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微軟、Google都有,CP值最高的AI線上課程一次看!職缺薪水都看漲

商周.com
發布於 2023年02月13日01:00 • 邱韞蓁 編譯

這不是科幻情節,AI(人工智慧)時代,真的來了!

聊天機器人ChatGPT自去年底爆紅,加速點燃科技巨頭之間的AI大戰。不只Google於6日宣布推出最新聊天機器人「Bard」,正式參戰,來自中國的百度,也同時宣布自家的類ChatGPT應用「文心一言」(ERNIE Bot)將於今年3月向大眾開放。

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面對AI大趨勢來勢洶洶,要如何才能跟上AI時代、成為相關人才?

AI入門新手該了解的技術

AI究竟是什麼?其實還分為強AI、弱AI。《西部世界》(Westworld)等科幻影劇中出現的超先進機器人,能夠做到人類能做的一切事情,即屬於強AI(Artificial General Intelligence,AGI)。雖然相關研究仍大量產出中,但目前較不可能發生。

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相比之下,弱AI(Artificial Narrow Intelligence,ANI)才是當前蓬勃發展中的技術。因其聚焦於部分或特定領域,如自動駕駛、智慧音箱、智慧農業系統等。

根據有「全球最受歡迎AI教科書」之譽的《人工智慧:現代方法》一書解釋,弱AI包含不同副主題,這些也是想入門AI的新手,需要了解的基本範疇:

  • 自然語言處理(Natural Language Processing):讓機器成功以人類語言溝通
  • 知識表現(Knowledge Representation):儲存知道或聽到的數據、資料
  • 自動推理(Automated Reasoning):回答問題並得出新結論
  • 機器學習(Machine Learning):配合深度學習等方式,適應新環境並偵測、推斷出新模式
  • 電腦視覺(Computer Vision)、語音辨識(Speech Recognition):以看、聽等方式感知世界
  • 機器人技術(Robotics):操縱物品、能將其四處移動

美國數據科學學習網站LearnDataSci補充,以上最關鍵的正是「機器學習」。此外,由於AI屬於高度先進的數學與電腦科學學科,為了順利接軌,最好也先具備基礎的統計學、機率、線性代數、微積分,以及Python、R、Java、C++等編程語言能力,不過也不用熟練到研究生等級。

AI有哪些相關職缺?薪水如何?

AI能運用的領域,不只科技業,還橫跨金融服務、醫療、旅遊、交通等產業。以下是幾個常見的職缺名稱:

  • 機器學習工程師:開發或實施演算法,讓電腦能從數據學習。包含處理大型資料集、設計和測試機器學習模型、調整演算法以達高效率執行。
  • 數據科學家:善用數學、統計、電腦科學方面的知識處理複雜數據集,並與組織合作以改善決策能力。
  • 軟、硬體工程師:開發能讓電腦運作的軟體,如創造演算法、測試程式碼、故障排除;設計、監督電腦硬體組件製造,如印刷電路板、處理器、儲存設備。
  • 資安事件分析師:規劃並實施資安保護策略,保護電腦網絡與系統。如研究資安威脅、評估風險、擬定對策。

雖然各個工作內容有所不同,但整體而言,多數AI工程師需要設計並創造AI模型,從模型的維護到性能監督,也都是工程師的職責。

薪資方面,在台灣,根據1111人力銀行去年整理的平均薪資,顯示近年來對AI專業領域的需求確實強勁。入行3年月薪即達逾5萬元,資歷5年以上更上看7萬元,成長幅度達22.4%,超過電子工程師等職位;在美國,AI工程師的年薪則高達12萬美元(月薪約合新台幣30萬元)。

CP值高的AI線上課程

隨著AI越來越夯,也催生許多線上課程。

紐約時報報導,繼喬治亞理工學院成為全美第一個、由經認可之學校開設的低成本線上電腦科學碩士學位之後,另一間電腦科學名校——德州大學奧斯汀分校——也正打算開辦規模小、低成本的線上AI科學碩士學位。預計於今年6月開始招生、明年春季開學。

該學位主打高CP值,目標每年招收2,000名學生。除了學費只要1萬美元,是約翰霍普金斯大學的4分之1,而且也不要求申請者必須擁有電腦科學的大學學位,只要能展現在工程、計算等領域的專業知識,都有機會入學。

內容上,它將專注於機器學習、健康上的AI應用、自然語言處理等,甚至還提供正式的道德訓練,旨在讓學生了解AI系統的社會面影響。

除了上述正式學位之外,IBMGoogle賓州大學倫敦帝國學院等各大企業或名校,同樣也有開辦自己的線上課程。

又例如,在微軟教育網,可見到一系列免費與付費的課程,也有機會通過測驗,拿到相當於美國教育委員會(ACE)大學學分資格的微軟認證。

在Coursera,則有該平台共同創辦人吳恩達開設的基礎課程AI For Everyone,短短4周的課程讓新手容易上手,以及他成立的深度學習機構DeepLearning.AI並接著提供中階、高階課程,都獲得市場上高評價。

資料來源:紐約時報LearnDataSci

核稿編輯:林易萱

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