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AI 泡沫到底存不存在?

人工智慧已經邁向了高速發展的快車道,而人才稀缺是真正的阻礙。《全球人工智慧人才白皮書》顯示,全球 AI 領域人才約 30 萬,而市場需求超百萬。

然而,騰訊研究院和創投資料平臺IT桔子聯合發佈的報告顯示,截止到 6 月中美倒閉企業總數超 50 家。“泡沫論”雖然將 AI 再一次推向風口浪尖,但企業的倒閉正說明,所謂的“泡沫”即將落地出局,優勝劣汰必然使留下的優秀企業更強大。

01 因為稀缺,所以高薪

資料來自 Paysa


領英大資料顯示,截至 2017 年全球人工智慧領域專業技術人才數量超過 190 萬,而中國的相關人才總數也超過 5 萬人。據高盛此前統計,百度為機器學習方面的 AI 人才提供的年薪為 12.6 萬美元,僅次於臉書的 27.3 萬美元和微軟的 24.4 萬美元。

資料來自《全球人工智慧人才白皮書》


企業招聘並不會標註“人工智慧崗位”,而是更具體的職責相關的崗位。


以一個 AI 相關的應用舉例,要實現“攝像頭犯罪人員識別”這樣一個功能,裡面會涉及圖像識別(攝像頭拍到的人是誰),匹配演算法(這個人是不是罪犯)等角色,每個角色都要有對應的職位。


其中每一個環節都需要一個年薪 50w 的工程師,當然,一個人可能還不夠。在中國市場,自然語言處理圖像識別領域的人才都極度缺乏。

02 企業的搶人大戰:更看重專案經驗


滴滴出行招聘信息(拉勾網)


校招季結束後,很多人直觀的感覺到“人才飽和”。實際情況是,應聘者找不到工作,企業也招不到人。


對於應聘者,大多數 AI 相關的崗位都要求相關經驗,對於初入職場、轉行的應聘者來說,沒有工作經驗,專案經驗缺乏,相關比賽甚至都沒有機會/能力參加。


對於企業,各個領域的人才都在轉向 AI 領域,人工智慧崗位入門門檻不高,但繼續深造、成為高級工程師的人並不多,僅填補了初級人才的不足,營造出一種“錶面飽和”的假象。

“深度學習博士生大概需要五年的時間培養,但是五年前還沒有博士生開始從事深度學習,這意味著現在該領域的專家特別少,可以說彌足珍貴、極度稀缺。”

——深度學習專家 Yoshua Bengio

03 人工智慧時代如何順勢而為?

AI 行業的技術入門門檻並不高,人才培養難度主要在於時間周期和專案經驗要求。

職場人更看重高效的技能訓練、明確的就業方向,因此所選學習平臺的專業性、知識體繫系統性尤為重要。


李開復《AI·未來》系列視頻 9 月初在上海發佈教育合作方正是優達學城 Udacity。Udacity 是來自硅谷的在線學習平臺,由 Google 無人車之父 Sebastion Thrun 創立。


2017 年 8 月,騰訊宣佈將 Udacity 納米學位專案作為內部員工學習內容。

  • 前沿平臺:課程與 Google、Facebook、亞馬遜等名企聯合開發

  • 權威師資:導師來自硅谷名企或行業專家

    (具體參考官網各課程頁面)

  • 交互式學習系統:短視頻+練習,不受時間地點限制

  • 專案驅動式學習:專案可寫進簡歷

  • 認證學位:納米學位證書可直接寫進 LinkedIn

點擊下圖可查看課程框架:(詳細大綱見文末)


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