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现如今it行业本科最好的就业方向

回答

IT行业是一个不断发展和变化的领域,提供了许多不同的就业方向。以下是一些当前和未来可能具有较好就业前景的方向:

  1. 软件开发:包括前端开发、后端开发、全栈开发等,随着数字化转型的推进,对软件开发人员的需求持续增长。

  2. 人工智能与机器学习:AI和ML领域正在迅速扩展,需要数据科学家、机器学习工程师和深度学习专家。

  3. 大数据:数据分析师、大数据工程师和数据架构师等职业,专注于数据的收集、分析和解释。

  4. 云计算:云服务和解决方案架构师、云系统管理员等,随着企业越来越多地迁移到云平台,这一领域的专业人才需求增加。

  5. 网络安全:网络安全分析师、安全工程师和首席信息安全官等,保护组织免受网络攻击和数据泄露。

  6. 物联网(IoT):IoT解决方案架构师、嵌入式系统开发人员等,随着智能设备数量的增加,IoT领域的发展迅速。

  7. 移动应用开发:iOS和Android应用开发者,随着智能手机的普及,移动应用开发仍然是一个热门领域。

  8. 区块链开发:区块链工程师和架构师,随着区块链技术在金融、供应链和其他行业的应用,这一领域的需求也在增长。

  9. 游戏开发:游戏设计师、游戏开发者,游戏行业是一个不断增长的市场,对创意和技术人才都有需求。

  10. 用户体验(UX)设计:UX/UI设计师,专注于提高软件和应用程序的用户界面和用户体验。

  11. 产品管理:产品经理,负责指导产品的开发和市场定位,需要技术和商业知识的结合。

  12. DevOps:DevOps工程师,专注于软件开发和运维的自动化和整合。

  13. 量子计算:虽然还处于早期阶段,但量子计算领域的研究和开发正在增长,未来可能会成为一个重要的就业方向。

  14. 边缘计算:随着5G和物联网技术的发展,边缘计算可能会成为处理和分析数据的关键技术。

  15. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):VR/AR开发者和设计师,随着这些技术在娱乐、教育和医疗等领域的应用,需求也在增长。

选择最好的就业方向时,应考虑个人兴趣、技能、行业趋势和市场需求。同时,持续学习和适应新技术也是在IT行业保持竞争力的关键。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
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人工智能发展对就业市场的影响及对策分析(形势政策论文)
以下是关于人工智能发展对就业市场的影响及对策的分析: 影响: 带来工作场所的变化,如提高生产力,但也存在增加工作场所监视、偏见和岗位置换的风险。 预计会使劳动力市场发生显著变化,多数工作的改变速度可能比人们预想的慢。 具有像电力或互联网一样的巨大影响力,能在多种场景应用,有推动经济增长和创造就业的巨大潜力。 对策: 制定原则和最佳实践,以减轻人工智能对工人的危害,例如解决岗位置换、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。 为工人提供指导,防止雇主对工人补偿不足、不公平评估工作申请或侵犯工人组织的能力。 制作关于人工智能对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动中断(包括来自人工智能)的工人的支持的选项。 总之,人工智能的发展既带来了机遇也带来了挑战,我们需要采取相应的对策来平衡其对就业市场的影响。
2024-10-05
做一个AI和就业结合的知识博主,主要分享哪些内容呢
作为一个 AI 和就业结合的知识博主,可以主要分享以下内容: 1. 宏观层面:如创新趋势以及这些创新带来的启发,以大框架的形式讲解《预见 AGI》等主题。 2. 微观层面:包括基本产品的使用方法等。 3. 邀请行业专家授课:借助自身资源邀请专家分享见解。 4. 提示词相关:掌握提示词中的核心关键词的方法,理解并创新创作过程。 5. 案例分享:如“AI+工作场景”中的七大行业的商业化应用案例,包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等行业中 AI 的具体应用,如日常办公文档处理、学生学习评估、游戏定制化、舆情监测、金融理财顾问等。
2024-09-23
普通人如何在AI时代获取就业机会?
在 AI 时代,普通人获取就业机会可以从以下几个方面考虑: 1. 关注新行业:AI 技术开辟了新的行业领域,会产生更多的就业需求。尽管技术变革难以准确预测,但保持对新领域的关注,提升自身认知,避免选择已呈衰落趋势的行业。 2. 发展独特技能:技术专业人士应发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等,将技术智慧与人际交往能力相融合。 3. 重新规划职业生涯:对于从事可能被 AI 取代风险工作的人,需要重新思考职业规划,学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 4. 利用热门场景:像护肤、健身、穿搭和考编考证等热门场景,相关的 AI 应用受到关注和使用,为大学生等群体提供了一定的就业机会。 5. 适应企业需求:企业在生产环节中对 AI 应用的使用逐渐增加,了解并适应这一趋势,有助于获取相关就业机会。 同时,如果 AI 导致就业失衡,政府可以通过税收调节,如推行全民基本收入(Universal basic income UBI)来平衡差异。总之,要保持乐观,不断提升自己以适应时代变化。
2024-08-29
ai就业方向
以下是关于 AI 就业方向的相关信息: 一、AI 就业市场的特点 1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 二、AI 对社会关键领域的影响及就业机会 AI 革命等生产力革命促使成本下降,有可能降低从医疗到教育等关键领域的成本,使人们更容易获得和负担得起这些服务。但这需要以负责任的方式进行,以减少就业机会的流失,推动就业机会的创造。AI 将使我们能够以更少的投入做更多的事情,但政府和民营企业需要共同努力,对每个人进行再培训,并增强他们的能力。 在我们社会的某些最关键的领域,AI 将改变成本结构并提高生产力。它有可能带来更好的教育、更健康的人口和更有生产力的人,通过抽象出琐碎的工作,让我们把注意力集中在更重要的问题上,并为未来提供更好的工具。它可以解放更多的人去解决更多的问题,从而创造一个更美好的社会。 从 2024 年 AI50 强榜单中可以看出,AI 涉及的领域有扩大的趋势,这份榜单的应用范围比以往任何时候都更加广泛。我们预计在未来几年,这份榜单的深度和广度都将不断扩大。2024 年其实只是一个开始。 三、学习 AI 与赚钱的关系 学了 AI 有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术,可以在这些岗位上找到工作,获得不错的收入。此外,AI 技术在各行各业都有应用,比如金融、医疗、制造业等,掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而,是否能赚钱还取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-08-21
AI对人类就业的影响,我们应该如何应对?
AI 对人类就业产生了多方面的影响,我们可以从以下几个方面来应对: 在企业层面: 1. 公司需要更新人力资源程序,以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明,以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查,确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节,保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施,确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果,发现任何潜在的歧视并及时优化。 在政府层面: 1. 确保刑事司法系统的公平性,制定在量刑、假释、缓刑、审前释放和拘留、风险评估、监视、犯罪预测和预测性警务以及法医分析中使用 AI 的最佳实践。 2. 保护消费者,例如推进医疗保健中 AI 的负责任使用,建立安全计划以接收和处理涉及 AI 的危害或不安全医疗实践的报告。 3. 塑造 AI 在教育中的潜力,创建资源支持教育工作者部署 AI 驱动的教育工具。 对于劳动者个人: 1. 提升自己的认知,选择处于趋势内的行业,避免选择即将被完全自动化的行业。 2. 不断学习和提升技能,以适应新的就业需求。 3. 政府可以通过税收来平衡因 AI 导致的收入差异,例如推行全民基本收入(Universal basic income UBI)。 总之,虽然 AI 会带来就业岗位的变化,但也会创造新的机会。我们需要积极应对,通过企业、政府和个人的共同努力,充分发挥 AI 的优势,减少其对就业的负面影响。
2024-07-20
目前最好用的机关公文写作大模型或智能体
目前在机关公文写作方面表现较好的大模型或智能体有: 智谱清言:由智谱 AI 和清华大学推出,基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力,但在代码能力上还有优化空间,知识百科方面稍显不足。可应用场景广泛,在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景表现出色,在较复杂推理应用上效果不错,也适用于广告文案、文学写作等。 此外,在大模型中,智能体是大模型的一个重要发展方向。智能体可以理解为在大模型(如 LLM)基础上增加了工具、记忆、行动、规划等能力。目前行业里主要用到的如 langchain 框架,能通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。
2024-10-18
我想找一些具有「图片理解」能力的模型,最好是国内的
以下是一些具有“图片理解”能力的国内模型: 1. Gemini 模型:在各种图像理解基准测试中表现出色,如在表 7 中的各项测试中是最先进的,在回答自然图像和扫描文档的问题,以及理解信息图表、图表和科学图解等任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型,在多学科的 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 国内大模型: 北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com 、抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com 、智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn 、中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn 、百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ 、MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 3. 智谱·AI 开源模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型,在多模态权威学术榜单上综合成绩第一,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。 RDM:Relay Diffusion Model,级联扩散模型,可以从任意给定分辨率的图像快速生成,而无需从白噪声生成。
2024-10-16
国内可直接编辑或创建图像文件的最好用AI有哪些?
以下是一些国内可直接编辑或创建图像文件且好用的 AI 工具: 1. 无界 AI:可用于快速制作海报底图,并完成主题海报排版。操作流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 2. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 3. Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计,可将上传的照片转换为芭比风格。 6. 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量的图像和视频,但价格相对较高。 7. 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,用户可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量较高,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可。但存在一定局限性,如某些类型的图像因国内监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容时可能存在偏差。
2024-10-15
学习AGI最好的路线是啥?我想有规划的来进行学习
以下是为您规划的学习 AGI 的一些建议: 首先,对 AI 有一个初步的认识,了解其基本概念和常见工具,例如通过注册尝试各种 AI 工具,但要注意可能会走弯路。 可以参考目录索引推荐,找到适合自己的学习主线和支线,就像游戏通关一样逐步深入。 明确自己的兴趣点,因为兴趣是最好的老师,能让您更有动力坚持学习。 掌握一些方法,如万能公式法,问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,获取知识框架并深入探究每个小点。 寻找优质的信息源,像即刻 App 的“”等免费圈子,以及 Twitter 和相关官网。 在学习过程中,要注意做减法,例如只掌握最好的产品,解决具体问题,关注核心能力,理清需求和逻辑,先提升认知和洞察。 学以致用,通过学习、分享和实践不断填补知识的缝隙,成长进步。 需要注意的是,每个人的学习情况不同,找到适合自己的学习路径最为重要。
2024-10-15
全球最好的通用AI大模型是哪一个?
目前全球范围内,在通用 AI 大模型方面,OpenAI 研发的 ChatGPT 具有显著的影响力和优势。 ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的重大突破。它引发了全球范围内的广泛关注,众多科技大厂、创业公司和机构纷纷参与到 AI 大模型的竞争中。 不过,国内的通义千问系列模型,如 Qwen 也表现出色。Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型,在一些榜单中多次上榜,其开源模型的累计下载量突破了 1600 万,受到国内外开发者的欢迎。 需要注意的是,对于“全球最好的通用 AI 大模型”的评判标准并非绝对,还会受到不同应用场景和需求的影响。
2024-10-14
国内最好的音乐AI
以下是一些国内的音乐 AI 相关的初创公司: 音乐分析/推荐: :人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记,适合以音乐发现为业务的人。 :用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 :发现将音乐从歌曲和播放列表的束缚中解放出来的艺术家。 :每次播放公平报酬。 (被 SoundCloud 收购):使用人工智能帮助自动化工作流程。 (被 Spotify 收购):构建人工智能驱动的音乐应用程序。 :用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 :基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 :人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 :音乐识别和版权合规性,音频指纹、大规模翻唱识别。 :AI 音乐分析,包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。 音乐源分离: :免费的 DAW,提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 :AI 音频处理。 :在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 :为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 :为娱乐行业提供音频分离解决方案,释放经典内容的全部潜力。 :在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 :基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 :使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 :使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 :为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 :人声移除和在线卡拉 OK。 :使用多种不同算法(Demucs、MDX、UVR 等)免费分离歌曲。 :从歌曲中移除人声并分离鼓点、贝斯和其他乐器。 音乐创作与制作: :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区。 :使用 AI 创作音乐和语音。 :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和个人音乐制作人。 :通过音乐赋予新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变歌唱声音。 :为创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。
2024-10-13