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  18*******42 2022-07-02
  （1）特別熟練深度學(xué)習(xí)平臺(tái)框架和底層開發(fā)技術(shù)。
  
  （2）比較新出現(xiàn)的比較讓人眼前一亮的視覺領(lǐng)域，比如AI換臉，生成，美顏，等等。
  
  （3）既懂深度學(xué)習(xí)，又懂傳統(tǒng)學(xué)科并且比較深水的領(lǐng)域，比如決策調(diào)度，生物分子合成制藥，等等。
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  13*******82 2022-07-02
  什么決定了有沒有錢途？最主要是看有沒有用處，能產(chǎn)生多大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。目前人工智能真的能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值的方向（特別是在國(guó)內(nèi)），是數(shù)的過來的幾個(gè)方向，比如人臉識(shí)別，語音識(shí)別，缺陷檢測(cè)等等。什么決定了是不是內(nèi)卷？最主要是看盤子大小和從業(yè)人員多少的比例，做一些偏理論研究的，或者是傳統(tǒng)模型的，再或者是可解釋性等不能直接漲點(diǎn)的方向，就算從業(yè)人員很少，也很卷。回歸題主的問題，一般來講，有錢途的方向都是內(nèi)卷的，因?yàn)榇蠹叶疾皇巧底?，市?chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，錢多的崗位自然就競(jìng)爭(zhēng)激烈。有沒有可能有錢途又不內(nèi)卷呢？某些盤子漲得快，但是懂行的人員增長(zhǎng)比較慢的崗位，可能滿足這個(gè)要求。具體哪些研究方向滿足這一要求呢？我個(gè)人的觀察主要有以下幾個(gè)：
  
  作者：電光幻影煉金術(shù)
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  來源：知乎
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  13*******24 2022-07-02
  在比較典型的人工智能（or數(shù)據(jù)科學(xué)）相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域里幾乎沒有了。你看得到的別人也看得到，然后因?yàn)槲覀兊膯我粌r(jià)值觀體系又讓我們統(tǒng)一向錢看，內(nèi)卷不可避免。上車上得太晚了。但是確實(shí)還有些其他行業(yè)用得上人工智能，例如農(nóng)業(yè)、制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。但是這些不是人工智能主導(dǎo)的行業(yè)，而是以人工智能為輔助的。在這些傳統(tǒng)行業(yè)里，內(nèi)卷較輕。因?yàn)檫€沒有明顯的信號(hào)表明人工智能能帶來更廣闊的市場(chǎng)（也就是說不一定有錢，需要賭）。另外就是本行業(yè)內(nèi)的從業(yè)人員也在學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)技術(shù)，企圖完成轉(zhuǎn)型；所以即便以后有市場(chǎng)，內(nèi)卷也會(huì)快速推進(jìn)到白熱化水平。所以結(jié)論是如果你是技術(shù)人員，人工智能是必要儲(chǔ)備，但是還要再在某個(gè)其他領(lǐng)域有所建樹。就比如可以關(guān)注下云計(jì)算、傳感器、仿真模擬這些，在未來幾年都很有可能有突破。
  
  作者：luckystarufo
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