近年來隨著大數據不斷地擴展與增長,使用大量資料進行學習也促使了演算法越來越精準、且不斷進步,整個市場對於 AI 領域專家的需求更逐漸增加,只要有對數據解析的需求,就需要他們協助識別的專業技能。

根據 TechOrange《2022 雲端 AI 應用大調查》分析報告指出,目前企業的重點 IT 預算,主要預計優先投入於發展 AI 與機器學習應用,以優化公司產品營運面向、進行戰略預測分析上。

不難看出,人工智慧早已成為技術革命的核心,且它帶領了許多領域迭代更新、推進一波又一波的營運驅動力。

因此,該領域也提供了許多相關的職缺,以至於該行業目前所面臨的挑戰之一,即是人才需求不斷增長、合適的人才卻依然稀少。而如何開始發展自己的 AI 職涯,下文則一步步為你解析。

最新企業人才策略,AI 領域專家最搶手?

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10/5 (三) 探究 AIoT 智慧製造的國際脈絡!

Step 1 :先深入地了解 AI 領域,找到最適合自己的舒適地!

AI 領域往下可細分三大應用:機器學習、深度學習以及神經網路元件。每個人都需要不同的學習路徑,也需要找到自己最能上手的應用領域。因此,建議可以先利用 Google 搜尋該領域應用,再評估自己對什麼最感興趣。

以下網站可以帶領大家更深入理解 AI 領域:LearnOpenCV.comTowardsDataScience.comMachineLearningMastery.comPyImageSearch.com

Step 2 :免費資源滿天飛,把網路當成起手式

目前僅僅在線上學習平台 Coursera 上,就有 1,400 多門人工智慧的課程。課程裡會有許多專家教你如何在原本的領域,或者新的工作中去大量應用 AI 技術,即便過去從未寫過任何一行 code 也可以利用這些線上課程來快速學習 AI 的基礎知識。

不僅如此,GoogleUdacity史丹佛大學,也都會提供給許多沒有任何工程、數據科學背景的人快速學習 AI 的基礎知識,以及如何使用這些技術來打造人工智慧等技術。

 TO 延伸閱讀:【Coursera 全新機器學習課程】AI 大神吳恩達親自授課,用 5 個免費資源開啟你的 AI 職涯

Step 3:具備硬技能,軟實力也不可少?

以下是根據 NVIDIA 全球開發負責人 Katie Kallot、aware.ai 創辦人 David Ajoku、Canada Tech CEO Sheila Beladinejad 以及赫爾辛基大學教授 Teemu Roos 為我們提供的幾個準則:

  1. 在 Twitter 和 LinkedIn 上尋找各種機會,以及與該領域的人建立關係,找到自己的一位導師,持續向他學習。
  2. 試著向非技術人員談論技術話題,隨著溝通技巧的進步,會讓自己在 AI 領域中更得心應手。
  3. 最好的學習方式則是「邊做邊學」,不僅要在自己的領域找到應用 AI 的面向,Kallot 還為我們建議,最好的體驗就是成立讀書會,無論線上學習還是面對面學習,互相討論技術應用,絕對會很有幫助。

而 NVIDIA 的 AI 學院也提供了種類繁多的實踐課程。過去廣泛用於深度學習、機器學習和數據科學的 Python 早已成為深度學習框架和開發生態系統的核心。

且目前許多 AI 工具都是基於 Python ,因此從學習 Python 開始也是一個起點。而 C/C++ 則是流行於自駕車、部署模型等領域,對於 AI 技能也會有幫助。

總之,若能擁有軟體的基礎知識,無論是 Python 還是 C/C++ 等,都將有助於該領域工作者可以在工作中有更多面向的應用。

Step 4:剖析領域待遇、未來發展,開始人工智慧的第一步!

AI 領域工程師所擁有的技術含量非常高,且身處不斷演變的科技前端,也相對的難以掌握全部,且這方面的人才會比起其他的軟體工程師更為少見。甚至在職場上也會需要與各種資料工程師、資料科學家協同合作。

根據 glassdoor 的資料指出,美國的 AI 工程師平均薪水落在約台幣 200 萬到 400 萬之間,而台灣的 AI 工程師的平均薪水則為年薪 118 萬、最高年薪約 200 萬

人工智慧不只存在在未來、更深耕於現在

人工智慧不僅只圍繞在與自動駕駛、高科技產業有關。它早已進入了各家產業,因此若及早發現在生活與工作上都對該行業有很大的興趣,不妨可以更深入的了解,為自己的未來規劃出不一樣的道路。

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本文開放轉載,資料參考:nvidiabuiltinUFLmarketingaiinstitute,圖片來源:unsplash