人工智能时代，我们的职业机遇在哪里？
自2015年以来，AI领域的创新频频登上各大媒体成为头条新闻，因此AI越来越受到关注。该技术在各行各业中的应用日益广泛，并且需要受过训练的专业人员来完成这一颇具创造性的工作。可以预见的是，在未来很长一段时间里，人工智能都会是一个不错的职业选择。
有权威人士预测，到2020年，人工智能将创造近2300万个新的工作岗位。但与此同时，这项技术还会消灭1700万个传统工作岗位——也就是说，AI会在全球范围内创造约500万个新工作岗位。目前我们已经看到，从娱乐到交通，几乎所有行业都开始使用AI，因此，未来我们的社会对合格、熟练的专业AI人才有巨大的需求。
相信同学们对类似的新闻也见到了不少，说不定已经跃跃欲试，想要赶上这波东风，实现自己的职业发展成就了。但万事开头难，我们应该如何入门人工智能领域，并且找到自身的定位呢？笔者就简单为大家梳理一下，希望能够给同学们一些参考。
什么是人工智能和机器学习？
AI方面的"小白"朋友可能会问，究竟什么是人工智能呢？
简单来说，人工智能是我们制造智能机器的方式。这种机器内部的学习方式有些类似于人类的学习方式，因此它可以为我们接替某些工作，并以比人类以往更好和更快的速度来完成这些工作。
而机器学习是AI的一个子集，因此有时当我们在谈论AI时，我们是在谈论机器学习，这也是AI领域当中的基础。
在机器学习中，算法使用一组训练数据来使计算机能够自己学习并执行未编程的操作，可以说，机器学习是一种能够增强人类能力的技术。
我们现在可以清楚地看道，人工智能具有广泛的优势——消费者和企业都将从AI中受益——我们每天都使用AI通过导航和打车软件来出行。而企业可以使用AI评估风险或者进行营销和运营，以便削减成本并促进产品的研究和创新。
人工智能的三个主要阶段
人工智能现在正在迅速发展，这就是为什么人工智能领域的职业发展具有如此巨大潜力的原因之一。随着技术的发展，机器学习的水平也不断提高。目前国际上普遍认为，AI和机器学习的发展有下面三个阶段：
- 第一阶段是机器学习。机器学习由智能系统组成，这些系统使用某种算法从数据中学习。
- 第二阶段是机器智能，这也是我们当前的AI技术现在所处的位置。在这个阶段，机器会通过对学习来不断调整自己的算法。它是机器学习的一种进化形式，具有更完善的认知能力。
- 第三阶段是机器意识。在这个阶段，系统无需任何外部数据，即可自己进行不断摸索并自学。例如AlphaGo zero。
当前使用AI的行业有哪些？
不得不说，AI已在很多不同行业中有了广泛的使用。例如电子商务、在线广告、社交媒体等等。
自动驾驶可能是AI的最著名的应用之一了。而"预测性维护（Predictive Maintenance）"应该是目前我们讨论较少的话题。"预测性维护"可以预测设备何时需要维护，以便让工程师可以未雨绸缪，避免在设备出现问题之后再进行维修，从而节省大量时间成本。
AI在交通运输领域的应用更是和我们息息相关，例如借助算法，可以帮助司机选择最佳路线。还有，智慧城市使用AI来提高能源效率，减少犯罪并提高安全性。如今，人工智能的应用真是数不胜数，并且数量还在持续增长。
许多大企业已经在使用AI，包括IBM，亚马逊，微软和埃森哲。这些公司大规模地应用了机器学习并推动了它的创新。未来，越来越多的行业将使用人工智能和机器学习，推动就业市场的巨大增长。不过，这并不意味着同学们一定要进入这些大公司才能从事AI或机器学习。因为所有类型的行业都在朝着这项技术迈进，包括运输，制造业，能源，农业、金融，甚至公共安全领域。
如何入门AI领域？
如果同学们对这个领域的职业发展感兴趣，并且想知道如何入门，可以看看下面的建议：
综合来看，我们可以把同学们归纳到三个不同类型：第一种是刚接触该领域的人，也就是我们常说的"小白"；第二种是开发人员，也就是程序员；第三种是已经在数据科学领域工作的人。当然，不同的行业需要不同的技能，但是在解决所需的数学和计算技能之前，所有在AI中工作的人都首先应具有良好的沟通能力。
- 对于第一种同学，也就是刚接触该领域的朋友来说，首先应该具备基本的数学知识，然后学习各种机器学习课程。另外，想要进入AI的朋友应该具有较强的计算机技能以及诸如Python的编程技能，还需要对算法有一定的理解。另外，同学们还需要对未来应用这项技术的业务场景有足够的理解。最重要的是，一定要确保在我们的学习过程中尽可能多地进行动手实践，能够解决实际问题才是王道。
- 对于第二种同学，也就是已经在从事开发工作的朋友来说，并且想进入AI，则可以直接学习机器学习算法并开始训练能够解决实际问题的模型。
- 而对于第三种同学，也就是从事数据分析师或数据科学家的朋友来说，为了跨越从数据科学家到机器学习的桥梁，必须具备编程技能，同时要知道如何准备数据，并具有良好的沟通能力和业务知识，并且精通模型构建和可视化。要使AI发挥作用，我们往往需要若干个团队成员，每个成员专注于某一个领域。还有要强调的是，数据科学家首先一定要弄清楚想要通过机器学习技术实现什么目标，或者说能够给客户或带来什么——想清楚这个问题之后才是技术的训练和完善。
当然，无论同学们目前处于哪个阶段，都应计划在整个职业生涯中不断地学习。人工智能永远不会停止学习，因此我们也不能停止学习。
人工智能领域的职位有哪些？
在人工智能领域，下面这些职位是目前企业当中需求量比较大的：
- 机器学习研究员
这个岗位主要是负责机器学习的前沿算法研究与探索，针对AI的应用场景，提供算法和解决方案。 - 人工智能工程师
这个岗位主要负责为企业搭建AI平台和框架，参与项目技术攻关，解决技术疑难问题与实际项目落地应用，并且能够结合应用场景，综合考虑业务/数据/算法等因素，持续改进和优化产品性能。 - 数据挖掘与分析
这个岗位主要负责数据收集、清洗及模型的预处理，开发数据采集工具，并且能够独立设计、开发、测试和维护数据挖掘\机器学习等算法模型，将算法模型应用在各类业务场景和产品中，利用数据和算法模型真正解决业务的痛点问题；进行数据探索，利用数据来发现业务和产品的问题与瓶颈，提出可以落地的改进措施和解决方案。 - 数据科学家
这个岗位相对要高端一些，需要理解和分析公司业务需求，确定大数据平台的整体技术架构设计和技术路线，并能够根据行业或跨行业大数据的特点，对海量数据进行分析，并利用算法挖掘分析数据之间的相互作用关系和联系，发现潜在规律，建立机器学习算法并优化。 - 商业智能（BI）开发
这个岗位主要负责研究和建立数据分析模型、方法论，并且能够沉淀分析思路与框架，为业务线制定服务体验类指标体系，并实现线上化，为运营团队做数据支持，对服务体验核心指标进行监控分析，定期的分析报告产出，为业务部门提供决策支持。
当然了，不同的行业和企业对于岗位和职责也会有不同的要求，我们这里很难为大家一一列举。但总的来说，以上这些岗位的需求量正在日益增长，而发展前景应该说也是十分不错的。有兴趣的朋友不妨进行一些深入的了解。
好了，限于篇幅，本文就先为大家介绍到这里。也祝各位朋友能够赶上人工智能这一波热潮，在自己的职业道路上有光明的未来。
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作者 | Ai课工场
公众号 | Ai课工场
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