1,54 milyon yapay zeka geliştiricisi, Çin'in yapay zekası köşelerde nasıl geçebilir? | Çin AI Uygulama Geliştirici Raporu
Bir zamanlar yazılım dünyayı yuttu.
Şimdi, AI yazılımı yiyor.
Yazar | Tu Min
Veriler | Yang Yang, Liu Xuetao
Görsel Planlama | Tang Xiaoyin
Üretildi | CSDN (ID: CSDNnews)
Üç yıl öncesinden, 250.000 yıllık maaş sadece lahana fiyatıydı, geçen yıl Huawei, 2.01 milyona varan yıllık maaşla en iyi yeni mezunları işe aldı. AI'nın kıvılcımı çoktan başladı ve AI geliştiricileri, büyük şirketlerin AI ve dijital dönüşümü benimsemesinin anahtarı haline geldi. .
Aynı zamanda, son ayların özel döneminde AI, "savaş salgını" nın ön saflarına koştu. AI virüs yayma modeli tahmininden, AI ses girişi durumlarından, AI drone denetimine ve diğer uygulamalara kadar, AI'nın dijital ekonomi çağında Çin'in otomasyon devrimi yüksek hızlı bir aşamada ve "AI yoksa, teknoloji yok" uygulaması da günlük hayata tamamen nüfuz ediyor.
Çin'de profesyonel bir geliştirici topluluğu olarak CSDN, Çinli geliştiricilerin son 10 yılda yapay zeka teknolojilerini ve uygulamalarını öğrenmeleri ve değiş tokuş etmeleri için önemli bir platform haline geldi. CSDN'nin en son resmi istatistiklerine göre, CSDN'nin 30 milyondan fazla kayıtlı geliştiricisi arasında 6.89 milyon geliştirici, AI teknolojisi davranışlarını okudu, yazdı ve araştırdı.Bunların arasında, AI öğrenimine ve uygulamalarına doğru şekilde odaklanan geliştiricilerin sayısı 1.54 milyona ulaştı.
Buna dayanarak, arkasındaki teknoloji eğilimlerini ve yetenekleri daha iyi anlamak ve AI ile ilgilenen tüm geliştiricilerin büyümesine ve iş bulmasına yardımcı olmak için, CSDN ve işyeri sosyal platformu Maimai ortaklaşa "Çin AI Uygulama Geliştiricileri Raporu" nu hazırladı. , Bu ilk bölümde, daha fazla geliştiricinin ve ilgili sektörlerin yapay zeka teknolojisi ve uygulama geliştirme eğilimlerini derinlemesine anlamasına yardımcı olmayı amaçlayan Çinli yapay zeka geliştiricilerinin profilinin, teknoloji ve sektör büyümesinin ve coğrafi dağılımın vb. Özelliklerini analiz etmeye odaklanıyoruz.
AI yazılımı yiyor
"Yazılım dünyayı yiyor." Netscape'in orijinal kurucusu ve tanınmış bir Silikon Vadisi yatırımcısı olan Marc Andreessen 2011'de hala hatırlıyorum.
O dönemde, PC'ler ve akıllı telefonlar gibi bilgi işlem cihazları kademeli olarak evrensel araçlar haline geldikçe ve donanım maliyetlerindeki önemli düşüşten ve donanım teknolojisinin standardizasyonundan yararlandıkça, küresel teknoloji endüstrisi yazılımın yarattığı yeni bir döneme girdi. Bu değişimi bizzat tecrübe eden tipik şirket, "akşamları bilişim yapan bir kitapçı" ve daha sonra "bu arada bir bilişim şirketi kitap sattı" diye alay edilen Amazon'du.
Bugün, yaklaşık on yıl sonra, teknoloji endüstrisi yeniden değişti Bir zamanlar dünyayı yutan yazılım şimdi, yazılımı yutan yapay zekaya dönüştü.
Çin yapay zekasının on yıllık evrimi: 2016'dan 2018'e kadar büyük bir patlama ve 2019'da sessiz bir dönem
Bununla birlikte, bu değişimin kaynağına geri giden AI, 1956'da hem refah hem de kışın yaşandığı Dartmouth Yapay Zeka Yaz Araştırma Programı ile başladı.
Ancak buna kıyasla, Google erken aşamada DNNresearch ve DeepMind'ı satın aldı, Facebook, Yann LeCun'u yapay zeka laboratuvarının başı olarak buldu ve Amazon, işin bir bölümünü dönüştürmek için makine öğrenimini kullandı. Teknoloji devlerinin liderliğindeki yapay zekanın işbirliğine dayalı gelişimi altında, yerli Qingping'in sonunda dikenler arasında yürüyen yapay zeka rüzgarı başladı. Geçtiğimiz on yıla kadar, Çin'in yapay zekası geçmişte teoride önyargılı olan akademik araştırmalardan sektöre gerçekten girmeye başladı.
Bu bağlamda CSDN, 2009'dan 2019'a kadar 10 yıl içinde yapay zeka ile ilgili veriler hakkında istatistikler yaptı ve 60 yıl önce doğan YZ kavramının bir gecede patladığını buldu.
Bunların arasında, 2016'da tamamen farklı bir zaman noktası olarak, AlphaGo'nun en iyi Go oyuncularını yendiğini gördük ve Master'ın insan-makine "Century War" da 60 galibiyet ve 0 kayıp rekoru, yapay zekanın dikkatini daha önce görülmemiş bir düzeye çıkardı. O kadar yüksek ki, AI iyi bilinen bir anahtar kelime haline geldi. Bununla birlikte, yapay zekanın popülerleşmesinin ardındaki nedenin, sürekli ilerleme ve evrişimli sinir ağları, derin öğrenme ve makine öğrenimi gibi temel teknolojilerin güçlü birleşimi olduğu sıklıkla göz ardı edilmektedir. Bu sayede bu teknolojik dünyanın en hassas teknoloji geliştiricileri, sadece "insan gücüne" sahip olan ancak "zekaya" sahip olmayan uygulama araştırma ve geliştirme yöntemlerinden nasıl kurtulacağına dair net bir anlayışa sahip olmuş ve sonuç olarak AI sektörü giderek daha fazla ilgi çekmiştir. Birçok geliştirici katıldı.
Sonraki yıllarda, örneğin 2017'de, birçok politikanın desteğiyle, Danıştay, 2030'da Çin'in yeni nesil yapay zekasının geliştirilmesi için rehber ideolojiyi, stratejik hedefleri, temel görevleri ve garantileri ortaya koyan "Yeni Nesil Yapay Zeka Geliştirme Planı" nı yayınladı. Yapay zekanın geliştirilmesinde Çinin ilk hamle avantajını inşa etmek, yenilikçi bir ülkenin ve dünyanın teknolojik gücünün inşasını hızlandırmak ve yapay zeka geliştiricilerinin sayısını neredeyse ikiye katlamak için önlemler, dağıtımlar ve düzenlemeler.
Yapay zeka teknolojisinin 10 yıllık evrimi
Ancak, AI teknolojisinin 10 yıllık evriminden, 2018 ve 2019 arasında, tıpkı Shanghai Wage Intelligent Technology Co., Ltd.'nin genel müdürü ve Setaria Teknoloji Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü dekanı gibi, AI'nın genel gelişiminde de hafif bir düşüş eğilimi olduğunu gördük. Shao Hao bir keresinde Çin Geliştirici Anketi'nde yapay zekanın mevcut durumu hakkında şu yorumda bulundu: "2019'daki sektör düşüşünden sonra, hem sektör devleri hem de gelişmekte olan tek boynuzlu atlar, yapay zekanın gerçekten uygulanabileceği senaryoları incelemeye başladı. Kurumsal yapay zekanın mevcut durumundan Pek çok şirketin hala bilgi aşamasında olduğu ve yapay zekanın oynayabileceği avantajların yeterince açık olmadığı, ancak RPA ve diyalog sistemleri gibi ortaya çıkan bazı yapay zeka formlarının kademeli olarak tanındığını ve uygulandığını gösteren eğilimler var. "
İnternet endüstrisinde AI devrimi
Maimai büyük verisine göre, bu şirketler şu anda yazılımın hakim olduğu BT İnternet alanına odaklanıyor ve bu sektördeki ilgili AI geliştiricileri,% 80,1 gibi yüksek bir oranla en büyük oranı oluşturuyor.
Buna ek olarak, finans endüstrisi ve imalat endüstrisi de% 8,4'ü oluşturan birçok AI geliştiricisini bir araya getirdi.Bu aynı zamanda bu geleneksel endüstrilerin AI'ya dönüşümlerini de hızlandırdığı anlamına geliyor.
Geliştiricilerin AI teknolojisi trendlerine ilişkin algısı
Bu trend altında, AI uygulama geliştiricilerinin kullandığı araçlar ve silahlar da sektörün uygulanmasıyla değişti.
Derin öğrenme, makine öğreniminden daha popüler
AI segmentasyonu alanında, geliştiriciler esas olarak derin öğrenme, bilgisayarla görme, makine öğrenimi ve diğer ana alanlara odaklanır ve bu teknolojiler, akıllı şehirler, akıllı evler ve akıllı lojistik gibi senaryolarda zaten en yaygın temel destek teknolojileri haline gelmiştir.
AI araç çerçevesi rekabeti: OpenCV, TensorFlow, Torch / PyTorch'u çok aşıyor, yerel PaddlePaddle TOP10'a giriyor
Teknik uygulama düzeyinde, en sezgisel araç OpenCV'dir. Nispeten daha eski OpenCV, AI alanında yaygın olarak kullanılmasına rağmen, AI ile sınırlı değildir. O zamanlar, Ocak 1999'da, bilgisayarla görme için evrensel bir arayüz sağlayan OpenCV'nin ilk beta sürümünün piyasaya sürülmesiyle, yapay zeka geliştiricilerinin yapay zeka çağında hızlı bir şekilde karmaşık uygulamalar geliştirmelerine yardımcı oldu. 20 yıllık evrim içinde OpenCV, otonom sürüş, kamera kalibrasyonu ve endüstriyel denetim sistemleri gibi senaryolarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Ek olarak, TensorFlow ve PyTorch'un temelde dünyayı böldüğü yapay zeka açık kaynak çerçeveleri alanında yerleşik bir gerçek vardır.Teknik yeteneklerden ekolojik yapıya kadar, yapay zekanın uygulanması için güçlü destek sağlayabilirler ve bu da çoğu şirketin bunları inşa etmesini sağlayabilir. Kendi AI uygulamanızın ihtiyaçları.
Buna karşılık, TensorFlow, AI araçları arasında karanlık bir at olarak kabul edilebilir. 2015'te Google, makine öğrenimi ve derin sinir ağı araştırması için resmi olarak açık kaynaklı TensorFlow. 5 yıldan kısa bir süre içinde, "AI endüstrisinin Android'i" olarak bilinen TensorFlow, birinci sınıf bir açık kaynak makine öğrenimi çerçevesi haline geldi.
En son istatistiklere göre, yerleşik çapraz platform bilgisayar görüşü kitaplığı OpenCV, gücüyle ilk sıraya yükseldi ve ülke çapındaki AI geliştiricileri için favori AI araç çerçevesi haline geldi. İkincisi TensorFlow'dur.
Ardından, statik derin öğrenme çerçevesinden sonra TensorFlow, Torch / PyTorch'tur. İkisinde pek çok benzerlik var, ancak Torch / PyTorch'un neden TensorFlow'dan çok daha az kullanıldığını sormam gerekiyor. Bunun nedeni, bir yandan Torch / PyTorch'un esnek olması, ancak PyTorch'un 2017'de yalnızca açık kaynaklı olması. TensorFlow'un arkasında büyük bir adım; Öte yandan, TensorFlow'un GPU dağıtılmış hesaplamadaki olağanüstü performansı, birçok şirketi ve geliştiriciyi TensorFlow'u denemeye daha istekli hale getiriyor.
Aşağıdaki çizgi grafikten de görülebileceği gibi 2017-2019 döneminde yapay zekanın patlamasıyla bu teknolojilerin uygulama sıklığı eşi benzeri görülmemiş bir etkinliğe ulaştı.
Ek olarak, yukarıdaki ana akım AI araç çerçeveleri arasında, yerel derin öğrenme çerçevelerinin / platformlarının yükselişini de gördük:
- Birincisi, 9. sırada yer alan PaddlePaddle: Çin'in ilk ve tek açık kaynak, tam işlevli derin öğrenme platformu olan Baidunun kürek, ultra büyük ölçekli derin öğrenme paralel eğitim için hem yoğun hem de seyrek parametre senaryolarını destekleyebilir. Trilyonlarca ölçek parametresi ve hatta daha yüksek seviyelerle verimli paralel eğitimi destekler.Ayrıca, teknolojik inovasyon yoluyla verimli, istikrarlı ve düşük maliyetli olan böylesine güçlü bir derin öğrenme paralel teknolojisi sağlayan ilk derin öğrenme platformudur.
- İkincisi, 13. sırada yer alan Tencent NCNN: NCNN, cep telefonları için optimize edilmiş yüksek performanslı bir sinir ağı ileri hesaplama çerçevesidir. NCNN'yi temel alan geliştiriciler, derin öğrenme algoritmalarını verimli yürütme için cep telefonlarına kolayca aktarabilir ve yapay zeka uygulamaları geliştirebilir.
- Üçüncüsü Face ++ / Brain ++ / MegEngine (Tianyuan) 15. sırada yer alıyor: üçü de Megvii için platformlar ve araçlar. Megvii, teknik çerçeveyi yineleme sürecinde, Ocak 2019'da teknolojinin ve sahnenin iki boyutundan stratejik bir yükseltme yaptı ve yüz tanıma ve yüz analizinde eksiksiz görme teknolojisi hizmet çözümlerine sahip bir bulut vizyon hizmeti platformuna sahip olacak. Face ++ daha da yükseltildi ve daha sistematik bir AI algoritma motoru Brain ++'a dönüştürüldü. Kısa bir süre önce Megvii, C ++, CUDA ve Python kodu dahil olmak üzere toplam yaklaşık 350.000 satır kodla AI üretkenlik platformu Brain ++ - MegEngine'in (Tianyuan) temel bileşenini resmen açık kaynaklı olarak sağladı. Bu bağlamda Megvii, Brain ++ 'ı açarak, AI yeteneklerini daha fazla geliştiriciye getirmek için AI için bir dizi Visual Studio oluşturmaya çalıştığını söyledi.
Genel olarak, Baidu Feida, nispeten eksiksiz bir uçtan-uca açık kaynak derin öğrenme platformu ekolojisine sahip bir ülkede liderdir; Megvii'nin hacmi nispeten küçüktür, ancak esnekliği ve verimlilik avantajları ona güçlü bir çoklu platform sağlar. Çoklu cihaz uyarlanabilirliği; NCNN, benzer çerçeveler arasında en iyi çapraz platform uyumluluğuna sahiptir.
Şu anda, uçan kürekler, NCNN, Face ++ / Brain ++ / MegEngine, AI geliştiricileri tarafından yaygın olarak kullanılan EN İYİ 20 araç arasında listelenirken, şüphesiz Çin'de yerelleştirmenin gücünü de gösteriyor. Baidu, Tencent, Megvii ve hatta daha fazla şirketin girişiyle, yerel derin öğrenme çerçevesi / platform pazarı bir oyun oynamaya başladı. Ancak, yerel derin öğrenme çerçevelerinin bir temsilcisi olarak Baidunun PaddlePaddle'ın Dört yıllık yinelemeden sonra, hala yapay zeka geliştiricileri için yaygın olarak kullanılan çerçeveler arasında 9. sırada yer alıyor.Bunun altında, yerel araçlar nasıl atılımlar yapabilir? Çin'in yapay zekası köşeleri geçmeyi nasıl başaracak?
Bununla ilgili olarak, CSDN'nin kurucusu ve Geekbang Venture Capital'in kurucu ortağı Jiang Tao, Çin'in yapay zekasının umudunun uygulamasında yattığını söyledi. Yapay zekanın hayatın her alanına gerçekten girmesi için yapay zeka uygulama geliştirme yeteneklerine sahip milyonlarca mühendis, ürün yöneticisi ve ürün yöneticisi gerekiyor. Sektör uzmanları.
Yapay zeka ile ilgili beceri geliştiricilerin coğrafi dağılımı
Yapay zeka ile ilgili beceri geliştiriciler TOP5 bölgelerinin dağılımı: Beijing, Guangdong, Jiangsu, Shanghai, Zhejiang
Coğrafi dağılım açısından, bu rapor, yapay zeka ile ilgili beceri geliştiricilerin en son 20 bölgesel sıralamasını açıkladı: Sürekli olarak birinci sırada Pekin, ardından ilk kademede Guangdong, Jiangsu, Şangay ve Zhejiang geliyor.
Yapay zeka ile ilgili beceri geliştiricilerin İLK 5 şehir dağılımı: Pekin, Şangay, Shenzhen, Guangzhou, Nanjing
Verilerden, ister daha geniş bir İnternet şirketi, ister daha odaklanmış bir AI şirketi olsun, Pekin, Şanghay, Guangzhou ve Shenzhen'deki birinci kademe şehirlerin ilk tercihleri olduğu ve çekilen yapay zeka meraklılarının oranının nispeten yüksek olduğu görülüyor.
Bunların arasında, Pekin'de yapay zeka ile ilgilenen geliştiricilerin sayısının neden Şangay'ın iki katından, hatta Hangzhou'nun üç katından fazla olduğunu tartışırken, Yapay Zeka ile ilgili araştırma birimlerinin ve Peking Üniversitesi, Tsinghua Üniversitesi gibi yüksek öğrenim kurumlarının, Çin Bilimler Akademisi, Pekin'de bulunmakta olup, büyük işletmeler ve araştırma enstitüleri için en doğrudan ve verimli AI eğitimi ve çıktılarını sağlamaktadır. Ayrıca akıllı şehirlerin önemli şehirlerinden biri olan Pekin, birçok yüksek kaliteli yapay zeka firmasını bir araya getirdi.
Aynı zamanda, Nanjing, Xi'an, Chengdu, Hangzhou ve Wuhan gibi yeni birinci kademe şehirler, AI meraklıları için ikinci en büyük buluşma yeri haline geldi.
Ek olarak, coğrafi konum ve diğer faktörler nedeniyle, Shenyang ve Dalian gibi şehirler geleneksel üretime daha fazla odaklanmıştır, bu nedenle ilgili endüstrilerle ilgilenen veya bunlarla ilgilenen nispeten az sayıda AI geliştiricisi vardır.
Bununla birlikte, Pekin, Şanghay, Guangzhou ve Shenzhen'e ek olarak, Alibaba, NetEase, Huawei Hangzhou Araştırma Enstitüsü gibi devler ve birçok girişimci şirket Hangzhou'ya yerleştiğinden, Hangzhounun teknolojik rekabet gücü giderek güçlendi. AI uygulamaları açısından, Geliştiricilerin dikkatinin etkinliği, diğer yeni birinci kademe şehirlerinkinden daha yüksektir.
Yapay zeka geliştiricilerinin portresi: Daha gençti ve en yüksek lisans geçmişine sahip
AI uygulama senaryolarının yaygınlaşmasıyla, AI yetenekleri uzun zamandır yetersiz kalıyor. Bu bağlamda, bir ay önce, Eğitim Bakanlığı'nın resmi web sitesinde "Eğitim Bakanlığı'nın 2019'da Normal Yüksek Öğretim Kurumlarında Lisans Programlarının Kayıt ve Onay Sonuçlarının Açıklanması ve Onaylanması Hakkında Duyuru" yayınladı. Onay sonuçları, Çin Renmin Üniversitesi, Pekin Kimya Teknolojisi Üniversitesi, Pekin Posta ve Telekomünikasyon Üniversitesi, Pekin Normal Üniversitesi , Çin İletişim Üniversitesi, Fudan Üniversitesi ve diğer 179 kolej ve üniversite, yapay zeka ile ilgili büyük veri, akıllı bilim, otomasyon ve diğer yönleri içermeyen yapay zeka ana dallarını yeni ekledi.
24 yaşın altındaki geliştiriciler% 51'e kadar hesap veriyor
Yapay zeka büyümeye başladıkça, kolejler ve üniversiteler yapay zeka yeteneklerinin eğitimini güçlendiriyor ve getirdikleri yetenekler kaçınılmaz olarak genç neslin eğilimini gösterecek. Bu, verilerden de görülebilir. Ankete göre, 24 yaşın altındaki AI geliştiricileri, yapay zeka endüstrisinde% 50'yi oluşturan ana güç haline geldi; ikincisi, daha fazla deneyime sahip 24-35 yaş arası AI geliştiricileri,% 38'i oluşturan azınlık değil.
Ancak, 35 yaşın üzerinde nispeten az sayıda AI mühendisi var, sadece% 11.
Bu eğilim aynı zamanda tüm İnternet'teki yeteneklerin mevcut yaş eğilimiyle de tutarlıdır. Daha önce, yazılım geliştirme alanında CSDN tarafından yayınlanan "2019-2020 Çin Geliştirici Anketi Raporu" na göre, 30 yaş ve altı geliştiricilerin oranı % 80 veya daha fazla. Geleneksel ve yenilikçi görüşlerin çarpışmasında, teknoloji endüstrisinin gençleşmesi kötü bir şey değildir ve aynı zamanda teknolojinin yinelemeli inişi için daha fazla olasılık getirecektir.
Bununla birlikte, yüksek maaşlarla gelen bu yüksek basınçlı BT alanında, daha fazla erkeğin daha az kadına oranı norm haline geldi ve bu aynı zamanda AI endüstrisi için de geçerli. Bundan önce, AI endüstrisinde tanınmış bir figür ve Stanford Vision and Learning Lab (SVL) başkanı Li Feifei, açıkçası, "Kendi laboratuvarımda bile, yeterince renkli ve kadınlardan oluşan insanları işe alamıyorum. Şimdi geçmişten daha tipik olmasına rağmen. Çin'deki yapay zeka laboratuvarı daha çeşitli ama yine de çoğunlukla erkek. "
Yapay zeka endüstrisinde, lisans öğrencileri en yüksek orana sahiptir ve doktora / doktora sonrası öğrenciler azdır
Ülkenin kaliteli eğitimi şiddetle desteklediği varsayımı altında, yaşamın her kesiminde işe alım eşikleri yükseltilmiştir. Gelişmekte olan AI endüstrisinde, ister büyük bir fabrika ister girişimci bir şirket olsun, birçok şirketin işe alımı bir lisans derecesi ile başlar.
Son istatistiklere göre, AI yeteneklerinin% 43,6'sı lisans derecesine sahip, ardından% 28,4'ü yüksek lisans derecesi ve yüksek eğitimli doktora / doktora sonrası personel sayısı en az% 2,8. Bu oran, tüm yazılım geliştiricisinin akademik dağılımının oranından farklıdır. Daha geniş bir yazılım geliştirici grubunda, lisans derecesine sahip geliştiricilerin oranı% 66 ve lisansüstü öğrencilerin ve doktora öğrencilerinin yalnızca% 11 ve% 1'ini oluşturuyordu. . Buna karşılık, AI alanındaki yeteneklerin akademik nitelikler için daha yüksek gereksinimleri vardır.
Algoritma mühendisleri ve veri analistleri, yapay zeka geliştiricilerinin ilk tercihi haline geldi
Belirli pozisyonlar açısından, AI teknoloji yığınındaki algoritma mühendislerinin oranı en yüksek olup,% 48,4'ü oluşturuyor. Daha önce, Shanghai Wage Intelligent Technology Co., Ltd.'nin genel müdürü ve Setaria Teknoloji Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü dekanı Shao Hao, Çin Geliştirici Anketi'nde yapay zekanın mevcut durumu hakkında yorumda bulundu.İstihdam açısından ticari uygulama algoritma mühendisliğinden kaynaklanıyor. Bu nedenle firmaların neredeyse yarısında algoritma ekibinin büyüklüğü sadece tek haneli rakamlarda, diğer taraftan sağlam mühendislik yeteneklerine sahip algoritma mühendisleri daha popüler.
Bu verilerden algoritma mühendislerinin oldukça popüler olduğu görülebiliyor ancak taraf, rekabetin daha yoğun olduğunu da yansıtıyor. Bu bağlamda, sektördeki bir uygulayıcı olan Zhao Yiming, "Algoritma Mühendislerinin Krizi" başlıklı makalesinde şunları söyledi:
Ortalama algoritma mühendisi için iki ana kriz vardır.
- Bir yanda insanlardan gelen bir rekabet var, çok sayıda mezun ve stajyer bu sektöre akın etti.Yetenek boşluğu hızla doluyor, hatta doyuyor ve gelecekteki rekabet daha yoğun hale gelecek;
- Öte yandan, makinelerden gelen bir rekabet var, çok sayıda algoritma mühendisinin yerini yakında her gün çalıştıkları algoritmalar alacak. İkisi birbirini kötüleştiriyor ve yapay zeka yetenek pazarı sonunda bir kızıl deniz olacak.
Algoritma mühendislerine ek olarak, birçok geliştirici, yapay zeka endüstrisine girerken sırasıyla% 32,4,% 6,1 ve% 6'yı oluşturan veri analistlerini, makine öğrenimi mühendislerini ve veri madenciliği mühendislerini seçti.
AI işe alımı hala altın üç gümüş dört, altın dokuz gümüş on yasasını takip ediyor
Peki, AI dalgası altında, AI geliştiricilerinin bir iş bulması ne zaman uygundur? "Çin'deki Yapay Zeka Uygulama Geliştiricileri Raporu" ndaki yapay zeka yetenek alımı ve iş arama eğilimine göre, bir yandan geleneksel Altın Üç Gümüş Dört ve Altın Dokuz Gümüş On her yıl en yoğun işe alım sezonlarıdır ve yetenek pazarı akarken, diğer yandan gerçek zamanlı ilgi gereklidir. Sektör eğilimleri fırsatlar bekliyor. Örneğin, Ocak 2019'dan Şubat 2020'ye kadar yapay zeka yetenek işe alma eğilim grafiğine göre, Kasım ayında sektörün yapay zeka yeteneklerini işe alma talebi zirveye ulaştı ve ardından Aralık ayında bir dalga geldi. İş arama zirvesi.
Ek olarak, veri anketlerine göre, 2020 Ocak ayında Bahar Şenliği tatili ve salgın nedeniyle, ister kurumsal işe alım, ister yetenek işi arama olsun, eğilimin biraz yavaş olduğunu gördük. Şubat ayında büyük şirketlerin uzaktan çalışmaya başlamasıyla birlikte, yapay zeka ile ilgili yeteneklerin işe alım durumu iyileşmiş olsa da, hız hala iş arama talebi kadar hızlı değil.
On yıllık yapay zeka, bir gecede patlak verdi, ayakların altında yükseldi ve geleceği keşfediyor
Yapay zeka şu anda Kambriyen patlama aşamasındadır ve en son verilere göre, yapay zeka geliştiricilerinin% 37'si 6 yıldan fazla bir süredir sektörün içindedir ve 0-3 yıl boyunca sektöre yeni giren yapay zeka geliştiricilerinin sayısı en büyük orandır. ,% 38'e ulaştı. Gençlik trendi altında, bu oran gittikçe yükselecek.
Bu aynı zamanda, yapay zeka ile geleneksel endüstrilerin ve günlük yaşamın hızlanan entegrasyonu, Çin'de açık kaynak teknolojisi ekolojisinin artan popülaritesi ve yapay zekayı kucaklayan daha fazla kaynak ve daha fazla algoritma, teknoloji ve uygulamanın birleşimiyle geleceğin AI dönemi.
AI çağında, sınırlarını açan AI uygulama geliştiricilerine aittir.
Sürekli olarak çeşitli endüstrilere entegre olan AI teknolojisi ürünlerinin hızlı yinelemesiyle CSDN, AI teknolojisi ve uygulamaları etrafında sektöre daha kapsamlı ve derinlemesine bir "Çin AI Uygulama Geliştirici Raporu" getirmek için daha fazla ortağı bir araya getirecek. Bu bölüm serisinde, WeChat aracılığıyla daha fazla AI şirketini ve potansiyel ortağı da memnuniyetle karşılıyoruz ( Kimlik: donyintxy ) Veya posta ( tangxy@csdn.net ) Yapay zeka ekolojik yapı ve uygulama yeniliği üzerinde çalışmak için CSDN ile iletişime geçin, birlikte çalışın ve 100 milyon teknik kişiye ulaşın.
Eşzamanlı,
