前言

随着AI技术的迅猛发展,大模型(如GPT系列、BERT、ERNIE等)已经成为推动人工智能创新的重要力量。AI大模型的崛起预计将为中国乃至全球带来大量的就业机会,这些岗位将覆盖多个领域。为了帮助大家更好地把握这些机会,以下是对AI大模型相关就业机会的概述,以及一系列学习资料的推荐。

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AI大模型相关的就业机会

  1. AI模型研发工程师:负责设计、开发和优化AI大模型,包括模型的架构、算法和参数调优。
  2. 数据科学家:在AI大模型项目中,数据科学家负责数据收集、清洗、标注以及特征工程,为模型训练提供高质量的数据集。
  3. 算法工程师:专注于研究和实现各类AI算法,包括但不限于深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,为AI大模型提供技术支持。
  4. AI应用开发工程师:将AI大模型应用于实际场景中,开发各种AI产品和服务,如智能客服、智能推荐、智能图像识别等。
  5. AI平台架构师:负责构建和维护AI平台,为AI大模型的训练、部署和推理提供高效、稳定的支持。
  6. AI产品经理:负责AI产品的规划、设计、推广和销售,与市场团队紧密合作,将AI技术转化为商业价值。
  7. AI测试工程师:对AI大模型及其应用进行严格的测试,确保模型的准确性和可靠性,保障用户体验。

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零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型?

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术,如自然语言处理和图像识别,正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程,可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术,从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外,大模型技术在多个行业中的应用日益增加,掌握这一技术将有助于提高就业竞争力,并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

AI+教育:智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据,提供量身定制的学习方案,提高学习效果。
AI+医疗:智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像,辅助医生进行早期诊断,同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
AI+金融:智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策,并实时监控金融市场,识别潜在风险。
AI+制造:智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术,工厂可以实现设备预测性维护,减少停机时间。

这些案例表明,学习大模型课程不仅能够提升个人技能,还能为企业带来实际效益,推动行业创新发展。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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