


Bagaimana juruteknik boleh menggunakan kecerdasan buatan untuk melindungi kerjaya
Tidak syak lagi bahawa "automasi", "kecerdasan buatan (AI)" dan "inovasi teknologi" lain mengubah sifat perniagaan dan kerja. Boleh dikatakan bahawa dunia telah mengalami gabungan pertumbuhan dan ketidakpastian dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Satu pihak dunia menghadapi peningkatan peranan yang berkembang dengan masa depan yang bercita-cita tinggi, manakala pihak lain menghadapi pemberhentian dan pergolakan besar-besaran.
Memandangkan situasi pekerjaan semasa dalam industri teknologi, berita pemberhentian berskala besar telah menarik perhatian semua orang. Penerangan yang jelas tentang senario bermakna juruteknik yang mempunyai kemahiran tradisional dan ketinggalan zaman boleh digantikan dengan juruteknik mahir dengan mudah. Kebimbangan penting tentang ketidakpastian pekerjaan dalam industri teknologi terhad kepada satu penyelesaian - "pekerja teknologi kalis AI."
Dalam proses automasi, kita semua telah mengalami peralihan beransur-ansur ke arah kecerdasan buatan dan aplikasinya dalam pelbagai bidang. Pekerja dalam industri teknologi, tanpa mengira peranan pekerjaan mereka, mula bimbang tentang masa depan mereka dan takut digantikan oleh kecerdasan buatan. Malah, syarikat berteknologi tinggi di seluruh dunia telah memulakan pemberhentian secara besar-besaran, memberhentikan 201,776 pekerja setakat ini.
Walau bagaimanapun, nota yang jelas menyatakan bahawa pekerja mahir dengan kemahiran terhad menghadapi ancaman pengangguran kerana mereka menimbulkan beban kepada entiti. Oleh itu, adalah penting untuk diingat bahawa tidak semua teknologi boleh digantikan oleh inovasi AI. Sebaliknya, mereka yang mempunyai kerjaya yang tidak terjejas oleh AI boleh melihat masa depan yang berkembang.
Kemahiran dan kepakaran tidak pernah ketinggalan
Kemahiran dan kepakaran mendorong peranan teknologi yang popular; Untuk terus hidup dalam industri teknologi yang sentiasa berubah, pembelajaran adalah senjata utama. Peningkatan kemahiran dengan teknologi canggih adalah bantuan pertumbuhan terbukti yang mesti dilalui oleh setiap juruteknik sepanjang hayatnya. Bukan sahaja peluang untuk redundansi berkurangan, tetapi fasa pembangunan kerjaya yang menguntungkan juga dilihat.
Memandangkan kemajuan berterusan pasaran pekerjaan AI, beberapa kemahiran profesional berikut diperlukan:
- Meningkatkan kemahiran pengaturcaraan dan pengekodan
- Kebolehsuaian dan fleksibiliti
- Membangunkan kemahiran antara disiplin
- Pembangunan AI
- Bina dan Pertimbangan Beretika untuk Mempromosikan Kecerdasan Buatan Menggunakan Data
Beberapa kemahiran popular yang diperlukan untuk kerjaya dalam AI:
- Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin (ML): Peningkatan kemahiran dengan algoritma AI dan ML akan mengukuhkan kerjaya dalam kepakaran industri yang dipacu teknologi. Dengan bantuan kecerdasan buatan, juruteknik boleh menyediakan penyelesaian yang diperibadikan dan inovatif kepada masalah industri.
- Sains & Analitis Data: Setiap profesional teknologi mempunyai kemahiran asas pengaturcaraan atau pengekodan, tetapi terdapat versi lanjutan yang terbukti dapat melihat set data yang kompleks dan mencipta cerapan lengkap yang bermakna daripada set data tidak berstruktur Ia adalah jenis pengkhususan pekerjaan yang istimewa.
- Pembangunan Perisian dan Pengkomputeran Awan: Pengetahuan komprehensif tentang pengaturcaraan membantu dalam memproses data besar dan mencipta program perisian terkemuka. Menguasai kemahiran kedua-dua istilah teknikal boleh menjadi aspek kerjaya yang berharga.
- Keselamatan siber dan keselamatan maklumat: Peningkatan data dalam industri juga menyerlahkan kepentingan keselamatan data. Untuk melakukan ini, pakar manusia mesti mencipta langkah keselamatan yang teguh yang mampu mengesan kelemahan dan mengurangkan peningkatan ancaman yang muncul.
Peningkatan kemahiran ialah cara yang berkesan untuk menjamin masa depan anda
Peningkatan kemahiran ialah strategi yang berkuasa yang membantu kami mengikuti aliran teknologi semasa dan peluang kerjaya. Berikut ialah beberapa perkara yang membuktikan cara anda boleh memanfaatkan kemajuan dalam kecerdasan buatan untuk meningkatkan kemahiran diri anda:
- Kekal dimaklumkan tentang peluang pekerjaan: Peningkatan kemahiran membantu mewujudkan kesedaran tentang meningkatkan pengetahuan dan kemahiran unik dalam pasaran kerja. Apabila kemahiran anda terus berkembang, anda boleh meletakkan diri anda dalam kedudukan yang selamat dan mengurangkan risiko digantikan oleh kecerdasan buatan. Boleh menyesuaikan diri dengan cepat kepada perubahan dalam peluang pekerjaan dan trend merentas industri.
- Sertai dan bekerjasama dalam pembangunan AI: Menyumbang kepada teknologi berasaskan AI dan membina kerjasama yang berkesan dalam bidang AI boleh kekal mendahului persaingan. Membangunkan kemahiran yang melengkapi AI, seperti penyelesaian masalah, membuat keputusan, pemikiran kritis dan kreatif, boleh membantu mencapai hasil yang lebih baik pada masa hadapan.
- Merapatkan jurang kemahiran: Teknologi berasaskan AI mula berkembang, mewujudkan banyak peluang pekerjaan untuk pekerja dengan kepakaran kritikal yang melengkapkan AI. Peningkatan kemahiran dan peningkatan berterusan boleh mengisi jurang kemahiran dalam tenaga kerja profesional yang memerlukan kemahiran teknikal dan manusia.
Ringkasnya, teknologi berasaskan AI telah mencipta gembar-gembur besar dalam pasaran. Tetapi dalam menghadapi teknologi canggih, juruteknik masih boleh membuktikan kerjaya mereka melalui kecerdasan buatan. Dengan meningkatkan kemahiran secara berterusan, profesional AI boleh mengekalkan dan mencipta kerjaya yang tidak terjejas oleh AI dengan mudah. Selain itu, dengan memahami potensi kesan AI, para profesional boleh meletakkan diri mereka secara strategik dalam pasaran AI untuk jangka panjang.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana juruteknik boleh menggunakan kecerdasan buatan untuk melindungi kerjaya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
