


12 nouvelles carrières en pénurie au milieu de l'engouement pour l'application ChatGPT
À mesure que la technologie d'IA représentée par ChatGPT continue de se développer, un grand nombre d'opportunités d'emploi autrefois inédites émergeront également. Des psychologues de l'IA qui comprennent l'impact de la technologie intelligente sur les humains aux auditeurs de conformité de l'IA qui garantissent que la technologie peut être appliquée en toute sécurité, ces nouveaux rôles sont essentiels à la création de systèmes d'application d'IA stables et éthiques. Récemment, des chercheurs étrangers ont répertorié 12 nouveaux métiers qui sont nécessaires de toute urgence dans la future révolution de l'IA, reflétant la diversité de la demande de professionnels dans les nouvelles applications technologiques telles que ChatGPT. À mesure que la technologie de l’IA continue de se développer, davantage de nouveaux rôles pourraient être nécessaires pour la soutenir.
1. AI Ethicist
Les applications de la technologie de l'IA doivent être cohérentes avec les valeurs et les principes de la société humaine actuelle. Les éthiciens de l’IA sont des professionnels spécialisés dans l’étude des questions éthiques et des impacts des applications de l’IA. Ils doivent identifier et résoudre une variété de problèmes sociaux et éthiques qui peuvent surgir lors du développement et du déploiement d’applications d’IA, notamment des sujets tels que la discrimination, les préjugés, la confidentialité, la sécurité et la transparence. Les éthiciens de l’IA doivent travailler en étroite collaboration avec diverses parties prenantes, notamment les développeurs d’applications, les architectes et les utilisateurs finaux, pour garantir que les systèmes d’IA peuvent être utilisés de manière responsable et éthique. Leur travail est essentiel pour façonner l’avenir des applications technologiques de l’IA.
2. Évaluateur de modèle d'IA
L'évaluateur de modèle d'IA est un professionnel chargé d'évaluer les performances et la fiabilité des applications technologiques d'IA. Ils veillent à ce que les modèles d'IA soient précis, impartiaux et efficaces pour résoudre des problèmes commerciaux spécifiques. Les évaluateurs de modèles d'IA utilisent divers outils et techniques pour tester les performances des modèles d'IA par rapport à des ensembles de données pertinents et à des scénarios du monde réel. Ils s’efforcent également d’atténuer les risques potentiels associés à l’utilisation de l’IA, tels que les violations de la vie privée ou les conséquences imprévues. Les réviseurs de modèles d’IA doivent travailler avec les gestionnaires de données et d’autres parties prenantes pour prendre des décisions fondées sur les données concernant la conception et la mise en œuvre des modèles d’IA.
3. AI Compliance Auditor
Les risques causés par la manipulation, l’exposition et la falsification des données continueront d’être amplifiés dans le contexte de l’application à grande échelle de l’IA. Le biais algorithmique est également un autre problème majeur rencontré dans les applications d’IA. Les algorithmes et leurs applications sont censés être objectifs et impartiaux, mais ils ne le sont peut-être pas. Par conséquent, il est très nécessaire de configurer des auditeurs de conformité dédiés aux applications d'IA telles que ChatGPT. Ils examinent et vérifient les processus d'application et les modèles d'algorithmes basés sur la technologie ChatGPT, identifient les irrégularités et les risques de sécurité potentiels et garantissent que les organisations utilisent la technologie d'IA. cohérent avec les valeurs de la société et les exigences réglementaires.
4. Expert en sécurité IA
Les experts en sécurité IA sont des professionnels chargés d'assurer la sécurité des applications du système d'IA et des données confidentielles. Ils s'efforcent d'identifier les risques de sécurité potentiels dans les systèmes d'IA et prennent des mesures pour les protéger contre les cyberattaques et autres menaces. Les experts en sécurité de l’IA sont également chargés d’assurer la sécurité des données sensibles utilisées dans les systèmes d’IA, telles que les informations personnelles et les données financières. Ils doivent travailler avec d’autres professionnels, tels que des gestionnaires de données et des ingénieurs logiciels, pour développer des systèmes d’IA sûrs et stables. Leur travail est extrêmement précieux pour garantir la sécurité et la fiabilité des applications technologiques de l’IA.
5. Experts en processus d'IA
Les experts en processus d'IA sont des professionnels chargés d'optimiser les processus d'application de la technologie d'IA et les processus d'exploitation et de maintenance. Ils s'efforcent d'identifier les besoins d'automatisation des unités commerciales et les opportunités de rationalisation des flux de travail existants, puis utilisent les outils et la technologie d'IA pour concevoir et mettre en œuvre des processus plus efficaces. Les ingénieurs de processus IA peuvent aider les entreprises à réduire leurs coûts d’exploitation et à améliorer l’efficacité du travail. Leur travail est essentiel pour aider les entreprises à tirer parti de la valeur de la technologie de l’IA et à acquérir un avantage concurrentiel.
6. Architecte système IA
Les architectes système IA sont des professionnels qui conçoivent des systèmes d'IA complexes. Ils s'engagent à comprendre pleinement les besoins et les objectifs de l'entreprise, puis à créer des plans d'architecture de système IA qui répondent à ces besoins. Ils doivent également identifier et relever les défis techniques potentiels (tels que l’intégration et la sécurité des données) et garantir que les systèmes d’IA sont évolutifs et adaptables aux futurs changements de l’environnement commercial.
7. Ingénieur de développement IA
Les ingénieurs de développement IA se spécialisent dans le développement et le déploiement de systèmes d'IA, garantissant qu'ils sont efficaces, fiables et évolutifs en simplifiant continuellement le processus de création, de test et de déploiement de solutions d'IA. Les ingénieurs en développement d’IA doivent également être capables d’identifier et de résoudre les problèmes potentiels liés aux systèmes d’IA, tels que les goulots d’étranglement en matière de performances et les vulnérabilités de sécurité. Ils doivent travailler avec d'autres professionnels, tels que des data scientists et des ingénieurs logiciels, pour développer et mettre en œuvre des systèmes d'IA dans divers secteurs tels que la santé, la finance et l'éducation. Leur travail est essentiel pour garantir la stabilité et l’optimisation des performances du système d’IA.
8. Gestionnaire de données AI
Le gestionnaire de données AI est un professionnel chargé de gérer l'exactitude, la cohérence et la sécurité des données d'entrée et de sortie dans les systèmes d'IA. Ils devront également soutenir l’utilisation sûre et éthique des systèmes d’IA grâce à des pratiques améliorées de gouvernance des données telles que la provenance et la classification des données. Ils doivent travailler avec d'autres professionnels tels que des analystes de données et des ingénieurs de développement pour assurer le développement et la mise en œuvre fluides des systèmes d'IA. Leurs travaux permettent aux entreprises d’exploiter tout le potentiel de la technologie de l’IA tout en garantissant la qualité et l’intégrité des données requises par les systèmes d’IA.
9. AI Data Analyst
Les analystes de données IA sont des professionnels chargés d'utiliser la technologie de l'IA pour analyser et interpréter de grandes quantités de données. Ils travaillent au développement et à la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des indices et des informations dans des environnements de données complexes. Les analystes de données d'IA doivent également déterminer si les données utilisées par le système d'IA sont exactes et valides, et optimiser les méthodes de traitement et de stockage des données. Ils doivent coopérer avec les gestionnaires de données d’IA pour réaliser conjointement une prise de décision intelligente et une valeur applicative basées sur les données.
10. AI Language Expert
L'objectif de travail des experts en langage IA est de permettre aux appareils intelligents de communiquer avec les humains de manière naturelle et intuitive, rendant ainsi notre interaction avec la technologie plus transparente et efficace. Cela nécessite l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour aider les machines à identifier les modèles d’interaction et à comprendre les structures du langage. L’un des plus grands défis auxquels est actuellement confrontée la technologie PNL est de savoir comment développer des systèmes capables de comprendre les nuances du langage humain, telles que le sarcasme et la métaphore. En tant que linguiste IA, vous aiderez les développeurs à créer des systèmes capables d’interpréter avec précision ces nuances et de générer des réponses appropriées.
11. AI Trainer
Les formateurs en IA travaillent à la conception et à la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique capables d'apprendre et de s'adapter à de nouvelles données au fil du temps. Les formateurs en IA s’efforcent également d’identifier et de corriger les biais ou inexactitudes potentiels dans les modèles d’IA afin de garantir qu’ils sont précis, fiables et valides. Ils doivent travailler avec d'autres professionnels, tels que des ingénieurs logiciels, pour tester et optimiser les systèmes d'IA utilisés dans diverses industries. Leur travail contribue à garantir que les applications technologiques de l’IA répondent aux besoins et aux attentes de la société.
12. AI Education Expert
AI Education Expert est un expert dans le développement et la mise en œuvre de programmes et de cours éducatifs basés sur l'IA. Ils conçoivent et créent du matériel d’apprentissage qui exploite la technologie de l’IA pour améliorer l’expérience d’apprentissage. Les experts en éducation en IA travaillent avec les éducateurs et les établissements pour les aider à intégrer la technologie de l’IA dans leurs méthodes d’enseignement et leurs programmes, et fournissent une formation et un soutien pour garantir que les éducateurs disposent des compétences et des connaissances nécessaires pour utiliser efficacement la technologie de l’IA. Ils étudient également l’impact de la technologie de l’IA sur l’innovation pédagogique et s’engagent à développer de nouveaux modèles éducatifs utilisant l’IA pour améliorer les résultats d’apprentissage.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

La commande de fermeture CENTOS est arrêtée et la syntaxe est la fermeture de [options] le temps [informations]. Les options incluent: -H Arrêtez immédiatement le système; -P éteignez l'alimentation après l'arrêt; -r redémarrer; -t temps d'attente. Les temps peuvent être spécifiés comme immédiats (maintenant), minutes (minutes) ou une heure spécifique (HH: mm). Des informations supplémentaires peuvent être affichées dans les messages système.

Guide complet pour vérifier la configuration HDFS dans les systèmes CentOS Cet article vous guidera comment vérifier efficacement la configuration et l'état de l'exécution des HDF sur les systèmes CentOS. Les étapes suivantes vous aideront à bien comprendre la configuration et le fonctionnement des HDF. Vérifiez la variable d'environnement Hadoop: Tout d'abord, assurez-vous que la variable d'environnement Hadoop est correctement définie. Dans le terminal, exécutez la commande suivante pour vérifier que Hadoop est installé et configuré correctement: HadoopVersion Check HDFS Fichier de configuration: Le fichier de configuration de base de HDFS est situé dans le répertoire / etc / hadoop / conf / le répertoire, où Core-site.xml et hdfs-site.xml sont cruciaux. utiliser

La politique de sauvegarde et de récupération de GitLab dans le système CentOS afin d'assurer la sécurité et la récupérabilité des données, Gitlab on CentOS fournit une variété de méthodes de sauvegarde. Cet article introduira plusieurs méthodes de sauvegarde courantes, paramètres de configuration et processus de récupération en détail pour vous aider à établir une stratégie complète de sauvegarde et de récupération de GitLab. 1. MANUEL BACKUP Utilisez le Gitlab-RakegitLab: Backup: Créer la commande pour exécuter la sauvegarde manuelle. Cette commande sauvegarde des informations clés telles que le référentiel Gitlab, la base de données, les utilisateurs, les groupes d'utilisateurs, les clés et les autorisations. Le fichier de sauvegarde par défaut est stocké dans le répertoire / var / opt / gitlab / backups. Vous pouvez modifier / etc / gitlab

L'installation de MySQL sur CENTOS implique les étapes suivantes: Ajout de la source MySQL YUM appropriée. Exécutez la commande YUM Install MySQL-Server pour installer le serveur MySQL. Utilisez la commande mysql_secure_installation pour créer des paramètres de sécurité, tels que la définition du mot de passe de l'utilisateur racine. Personnalisez le fichier de configuration MySQL selon les besoins. Écoutez les paramètres MySQL et optimisez les bases de données pour les performances.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de l'installation et de la configuration de GitLab sur un système CentOS, le choix de la base de données est crucial. Gitlab est compatible avec plusieurs bases de données, mais PostgreSQL et MySQL (ou MARIADB) sont le plus couramment utilisés. Cet article analyse les facteurs de sélection de la base de données et fournit des étapes détaillées d'installation et de configuration. Guide de sélection de la base de données Lors du choix d'une base de données, vous devez considérer les facteurs suivants: PostgreSQL: la base de données par défaut de GitLab est puissante, a une évolutivité élevée, prend en charge les requêtes complexes et le traitement des transactions et convient aux grands scénarios d'application. MySQL / MARIADB: une base de données relationnelle populaire largement utilisée dans les applications Web, avec des performances stables et fiables. MongoDB: base de données NoSQL, se spécialise dans

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu
