Dollar Stellenbeschreibung Nehmen Sie an der Forschung und Entwicklung von Mobilfunkanwendungen und öffentlichen API-bezogenen Funktionen, die den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung abdecken. Die Hauptaufgaben erledigen die Entwicklungsarbeit unabhängig von RubyonRails und arbeiten mit dem Front-End-Team von React/Redux/Relay zusammen. Erstellen Sie die Kernfunktionalität und -verbesserungen für Webanwendungen und arbeiten Sie eng mit Designer und Führung während des gesamten funktionalen Designprozesses zusammen. Fördern Sie positive Entwicklungsprozesse und priorisieren Sie die Iterationsgeschwindigkeit. Erfordert mehr als 6 Jahre komplexes Backend für Webanwendungen

Vue- und Element-UI-kaskadierte Dropdown-Boxen V-Model-Bindung gemeinsame Grubenpunkte: V-Model bindet ein Array, das die ausgewählten Werte auf jeder Ebene des kaskadierten Auswahlfelds darstellt, nicht auf einer Zeichenfolge; Der Anfangswert von ausgewählten Optionen muss ein leeres Array sein, nicht null oder undefiniert. Die dynamische Belastung von Daten erfordert die Verwendung asynchroner Programmierkenntnisse, um Datenaktualisierungen asynchron zu verarbeiten. Für riesige Datensätze sollten Leistungsoptimierungstechniken wie virtuelles Scrollen und fauler Laden in Betracht gezogen werden.

Verarbeiten Sie 7 Millionen Aufzeichnungen effizient und erstellen Sie interaktive Karten mit Geospatial -Technologie. In diesem Artikel wird untersucht, wie über 7 Millionen Datensätze mithilfe von Laravel und MySQL effizient verarbeitet und in interaktive Kartenvisualisierungen umgewandelt werden können. Erstes Herausforderungsprojektanforderungen: Mit 7 Millionen Datensätzen in der MySQL -Datenbank wertvolle Erkenntnisse extrahieren. Viele Menschen erwägen zunächst Programmiersprachen, aber ignorieren die Datenbank selbst: Kann sie den Anforderungen erfüllen? Ist Datenmigration oder strukturelle Anpassung erforderlich? Kann MySQL einer so großen Datenbelastung standhalten? Voranalyse: Schlüsselfilter und Eigenschaften müssen identifiziert werden. Nach der Analyse wurde festgestellt, dass nur wenige Attribute mit der Lösung zusammenhängen. Wir haben die Machbarkeit des Filters überprüft und einige Einschränkungen festgelegt, um die Suche zu optimieren. Kartensuche basierend auf der Stadt

Um die Zeitüberschreitung für Vue Axios festzulegen, können wir eine Axios -Instanz erstellen und die Zeitleitungsoption angeben: in globalen Einstellungen: vue.Prototyp. $ Axios = axios.create ({Timeout: 5000}); In einer einzigen Anfrage: this. $ axios.get ('/api/user', {timeout: 10000}).

Der Artikel führt den Betrieb der MySQL -Datenbank vor. Zunächst müssen Sie einen MySQL -Client wie MySQLworkBench oder Befehlszeilen -Client installieren. 1. Verwenden Sie den Befehl mySQL-uroot-P, um eine Verbindung zum Server herzustellen und sich mit dem Stammkonto-Passwort anzumelden. 2. Verwenden Sie die Erstellung von Createdatabase, um eine Datenbank zu erstellen, und verwenden Sie eine Datenbank aus. 3.. Verwenden Sie CreateTable, um eine Tabelle zu erstellen, Felder und Datentypen zu definieren. 4. Verwenden Sie InsertInto, um Daten einzulegen, Daten abzufragen, Daten nach Aktualisierung zu aktualisieren und Daten nach Löschen zu löschen. Nur indem Sie diese Schritte beherrschen, lernen, mit gemeinsamen Problemen umzugehen und die Datenbankleistung zu optimieren, können Sie MySQL effizient verwenden.

Es gibt viele Gründe, warum MySQL Startup fehlschlägt und durch Überprüfung des Fehlerprotokolls diagnostiziert werden kann. Zu den allgemeinen Ursachen gehören Portkonflikte (prüfen Portbelegung und Änderung der Konfiguration), Berechtigungsprobleme (Überprüfen Sie den Dienst Ausführen von Benutzerberechtigungen), Konfigurationsdateifehler (Überprüfung der Parametereinstellungen), Datenverzeichniskorruption (Wiederherstellung von Daten oder Wiederaufbautabellenraum), InnoDB-Tabellenraumprobleme (prüfen IBDATA1-Dateien), Plug-in-Ladeversagen (Überprüfen Sie Fehlerprotokolle). Wenn Sie Probleme lösen, sollten Sie sie anhand des Fehlerprotokolls analysieren, die Hauptursache des Problems finden und die Gewohnheit entwickeln, Daten regelmäßig zu unterstützen, um Probleme zu verhindern und zu lösen.
