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管正雄:基于预训练模型、智能运维的QA生成算法落地
1、预训练生成模型：PALM模型基于Encoder-Decoder框架在大规模语料上结合Autoencoding & Autoregressive无监督训练方式得到。QA生成：基于PALM模型在中文问答语料DuReader数据上训练，得到通用Learning to Ask模型。结合文档拆解工具获取answer和Learning to Ask生成问题得到QA对。
人工智能专业细分
1、人工智能专业主要细分方向包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱与推理、AI伦理与可解释性。机器学习：这是人工智能的基础领域，专注于通过大量数据训练模型，使计算机能够识别和利用数据中的规律和模式，从而进行预测或判断。它是AI的“大脑基础”，广泛应用于各种智能系统中。
2、人工智能下面包含多个专业，主要可以分为核心人工智能专业、交叉学科与细分应用以及其他相关专业。核心人工智能专业：机器学习：研究计算机如何通过数据自动学习规律。深度学习：基于神经网络的机器学习方法，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。计算机视觉：让计算机能够理解和处理图像或视频信息。
3、想从事人工智能行业，可学习的专业涵盖核心AI专业、支撑性技术专业、交叉应用领域、新兴细分方向及相关辅助专业，具体如下：核心AI专业人工智能：直接聚焦AI理论、算法与应用，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等核心方向，是进入AI领域的首选专业。
4、应届生：人工智能专业应届生平均月薪为2万-5万元，换算成年薪约为14万-30万元。这一薪资范围可能会受到地区、企业规模和个人能力等多种因素的影响。初/中级岗位：如应届生算法工程师（1-3年经验），年薪约为14万-30万元。计算机视觉工程师的年薪约为26万-42万元。
5、人工智能版块逻辑细分梳理 人工智能（AI）作为当今科技领域的热门话题，其细分领域众多且发展迅速。为了帮助大家更好地理解和把握这一领域的投资逻辑，以下是对2023年人工智能版块的逻辑细分梳理。核心构成 算力 定义：算力是人工智能运作的动力系统，是支撑AI应用运行的基础。
AI人才需要哪些技能
1、AI人才需要掌握以下技能：数学与统计基础 线性代数：包括矩阵运算、特征值分解等，这些是理解神经网络结构的基础。概率与统计：涉及贝叶斯理论、假设检验、分布分析等，支撑模型的不确定性处理。微积分：导数和积分是优化算法（如梯度下降）的基础。优化理论：如凸优化、梯度下降变体（如Adam），用于提升模型训练效率。
2、技术基础：AI领域人才需掌握机器学习算法、编程（Python/C++）及数据处理技能。行业适配：非技术领域人才要强化差异化优势，如教育中的个性化教学、医疗中的患者心理关怀。底层素养：逻辑推理、问题解决与文化适应性可成为长期竞争力。
3、国家对AI时代的人才要求主要体现在能力、教育培养、国际化与实践导向等方面。能力维度一是高阶思维与创新能力，具备批判性思维、复杂问题解决及跨学科整合能力，向“非标准化创作”创新，避免被AI替代。二是人机协同与技术素养，掌握数学、计算机科学基础及AI工具，具备数字素养以适应AI驱动的工作模式。
4、AI人才需要掌握数学基础、编程技能、机器学习算法和框架以及行业知识。数学是AI的基石，特别是线性代数、概率论和统计学、优化算法等。比如，线性代数帮助理解数据处理和转换，概率论则对建模和预测至关重要。编程技能对于实现AI模型和算法来说必不可少。
5、工业AI领域需要的人才岗位多种多样，主要包括以下岗位：AI算法工程师：负责开发和优化人工智能算法，要求具备扎实的数学基础和编程能力。数据科学家：专注于数据分析和模型构建，利用大数据技术提取有价值的信息。机器学习工程师：使用机器学习方法解决实际问题，要求对统计学和数据分析有深入理解。
6、掌握核心技能：如编程语言（Python、Java等）、机器学习框架（TensorFlow、PyTorch等）等，这是进入AI行业的基础。多做实战项目：通过参与实际项目，积累项目经验，提升自己的实践能力。考取含金量高的证书：如AI相关的专业认证证书，可以增加自己的竞争力。
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