


Wie Technikfreaks künstliche Intelligenz nutzen können, um Karrieren zu schützen
Es besteht kein Zweifel daran, dass „Automatisierung“, „künstliche Intelligenz (KI)“ und andere „technologische Innovationen“ die Art von Wirtschaft und Arbeit verändern. Man kann sagen, dass die Welt in den letzten Jahren eine Kombination aus Wachstum und Unsicherheit erlebt hat. Eine Seite der Welt steht vor dem Aufstieg sich weiterentwickelnder Charaktere mit ehrgeizigen Zukunftsaussichten, während die andere Seite mit massiven Entlassungen und Umwälzungen konfrontiert ist.
Angesichts der aktuellen Beschäftigungssituation in der Technologiebranche hat die Nachricht von Massenentlassungen alle Aufmerksamkeit erregt. Eine klare Beschreibung des Szenarios bedeutet, dass Techniker mit traditionellen und veralteten Fähigkeiten leicht durch qualifizierte Techniker ersetzt werden können. Erhebliche Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzunsicherheit in der Technologiebranche beschränken sich auf eine Lösung: „KI-sichere Technologiearbeiter“.
Im Prozess der Automatisierung haben wir alle einen allmählichen Wandel hin zu künstlicher Intelligenz und ihren Anwendungen in verschiedenen Bereichen erlebt. Mitarbeiter in der Technologiebranche machen sich unabhängig von ihrer beruflichen Tätigkeit zunehmend Sorgen um ihre Zukunft und fürchten, durch künstliche Intelligenz ersetzt zu werden. Tatsächlich haben Hightech-Unternehmen auf der ganzen Welt mit massiven Entlassungen begonnen und bisher 201.776 Mitarbeiter entlassen.
Allerdings heißt es in einem klaren Hinweis, dass Fachkräfte mit begrenzten Qualifikationen von Arbeitslosigkeit bedroht sind, da sie eine Belastung für Unternehmen darstellen. Daher ist es wichtig zu bedenken, dass nicht alle Technologien durch KI-Innovationen ersetzt werden können. Umgekehrt können diejenigen mit Karrieren, die nicht von KI betroffen sind, eine sich entwickelnde Zukunft sehen.
Fähigkeiten und Fachwissen bleiben nie hinter der Zeit
Fähigkeiten und Fachwissen bestimmen beliebte Technologierollen, daher wird jeder, der nachweist, dass er nicht mit der Branche übereinstimmt, eliminiert. Um in der sich ständig verändernden Technologiebranche zu überleben, ist Lernen eine Schlüsselwaffe. Die Weiterbildung mit modernster Technologie ist eine bewährte Wachstumshilfe, die jeder Techniker im Laufe seines Lebens durchlaufen muss. Es verringert sich nicht nur die Wahrscheinlichkeit einer Entlassung, sondern es wird auch eine lukrative Phase der beruflichen Entwicklung gesehen.
Angesichts der kontinuierlichen Weiterentwicklung des KI-Arbeitsmarktes sind einige der folgenden beruflichen Fähigkeiten gefragt:
- Verbessern Sie Ihre Programmier- und Codierungskenntnisse.
- Anpassungsfähigkeit und Flexibilität.
- Entwickeln Sie interdisziplinäre Fähigkeiten.
- Verstehen Sie die Vor- und Nachteile von KI-Entwicklung
- Aufbau und ethische Überlegungen zur Förderung künstlicher Intelligenz mithilfe von Daten
Einige der beliebten Fähigkeiten, die für Karrieren in der KI benötigt werden:
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML): Die Weiterbildung mit KI- und ML-Algorithmen wird Karrieren in festigen technologiegetriebene Branchenexpertise. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Techniker personalisierte und innovative Lösungen für Branchenprobleme bereitstellen.
- Data Science & Analytics: Jeder Technologieprofi verfügt über grundlegende Programmier- oder Codierungskenntnisse, es gibt jedoch eine erweiterte Version, die nachweislich komplexe Datensätze anzeigt und aus unstrukturierten Datensätzen aussagekräftige, vollständige Erkenntnisse generiert. Es handelt sich um eine besondere Art der beruflichen Spezialisierung.
- Softwareentwicklung und Cloud Computing: Umfassende Programmierkenntnisse helfen bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der Erstellung erstklassiger Softwareprogramme. Die Beherrschung beider Fachbegriffe kann ein wertvoller Karriereaspekt sein.
- Cybersicherheit und Informationssicherheit: Die Zunahme der Daten in der Branche unterstreicht auch die Bedeutung der Datensicherheit. Um dies zu erreichen, müssen menschliche Experten robuste Sicherheitsmaßnahmen schaffen, die in der Lage sind, Schwachstellen zu erkennen und die Zunahme neu auftretender Bedrohungen zu reduzieren.
Upskilling ist eine leistungsstarke Möglichkeit, Ihre Zukunft zu sichern
Upskilling ist eine leistungsstarke Strategie, die uns dabei helfen kann, mit aktuellen Technologietrends und Karrieremöglichkeiten Schritt zu halten. Hier sind ein paar Punkte, die beweisen, wie Sie Fortschritte in der künstlichen Intelligenz nutzen können, um sich weiterzubilden:
- Bleiben Sie über Jobmöglichkeiten auf dem Laufenden: Upskilling trägt dazu bei, ein Bewusstsein für die Weiterqualifizierung einzigartiger Kenntnisse und Fähigkeiten auf dem Arbeitsmarkt zu schaffen. Wenn Ihre Fähigkeiten weiter wachsen, können Sie sich in eine sichere Position versetzen und das Risiko verringern, durch künstliche Intelligenz ersetzt zu werden. Kann sich schnell an Veränderungen bei Beschäftigungsmöglichkeiten und Trends in verschiedenen Branchen anpassen.
- Beteiligen Sie sich an der KI-Entwicklung und arbeiten Sie daran mit: Durch einen Beitrag zu KI-basierten Technologien und den Aufbau effektiver Kooperationen im Bereich KI können Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Die Entwicklung von Fähigkeiten, die die KI ergänzen, wie Problemlösung, Entscheidungsfindung, kritisches und kreatives Denken, kann dazu beitragen, in Zukunft bessere Ergebnisse zu erzielen.
- Schließung der Qualifikationslücke: KI-basierte Technologien sind auf dem Vormarsch und schaffen zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten für Arbeitnehmer mit entscheidendem Fachwissen, das die KI ergänzt. Kontinuierliche Weiterqualifizierung und Verbesserung können Qualifikationslücken in der Fachwelt schließen, die sowohl technische als auch menschliche Fähigkeiten erfordern.
Kurz gesagt: KI-basierte Technologie hat einen riesigen Hype auf dem Markt ausgelöst. Doch angesichts der fortschrittlichen Technologie können Techniker ihre Karriere immer noch durch künstliche Intelligenz unter Beweis stellen. Durch kontinuierliche Weiterbildung können KI-Experten problemlos Karrieren aufrechterhalten und aufbauen, die KI-agnostisch sind. Darüber hinaus können sich Fachleute durch das Verständnis der potenziellen Auswirkungen von KI langfristig und strategisch auf dem KI-Markt positionieren.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
