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程序員30歲要不要轉(zhuǎn)?如果轉(zhuǎn),什么方向好?

新聞 人工智能
我就來告訴設計師以及那些即將被人工智能所代替的初級勞動力們包括想轉(zhuǎn)行的程序員,在哪里跌倒,就要在哪里站起來!——轉(zhuǎn)行人工智能,成為AI工程師。

近幾日,想必大家都被下面這支H5刷屏了。500張廣告海報預算2000塊,相當于一張就4元錢,誰會接這活兒?然而,這活居然被一個機器人接了!

阿里巴巴在今年五月份發(fā)布了王者榮耀超神者——魯!班!擔當起了人工智設計師一職,還兼職推塔嗎?賺不少啊,我的魯班!

“魯班”正式上崗后任務量駭人聽聞,2017年雙11將有4億張Banner由魯班設計,設計師聽了都怕。

這相當于每秒做8000張海報!讓我們設計師腫么辦?go die嗎?“俺們學習+鍛造多年,盡然還不如一個機器人?”——來自設計師的心底哀怨。

你可能發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)在慢慢切入我們的日常工作,但是還沒有發(fā)展到極端,它還站在發(fā)展的起跑線,需要被充實,需要發(fā)展、深度研究和開發(fā)。

于是乎,我就來告訴設計師以及那些即將被人工智能所代替的初級勞動力們包括想轉(zhuǎn)行的程序員,在哪里跌倒,就要在哪里站起來!——轉(zhuǎn)行人工智能,成為AI工程師。

然而又是什么樣的人適合轉(zhuǎn)行去人工智能呢?

1、會計、文員、助理、前臺、設計師、教師、銷售等等容易被AI輕易取代的崗位

他們也算是平時經(jīng)常用電腦工作,對于一些電腦上的基本操作也很熟練,平時壓力不大,較穩(wěn)定,那這類人適合學習人工智能嗎?

答案是OK的,因為這類人,工資不高,穩(wěn)定久了,也想改變,畢竟這個行業(yè),有可能會被即將到來的人工智能,直接取代,也就是說已經(jīng)有隨時失業(yè)的風險了,所以他們也是著急于改變自己的工作,這時如果有計算機或者數(shù)學基礎,學習人工智能就是個不錯的轉(zhuǎn)行選擇。

教師整天在學校教書育人,平時工作穩(wěn)定,工資也較穩(wěn)定,但是在這一批人當中,有很多是爸媽讓自己選擇這份工作的,也就是不甘的選擇了這份工作,原因是這份工作很穩(wěn)定,爸媽想讓自己可以輕松的工作。壓力小一些。

然而這類人當中,有很多才華高的人,不甘于做老師,因為當老師一般的工資不會非常高,而這時如果想要突破這個收入,選擇AI是一個很不錯的機會。

他們有著教育他人的領悟力,自身的理解能力了是超強的,這種領悟力去學習人工智能是非常快的。

2、最適合轉(zhuǎn)入AI的莫過于程序員和在讀大學生了吧。

對于程序員來說,碼農(nóng)之路并不是一帆風順。對于每一個入行IT業(yè)的社會青年來說,誰不是抱著想要成為***峰的技術大咖或者躍進管理崗的小目標?

然而往往更多的人并非互聯(lián)網(wǎng)吹捧的如此耀眼,仿佛每一個程序員都是世界的領頭人,身懷絕技,社會的弄潮兒,其實普遍都是借此糊口的普通人。

 

每天工作內(nèi)容就是跟其他程序員討論、編寫代碼、熬夜編寫代碼、解決BUg、和用戶溝通、Diss產(chǎn)品以及被老板Diss,不知道那一天才能被伯樂賞識,從此萬事無憂。

但是還沒等到伯樂,你的年齡越來越大,身體漸漸發(fā)福,開始發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)不能像兩三年前那樣肆無忌憚的熬夜,好不容易認識了異性朋友卻不懂如何去相處,好像一開始選擇碼農(nóng)之路的懲罰慢慢襲來。

從事越久你會發(fā)現(xiàn)越力不從心,老板也總是更看好年輕人,在這個日新月異的社會,稍晚一步,感覺好像就要被新青年替代。

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想過要轉(zhuǎn)行,可是就實際而言,程序員的薪資已經(jīng)超過很多行業(yè)的同級別崗位薪資,城市生活成本又在不斷提升,你還敢輕易轉(zhuǎn)行嗎?

調(diào)查的數(shù)據(jù)顯示,程序員一般都會在30-35歲左右轉(zhuǎn)行,然而轉(zhuǎn)行率***的就是創(chuàng)業(yè),這里的創(chuàng)業(yè)不是說獨立出去拿著百萬融資開始一心一意研發(fā)自己的IT產(chǎn)品,而大多是回老家開個餐館或是開家奶茶店、花店。

 

隨著“大數(shù)據(jù)”“云計算”“人工智能”等等科技的興起,IT行業(yè)在今后三到五年將會迎來一個高速發(fā)展期。這也就意味著會出現(xiàn)大量的人才缺口,尤其是具有綜合能力的高端IT人才將會成為各大企業(yè)爭搶的重點對象。人工智能可謂是個從業(yè)時間越長就越掙錢的領域。

程序員在30歲以后往往都會遇到開發(fā)瓶頸期,人工智能是個不錯的調(diào)整方向。

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中國人工智能行業(yè)正處于一個創(chuàng)新發(fā)展時期,對人才的需求也在同步急劇增長。商情數(shù)據(jù)旗下國內(nèi)領先的產(chǎn)業(yè)研究咨詢服務機構(gòu)中商產(chǎn)業(yè)研究院權威發(fā)布《2017年中國人工智能行業(yè)市場前景研究報告》。報告顯示,目前,我國人工智能領域發(fā)展迅速。

據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院大數(shù)據(jù)顯示,2015年中國的人工智能市場規(guī)模達12億美元,預測將在2020年達到91億美元的規(guī)模,這意味著在未來幾年內(nèi),每年的增長速度都達到50%。未來將只有兩種公司,一種是有人工智能的公司,一種是不賺錢的公司,何去何從,應早有打算。

如今程序員轉(zhuǎn)人工智能的優(yōu)勢就在于具備行業(yè)基礎,既然不敢直接了當轉(zhuǎn)去別的行業(yè),為何不奮勇向前,繼續(xù)IT之路?

對于還沒有畢業(yè)或者剛剛畢業(yè)的大學生,恰好也是在***的時機,新青年可以很快接受、理解新事物,學習能力也更強,既年輕又有興趣那是***不過了。

以下數(shù)據(jù)顯示,管理崗在各崗位中薪酬***,平均達到 23k,數(shù)據(jù)開發(fā)和人工智能緊隨其后,都在 20k以上。人工智能在互聯(lián)網(wǎng)崗位薪酬排名中位列第三。

 

當你確定好轉(zhuǎn)人工智能時,問題就來了,你不知道該如何入手,你去網(wǎng)站收集各大網(wǎng)站的免費教學視頻,書籍推薦買了許多本,真正看完的三分之一不到,既學不會又浪費時間,想自學的人比比皆是,但是真正靠自學成為AI技術人材的卻***。

所以小編給大家梳理了一條高效學習路徑,希望對你的自學之路能夠有起到一定的引導作用:

首先,你是零基礎的話,就先將高等數(shù)學基礎知識學透,從基礎的數(shù)據(jù)分析、線性代數(shù)及矩陣等等入門,只有基礎有了,才能層層積累,不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。具體學習內(nèi)容請看圖。 

 

其次就是Python,Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言,能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。比如3D游戲中的圖形渲染模塊,性能要求特別高,就可以用C/C++重寫,而后封裝為Python可以調(diào)用的擴展類庫。這是人工智能必備知識。

為什么強調(diào)學習Python呢?

因為它運用廣泛

Python被廣泛用于后端開發(fā)、游戲開發(fā)、網(wǎng)站開發(fā)、科學運算、大數(shù)據(jù)分析、云計算、圖形開發(fā)等領域,Python在軟件質(zhì)量控制、提升開發(fā)效率、可移植、組件集成、豐富庫支持等各方面均處于先進地位。

因為它較容易入門

Python具有簡單、易學、免費、開源、可擴展、可嵌入、面向?qū)ο蟮葍?yōu)點,它的面向?qū)ο笊踔帘萰ava和c#.net更徹底。

因為它是全球三大流行語言之一

根據(jù)TIOBE***排名,Python已超越C#,與Java,C語言一起成為全球前3大***語言

 

接下來就是人工智能的重點學習內(nèi)容,如果是已經(jīng)從業(yè)多年的程序員可以就此開始學習: 

 

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。

它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

 

推薦算法是計算機專業(yè)中的一種算法,通過一些數(shù)學算法,推測出用戶可能喜歡的東西,推薦算法就是利用用戶的一些行為,通過一些數(shù)學算法,推測出用戶可能喜歡的東西。在人工智能里起到一定的判斷作用。

 

人工智能深度學習以及數(shù)據(jù)挖掘都是對機器學習的進一步探究,學習過程中不能缺少實際項目應用的操作,如果沒有實操性的學習在以后的工作中很難適應新項目。 

 

分布式搜索引擎是根據(jù)地域、主題、IP地址及其它的劃分標準,將全網(wǎng)分成若干個自治區(qū)域,在每個自治區(qū)域內(nèi)設立一個檢索服務器的裝置。這些就是人工智能主要應該學習的內(nèi)容。

自學其實是一種低效且不劃算的學習方式,既浪費了時間還不能把知識點學透。要想得到就先付出,所以建議在有條件的情況下報班學習,學習過后既提升了自己的工作技能又可以在工作中掙回學費,一舉兩得。

不管你是設計師還是有經(jīng)驗的程序員、沒經(jīng)驗的大學生或是其他崗位的小白,轉(zhuǎn)人工智能只要你找到方法堅持學習,從業(yè)時間越長,價值也就會逐漸體現(xiàn)出來了,想轉(zhuǎn)人工智能并非難事。 

責任編輯:龐桂玉 來源: Python開發(fā)者
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