ai算法工程师40岁以后出路?
1. 企业管理顾问:基于自身AI算法深度知识和实践经验,为企业提供技术顾问服务,帮助企业提升技术水平、实现营销目标和落实策略。
2. 人工智能技术服务商:利用人工智能从根本上改变企业的经营模式,开发面向客户个性化服务的AI技术服务,实现软硬件系统的自动优化。
3. 算法研发经理:以算法开发经理的身份,统筹企业的算法资源,有效领导算法研发团队进行系统分析、设计、开发及维护,构建健康的学习环境。
4. 人工智能技术支持:为企业的AI系统提供技术支持,协助企业解决技术难题,充分发挥AI系统的潜能,提升整体研发和运行效率。
35岁想转行做人工智能靠谱吗?
要看具体的情况,如果数学和编程的底子好,可以尝试一下,但要在学习的过程中,反复的拷问自己的内心,是否是真心喜爱;即使非常细的一个分类,水都非常深,尤其要做到能改进模型的程度,不仅仅是单纯的靠感觉尝试;如果不是真心喜欢,是很容易放弃的,如果真心喜欢,也有一定的必要的基础,那应该不算晚,“老牛已知夕阳晚,无须扬鞭自奋蹄”。与君共勉,一起努力吧
先说观点:如果是兴趣爱好的话,靠谱;如果是冲着前途、冲着这份职业来的话,慎重考虑,未必不可能。
一是人工智能的设计的领域太广泛了, 加上媒体宣传铺天盖地:大数据、机器学习、推荐、NLP、CV、机器人等等,让人眼花缭乱。需要时间来了解,确定自己的AI领域的大方向。否则,可能在AI的世界里随波逐流,对于大龄青年来说,有点危险。
二是AI对编程、数学都有一定的要求,如果没有底子的话,路会更难。
三是现在很多院校,甚至网上有很多公开课程。估计等不了两年,AI的人才会开花结果。年轻人学习能力强,脑子灵活,如果是找工作的话,想想和这些毕业生比,有优势么?
个人感觉靠谱度不是很高,人工智能需要一个不断积累,不断学习的过程,技术发展快,要求学习的知识和领域多,建议三思后行,除非特别爱好,兴趣是最好的老师,并且愿意花费时间去钻研实验
谢谢邀请,首先不说你晚不晚,先来看看这样一个例子
25岁的硕士非计算机专业的转行AI的张伟(昵称),俗称小弟
985土木工程17届毕业生,由于贪玩本科多读了两年,高数,线代,概率论都是飘过的,今年25岁,去年7月份进入中建某局,因为自身不爱说话,文笔比较烂,不太适合建筑行业这种经常需要与人沟通交流的单位,谋求向编程行业发展,看了贴吧里的说法,25岁转行有点晚,35岁干不上管理层依旧面临转行的问题。又考虑到自己大学没学什么东西,真的要学人工智能还要把很多知识重新拾起来,又不喜欢现在的工作,心内好纠结。其实当年高考选专业的时候就知道编程辛苦,当时为了偷懒选的土木,长大了之后生活真的不是自己想的那么简单!兄弟们,现在转行人工智能晚不晚,望指条明路。
下面是网友的评价
建议
论晚倒是不晚,但不建议,因为耗费的时间太长,这毕竟不是能速成的,你做好几年内没收入的准备了吗?
如果不想几年内没收入,规划一下路线,比如先从测试工程师做起,渐渐接近这个领域,可能耗上十年以上的时间。不过,这条路可真不轻松啊,能不能走成都很悬。
你勇敢的说了自己很多缺点,那我也抖抖胆说点真话:编程这行,有热爱才行啊,有不少其它专业的同事,但他们都是在学校里都热爱编程了,你没有提及你的热爱,那可能,不是仅仅靠辛苦就能学好的。我知道的学这专业但没干这行的,比没学这专业但干了这行的,多了太多倍了。
信我,就别转行,转行面对的困难,比你现在面对的困难要多。沟通能力之类的困难其实不大,有心解决你就能做好。
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32岁转行参加人工智能培训是否太晚了?
不建议转。
人工智能说白了,就是程序员,其中一个方向而已。本身这个工种就是吃青春饭的,行业内32岁的人工智能都已经再考虑往其他方向转了:要么管理方向,要么理论研究方向。
现在你处于什么行业?如果非计算机非互联网行业的0基础小白,确实太晚了。
如果本身就是计算机开发行业的开发工程师,没有特定的局限定位,随时可以培训任何有关工作技术能力的领域。
机器学习是我的主要研究方向之一,同时也在带相关方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。
首先,人工智能是比较典型的交叉学科,对于数学、物理、计算机等学科都有一定的要求,所以如果具备扎实的数学基础和计算机基础,32岁是完全可以转向人工智能领域的,比如不少IT行业的研发人员都是在30岁之后转向人工智能领域的。另外,也有不少研发人员在30岁之后通过读博士研究生来深入学习人工智能。
但是,如果基础比较薄弱,选择人工智能领域要慎重,比较现实的选择是从应用的角度出发。未来随着产业结构升级的推进,传统行业会释放出大量的技能型人才岗位,比如机器人的应用与维护等等。未来大量的职场人在产业结构升级的推动下,也需要掌握一定的人工智能知识,以便于在工作中与智能体进行合作。
对于32岁的职场人来说,要想学习人工智能技术,应该注重三方面内容:
第一:与行业相结合。职场人学习人工智能技术最好与自身的行业相结合,未来在智能体全面落地到传统行业时必然会释放出大量的技能型岗位。另外,与行业相结合能够有更为系统和深入的学习过程。
第二:注重实践。人工智能产品目前依然处在行业发展的初期,大量的智能体依然对应用场景有较高的要求,所以在学习人工智能的时候,一定要注重实践。未来智能体的全面落地应用还需要较长一段时间,这个过程也需要产业人的全面参与,以便于打破各种行业壁垒。
第三:紧跟技术发展趋势。目前人工智能技术正处在发展当中,技术的更新迭代速度也比较快,所以就需要学习者不断根据技术发展来更新自身的知识结构。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
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