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Comment les techniciens peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour protéger les carrières
Comment les techniciens peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour protéger les carrières
Il ne fait aucun doute que « l’automatisation », « l’intelligence artificielle (IA) » et d’autres « innovations technologiques » changent la nature des affaires et du travail. On peut dire que le monde a connu ces dernières années une combinaison de croissance et d’incertitude. Une partie du monde est confrontée à la montée de rôles évolutifs avec un avenir ambitieux, tandis que l’autre est confrontée à des licenciements massifs et à des bouleversements.
Compte tenu de la situation actuelle de l’emploi dans l’industrie technologique, les nouvelles de licenciements massifs ont attiré l’attention de tous. Une description claire du scénario signifie que les techniciens dotés de compétences traditionnelles et obsolètes peuvent facilement être remplacés par des techniciens qualifiés. Les préoccupations majeures concernant l’incertitude de l’emploi dans l’industrie technologique se limitent à une seule solution : « les travailleurs technologiques à l’épreuve de l’IA ».
Dans le processus d'automatisation, nous avons tous connu une évolution progressive vers l'intelligence artificielle et ses applications dans divers domaines. Les employés de l’industrie technologique, quel que soit leur rôle professionnel, commencent à s’inquiéter pour leur avenir et à craindre d’être remplacés par l’intelligence artificielle. En fait, les entreprises de haute technologie du monde entier ont commencé à procéder à des licenciements massifs, éliminant jusqu’à présent 201 776 employés.
Cependant, une note claire indique que les travailleurs qualifiés ayant des compétences limitées sont confrontés à la menace du chômage car ils constituent un fardeau pour les entités. Il est donc important de se rappeler que toutes les technologies ne peuvent pas être remplacées par des innovations en matière d’IA. À l’inverse, ceux dont les carrières ne sont pas affectées par l’IA peuvent voir un avenir en pleine évolution.
Les compétences et l'expertise ne sont jamais en retard !
Les compétences et l'expertise sont à l'origine des rôles technologiques populaires. Par conséquent, toute personne qui prouve une inadéquation avec l'industrie sera toujours éliminée. Pour survivre dans un secteur technologique en constante évolution, l’apprentissage est une arme clé. Le perfectionnement des compétences grâce à une technologie de pointe est une aide à la croissance éprouvée que chaque technicien doit suivre au cours de sa vie. Non seulement les risques de licenciement sont réduits, mais une phase lucrative d’évolution de carrière est également observée.
Compte tenu de l'évolution continue du marché du travail en IA, certaines des compétences professionnelles suivantes sont recherchées :
- Améliorer les compétences en programmation et en codage
- Adaptabilité et flexibilité
- Développer des compétences interdisciplinaires
- Comprendre les avantages et les inconvénients de Développement de l'IA
- Considérations de construction et éthiques pour la promotion de l'intelligence artificielle à l'aide de données
Certaines des compétences populaires requises pour les carrières en IA :
- Intelligence artificielle et apprentissage automatique (ML) : le perfectionnement des compétences avec les algorithmes d'IA et de ML consolidera les carrières dans expertise des industries axées sur la technologie. Avec l’aide de l’intelligence artificielle, les techniciens peuvent apporter des solutions personnalisées et innovantes aux problèmes de l’industrie.
- Science et analyse des données : chaque professionnel de la technologie possède des compétences de base en programmation ou en codage, mais il existe une version avancée éprouvée pour visualiser des ensembles de données complexes et créer des informations significatives et complètes à partir d'ensembles de données non structurés. Il s'agit d'un type particulier de spécialisation professionnelle.
- Développement de logiciels et cloud computing : une connaissance approfondie de la programmation aide au traitement du Big Data et à la création de logiciels de premier ordre. Maîtriser les compétences des deux termes techniques peut constituer un aspect précieux de votre carrière.
- Cybersécurité et sécurité de l'information : L'augmentation des données dans l'industrie souligne également l'importance de la sécurité des données. Pour ce faire, les experts humains doivent créer des mesures de sécurité robustes, capables de détecter les vulnérabilités et de réduire la montée des menaces émergentes.
Le perfectionnement est un moyen puissant d'assurer votre avenir
Le perfectionnement est une stratégie puissante qui nous aide à suivre les tendances technologiques et les opportunités de carrière actuelles. Voici quelques points qui prouvent comment vous pouvez tirer parti des progrès de l'intelligence artificielle pour vous perfectionner :
- Restez informé des opportunités d'emploi : le perfectionnement contribue à sensibiliser à l'amélioration des connaissances et des compétences uniques sur le marché du travail. À mesure que vos compétences continuent de croître, vous pouvez vous mettre en sécurité et réduire le risque d’être remplacé par l’intelligence artificielle. Peut s'adapter rapidement aux changements dans les opportunités d'emploi et aux tendances dans tous les secteurs.
- Participer et collaborer au développement de l'IA : Contribuer aux technologies basées sur l'IA et établir des collaborations efficaces dans le domaine de l'IA peut garder une longueur d'avance sur la concurrence. Développer des compétences complémentaires à l’IA, telles que la résolution de problèmes, la prise de décision, la pensée critique et créative, peut contribuer à obtenir de meilleurs résultats à l’avenir.
- Combler le déficit de compétences : les technologies basées sur l'IA décollent, créant de nombreuses opportunités d'emploi pour les travailleurs possédant une expertise critique qui complète l'IA. Le perfectionnement et l’amélioration continus des compétences peuvent combler les déficits de compétences au sein de la main-d’œuvre professionnelle qui nécessitent des compétences à la fois techniques et humaines.
En bref, la technologie basée sur l'IA a créé un énorme battage médiatique sur le marché. Mais face aux technologies avancées, les techniciens peuvent encore prouver leur carrière grâce à l’intelligence artificielle. En améliorant continuellement leurs compétences, les professionnels de l’IA peuvent facilement maintenir et créer des carrières indépendantes de l’IA. De plus, en comprenant l’impact potentiel de l’IA, les professionnels peuvent se positionner stratégiquement sur le marché de l’IA à long terme.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
