奔三理工男适合转行做AI算法工程师吗？

奔三男生转行可以做什么？

干了几年开发程序员却面临降薪优化？

说实话，如果学历一般技术一般，

无法与时俱进的话，会容易面临尴尬情况……

就业这件事，选对赛道方向至关重要！！

这篇文章给所有迷茫、

想要寻求好机会的男生一个转行好思路

换个角度说不定会有新发现！！

在2024年，男生如果想要稳定，不走编制和央国企，又要薪资可观的话，那么去狠扎技术，而且要选新兴赛道！！这里推荐▽▽

【AI算法工程师】

相对于程序员，AI算法工程师没有年龄“天花板”，工作按中长期项目推进，少了“急活”“杂活”，也高了“门槛”，“待遇薪资又能往上走走步！

人工智能目前已是国家重点培养产业！今年两会现场就多次提到“人工智能”，也已正式开展“人工智能+”行动中，以后也能有效应用到国民经济的方方面面，还将对科学研究和行业技术创新起到推动和助力，所以可见人工智能的重要性，适合长期发展的方向！

时代的进步总少不了新型的技术，技术型人才相应福利薪资也可观，属于越长越受欢迎！

如果你：

▷还不到30岁

▷学历本科及以上，理工科

▷有积极的学习能力

▷想挑战高薪

▷对人工智能方向看好并想好好做

……

那么，你真的可以试试进AI算法工程师这个赛道！早进早吃香！！

下面给大家列一些比较常见的AI方向，大家看适不适合自己：

1、CV（计算机视觉）

这个领域大家会接触的更广泛，因为其已应用在了生活中的多个场景中，比如人脸识别、车牌识别、文字识别等，这个领域个人觉得做起来会比较有意思，很多东西所见即所得，能够做出成就感。

这个里面也举例几个现市面上比较常用的任务：

①OCR（光学字符识别）

简单来说，这个任务就是文字识别,目前这个场景非常多，但是专业研究这个的人其实不算多，这个里面的工作机会集中在票据识别、pdf识别、表格识别、证件识别等等，主要是为了把不可编辑版本转化成可编辑的版本

②图像分类

这个容易理解，就是划分这个图片，是人是猫还是外星人，人脸识别其实也算是图像分类的一种。

前段时间和做ERP的朋友聊天，说现在工厂进行货品图像上传和分类都用上这个技术

③图像检测：

可以理解为在一张图片里找到里面的人、猫、狗或者UFO，这个场景也比较多，制造业、自动驾驶（难度高）、物流行业等等。

2、大模型（LLM）

大模型又全称「大语言模型」，简单来看，可以将大模型看做一个巨大的知识库，里面存储了大量的信息和知识，可以帮助更好理解和处理输入的数据。

大模型融入行业可分为通用领域和垂直行业，我们目前能够看到很多头部公司科技公司布局大模型，例如文心一言、讯飞、通义这些都是现今适用量很高的大语言模型。

企业软件、AI工具、智能硬件都是通用领域；垂直领域则包含像金融、教育、游戏、医疗等行业。

3、NLP（自然语言处理）

这个方向的任务其实很多，SOTA任务一大堆，但实际在大部分工作中遇到大致是：

①文本分类：

给文本划分类型，比如说把新闻资讯文本划分为科技新闻、财经新闻、体育新闻等，再比如说将一段用户评论分类成正面还是负面；

②信息抽取：

对文本中的内容进行提取，比如常见的场景有快递地址、电话号码、email地址、人名、地名、时间等的提取，再比如说对财经新闻中的企业、股票、基金、法人信息的抽取等。

希望大家的未来之路

都能像桃花源记一样

路途不断探索

终收获惊喜与彩虹！

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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