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知識貓星球

喵星人

07/25 20:00

全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
在這個AI技術迅速發展的時代,AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇?這篇文章將為你全面解析,幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師,並在這個領域中脫穎而出。
▍AI 架構師是什麼?
AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧(AI)系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛,AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術,確保系統在實際應用中運行流暢,從而幫助企業在競爭中獲得優勢。
▍AI 架構師工作內容
AI架構師的工作內容非常多樣化,以下是一些主要職責:
● 系統設計與架構:AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構,確保各組件之間的協同運作,達到最佳性能。
● 技術選型:選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案,包括機器學習框架、數據庫、雲平台等,這對於AI系統的成功至關重要。
● 模型開發與部署:AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署,確保模型在生產環境中運行良好,並達到預期的效果。
● 跨部門協作:AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作,將AI技術應用到具體產品或服務中,實現企業目標。
● 技術指導與培訓:他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術,並組織相關的培訓活動,提高整個團隊的技術水平。
● 性能監控與優化:持續監控AI系統的性能,進行必要的優化和改進,確保系統穩定運行,並能夠適應業務需求的變化。
▍AI 架構師所需技能
成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能,以下是一些必備技能:
● 數學和統計知識:理解機器學習和深度學習算法的基本原理,這是進行AI系統設計和開發的基礎。
● 編程技能:精通Python、R、Java、C++等編程語言,尤其是Python在機器學習中的應用,這有助於開發和實現AI模型。
● 機器學習和深度學習框架:熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架,這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。
● 數據處理和分析能力:能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析,這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。
● 系統架構設計:具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗,這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。
● 雲平台:熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用,這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。
● 問題解決和創新能力:能夠快速解決技術問題,並提出創新的解決方案,這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。
▍AI 架構師薪水
AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同,以下是一些大致的數據:
● 美國:AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間,高階人才甚至可以達到20萬美元以上。
● 台灣:AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間,具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。
▍AI 架構師發展
AI架構師的未來發展前景非常光明,隨著AI技術的不斷進步,AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括:
● 持續學習新技術:AI技術日新月異,AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法,以保持競爭力。
● 專業領域深化:AI架構師可以在某些專業領域(如自然語言處理、計算機視覺等)深入發展,成為該領域的專家,從而提高自己的市場價值。
● 跨學科合作:與其他學科(如生物學、物理學等)合作,推動AI在更多領域的應用,這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。
● 領導職位:隨著經驗的積累,AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位,負責整個企業的技術戰略和發展。
AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業,對於那些熱愛技術和創新的人來說,是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情,並且具備相關的技能,那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展,並為你的職業規劃提供參考。
➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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06/26 13:22

【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數
活動期間:2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59
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2. 本次贈送的100元Line Points點數,點數發送後請於規範時間內完成兌換,點數兌換後於180天內須使用完畢,逾期失效。
3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
4. 104課程中心。購買課程相關Q&A:可參考下連結頁面的「購買課程」( https://nabi.104.com.tw/qna )
5. 如您有任何問題,歡迎來信nabiservice@104.com.tw
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自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)是計算機科學以及人工智慧的子領域,專注在如何讓計算機處理並分析大量(人類的)自然語言數據。 NLP常見的挑戰有語音辨識、自然語言理解、機器翻譯、聊天機器人以及自然語言的生成,是近幾年成長最迅速的AI應用。本課程將帶領學員了解NLP自然語言處理的任務與流程、中文自然語言處理及常見的文字編碼方式,並透過深度學習演算法與進階語言模型實作,進而實現AI主題專案:Telegram飯店業問答系統。課程搭配軟體套件使用,兼具理論與實作面向,讓你對NLP有完整的概念。 推薦系統應用將會介紹常見的推薦系統應用(產品/平台),再以深入淺出的方式,說明推薦系統的經典演算法,以直觀的方式理解這些演算法的原理。 學習目標 1.了解NLP自然語言處理任務與流程,熟悉相關演算法。 2.學習NLP自然語言處理任務的文字探勘、句法分析、文本分類、資訊提取等。 3.了解深度學習RNN、LSTM、GRU、BERT模型的原理與運用方法。 4.瞭解問答系統(Question Answering System)之開發流程與要領。 5.了解推薦系統應用與推薦系統的經典演算法。 6.學會使用Tensorflow/Keras進行深層神經網路(DNN)實作 7.了解深度學習的原理及各種訓練技巧-Batch Normalization, Dropout, Early Stopping,… 課程大綱 NLP自然語言處理與問答系統 1.自然語言處理(N-gram) -資訊提取、句法分析、機器翻譯、問答系統等 資料來源 NLP自然語言處理 2.中文自然語言處理(jieba斷詞、停用詞) 3.編碼方式 -Bag of Words -TF-IDF -Word2Vec 4.深度學習模型 -RNN/LSTM -SEQ2SEQ+attention -HuggingFace BERT using tensorflow -HuggingFace BERT using pytorch 5.實例 -文章評論情緒分類 -中英文文字生成 -文字描述預測商品價格 6.專案: 在Telegram上建立Q&A問答系統 Telegram上建立Q&A問答系統 推薦系統 推薦系統的原理說明與實作練習 - 基於內容的的推薦 (Content-based Recommendation) - 基於用戶的協同過濾((User-Based Collaborative Filtering) - 基於物品的協同過濾 (Item-Based Collaborative Filtering) - 矩陣分解 (Matrix Factorization) - 實作練習:以iMDB電影推薦為例
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學習精靈

07/16 00:00

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知識貓星球

喵星人

06/26 10:30

Google推出 8 堂免費AI課程,提供課程介紹、連結,輕鬆掌握入門&進階 AI技術、知識!
Google 近期推出了八堂免費的 AI 課程,涵蓋從生成式 AI 基本概念到大語言模型及其應用,助你全面掌握最新技術,解決學習 AI 的困惑與難題。這些課程不僅適合初學者,也為有一定基礎的學習者提供了深入研究的機會。以下是每堂課程的詳細介紹及其特色和適合的人群。
1. 生成式 AI 基本介紹:
這堂課程主要介紹生成式 AI 的基本概念和應用,如自動文本生成、圖像生成和音頻生成等技術。課程提供了生成式 AI 的基礎知識,並展示了實際應用案例,幫助初學者全面理解生成式 AI 的潛力和用途。
▍適合人群:
● 對 AI 和機器學習感興趣的初學者
● 希望了解生成式 AI 應用的非技術背景人士
2. 大語言模型介紹
這堂課程深入講解大語言模型的工作原理、訓練方法和應用場景,如 GPT-3 等。課程涵蓋了大語言模型的架構和實際應用,並提供了實驗和實踐機會,讓學習者了解這些模型如何處理和生成自然語言文本。
▍適合人群:
● 有一定編程基礎的學習者
● 對自然語言處理(NLP)和大語言模型有興趣的人
3. 負責任的 AI 介紹
這堂課程聚焦於 AI 開發和應用中的倫理問題,包括公平性、透明性和可解釋性等。課程強調 AI 的責任和道德考量,提供實例和指導原則,幫助學習者理解如何在 AI 開發中考慮道德問題。
▍適合人群:
● AI 研究人員和開發者
● 希望了解 AI 道德和社會影響的專業人士
4. 影像生成介紹
這堂課程講解影像生成技術,包括生成對抗網絡(GANs)和變分自編碼器(VAEs)等。課程結合實際案例和技術細節,讓學習者深入了解影像生成的基本原理和應用。
▍適合人群:
● 對計算機視覺和影像處理有興趣的學習者
● 希望應用生成技術於實際項目的人
5. 編碼器-解碼器架構
這堂課程介紹編碼器-解碼器(Encoder-Decoder)架構在機器翻譯和文本生成中的應用。課程深入解析編碼器-解碼器模型的結構和工作原理,並提供實驗指導,讓學習者掌握該架構在不同 AI 任務中的應用。
▍適合人群:
● 有一定機器學習基礎的學習者
● 對 NLP 和序列到序列模型有興趣的人
6. 注意力機制
這堂課程講解注意力機制的概念和應用,包括自注意力和多頭注意力等技術。課程詳盡解釋注意力機制的數學原理和實際應用,並展示其在各種 AI 任務中的作用,幫助學習者深入了解注意力機制如何提升模型性能。
▍適合人群:
● 有機器學習和深度學習基礎的學習者
● 對理解複雜技術有興趣的人
7. 變換器模型和 BERT 模型
這堂課程介紹變換器(Transformer)模型及其衍生模型 BERT,在自然語言處理中的應用。課程深入講解變換器模型的架構和 BERT 的訓練方法,並提供實際案例分析,讓學習者全面掌握這些模型的應用技巧。
▍適合人群:
● 對變換器技術和 NLP 領域有深入了解需求的學習者
● 從事 NLP 研究或開發的人士
8. 建立圖像標題模型
這堂課程講解如何構建能夠為圖像生成標題的模型,結合 CNN 和 RNN 技術。課程涵蓋圖像處理和自然語言生成的交叉領域,提供從數據準備到模型訓練的全流程指南,讓學習者全面了解圖像標題生成的技術。
▍適合人群:
● 對圖像處理和文本生成有興趣的學習者
● 希望實現圖像標題生成應用的人士
這 8 堂 Google 免費 AI 課程為學習者提供了豐富的學習資源,無論是初學者還是有一定基礎的專業人士,都能找到適合自己的內容。通過這些課程,你將能夠更好地理解和應用 AI 技術,提升自身的技術水平,應對未來的挑戰。立即加入學習行列,掌握最新的 AI 知識,開啟你的智能時代!
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喵星人

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