プログラマーは30歳で転職すべきでしょうか？曲がるならどちらの方向がいいでしょうか？

最近、皆さんは次のような H5 に悩まされていると思います。広告ポスター500枚の予算は2,000元で、1枚あたり4元に相当します。誰がこの仕事を引き受けるでしょうか？しかし、この仕事はロボットが引き受けました！

今年5月、アリババは栄光の王スーパー神・呂班をリリースしました！彼は人工知能デザイナーの役割を引き受け、タワープッシャーのアルバイトもしていますか？彼はたくさん稼いでいます、私の呂班！

「魯班」が正式に就任してからやらなければならない仕事の量は膨大だ。2017年11月11日には4億枚の横断幕が魯班によってデザインされることになり、デザイナーたちは恐怖している。

これは、1 秒間に 8,000 枚のポスターを作成するのに相当します。私たちデザイナーはどうすればいいのでしょうか。死んでしまうのでしょうか。「私たちは長年研究し、訓練してきましたが、ロボットほど優秀ではありませんか?」 - デザイナーからの深い不満。

人工知能は徐々に私たちの日常業務に組み込まれてきていますが、まだ極限まで発展しているわけではありません。まだ発展のスタートラインに立っており、さらに充実させ、発展させ、深く研究・開発する必要があります。

そこで私は、転職を希望するプログラマーなど、人工知能に置き換えられようとしているデザイナーや若手社員に、倒れたところから立ち上がるべきだ、と言いたい。人工知能に転職して、AIエンジニアになりなさい。

しかし、人工知能への転換に適しているのはどのような人でしょうか?

1. 会計士、事務員、アシスタント、フロントスタッフ、デザイナー、教師、営業などは、AI に簡単に置き換えられる職種です。

彼らはコンピューターを扱うことが多く、基本的なコンピューター操作に習熟しており、ストレスを感じておらず、比較的安定しています。では、これらの人々は人工知能を学ぶのに適しているのでしょうか?

答えはOKです。なぜなら、このタイプの人々は給料が低く、長い間安定した仕事に就いているため、彼らも転職を望んでいるからです。結局のところ、この業界は今後登場する人工知能に直接置き換えられる可能性があり、それはいつでも失業するリスクがあることを意味します。そのため、彼らも転職を切望しています。現時点では、コンピューターや数学の基礎があれば、人工知能を学ぶことは転職の良い選択です。

教師は一日中学校で生徒を教え、教育します。彼らの仕事は安定しており、給料も比較的安定しています。しかし、このグループの人々の中には、親にこの仕事を選ぶように頼まれた人が多くいます。つまり、この仕事は非常に安定しており、親は楽な仕事をしてほしいと思っているため、彼らはしぶしぶこの仕事を選んでいるのです。ストレスが減ります。

しかし、このグループの人々の中には、教師の平均給与がそれほど高くないため、教師になりたくない才能のある人がたくさんいます。この収入を超えたい場合は、AIを選択することは非常に良い機会です。

彼らは他人を教育する能力があり、また彼ら自身の理解力も非常に強く、この理解力を利用して人工知能を非常に早く学習することができます。

2. AIへの転職に最も適しているのは、プログラマーと大学生です。

プログラマーにとって、コーダーになるまでの道は必ずしも平坦ではありません。 IT 業界に参入する若者の誰もが、トップクラスの技術専門家になるか、管理職に就くという小さな目標を持っているのではないでしょうか。

しかし、ほとんどの人は、インターネットで宣伝されているように、プログラマーは皆が世界のリーダーであり、独自のスキルを持ち、社会のトレンドセッターであるかのように華やかな存在ではなく、実際にはプログラマーで生計を立てている普通の人々です。

私の日々の仕事は、他のプログラマーと議論したり、コードを書いたり、夜遅くまで起きてコードを書き、バグを解決したり、ユーザーとコミュニケーションを取ったり、製品を批判したり、上司に批判されたりすることです。いつメンターから評価されるかはわかりませんが、それ以降は心配はありません。

しかし、メンターを見つける前に、あなたは年を取り、太り、2、3年前のように夜更かしができなくなっていることに気づき始めます。ようやく異性の友人ができましたが、彼らとどのように付き合っていけばよいかわかりません。プログラマーの道を選んだことに対する罰が徐々にあなたに降りかかってきているようです。

長く働けば働くほど、圧倒されてしまうでしょう。上司は常に若い人を好みます。急速に変化するこの社会では、一歩遅れていると、新しい若者に取って代わられてしまうように感じます。

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転職を考えたことがありますが、現実にはプログラマーの給与は多くの業界の同レベルの職種の給与を上回っており、都市部の生活費は上昇し続けています。あなたは簡単に転職を決意しますか？

調査データによると、プログラマーは一般的に30～35歳頃に転職し、起業における転職率が最も高いことが分かっています。ここでの起業とは、100万ドルの資金を持って独立し、心を込めて独自のIT製品の開発を始めることではなく、地元に戻ってレストランやミルクティーショップ、花屋を開業する人がほとんどです。

「ビッグデータ」「クラウドコンピューティング」「人工知能」などの技術の台頭により、IT業界は今後3～5年で急速な発展期を迎えることになるでしょう。これは大きな人材ギャップが生じることを意味し、特に総合的な能力を備えたハイエンドのIT人材が大手企業間の競争の焦点となるでしょう。人工知能は、長く働けば働くほど、より多くのお金を稼げる分野です。

プログラマーは30歳を過ぎると開発のボトルネックに遭遇することが多く、人工知能は調整に適した方向です。

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中国の人工知能産業は革新的な発展期にあり、人材の需要も急速に高まっています。ビジネスデータ傘下の国内有数の産業研究・コンサルティングサービス組織である中国ビジネス産業研究所が、「2017年中国人工知能産業市場展望調査レポート」を正式に発表した。この報告書は、わが国の人工知能分野が急速に発展していることを示しています。

中国ビジネス産業研究所のビッグデータによると、中国の人工知能市場規模は2015年に12億米ドルに達し、2020年には91億米ドルに達すると予測されており、今後数年間の年間成長率は50％に達することを意味します。将来、企業は人工知能を持つ企業と、儲からない企業の2種類しかなくなるでしょう。次に何をするか計画を持つべきです。

昨今、プログラマーが人工知能に転職するメリットは、業界の基礎があることです。他の業界に直接転職する勇気がないのであれば、ITの道を突き進んでみてはいかがでしょうか。

まだ卒業していない、または卒業したばかりの大学生にとっては、ちょうど今が最高の時期です。若い人は新しいことをすぐに受け入れて理解することができ、学習能力もより強くなります。若くて興味を持っていることは最高のことです。

以下のデータによると、管理職の給与はすべての職種の中で最も高く、平均 23,000 ドルに達し、次いでデータ開発と人工知能が 20,000 ドルを超えています。人工知能はインターネット関連の仕事の給与ランキングで第3位にランクされています。

人工知能を学ぼうと決心した時、問題が起こります。何から始めればいいのか分からないのです。大手ウェブサイトの無料教育ビデオを集めたり、ウェブサイトが推奨する本をたくさん買ったりしますが、実際に読んだのは3分の1にも満たないのです。学ぶことも、時間を無駄にすることもできません。独学で学びたい人はたくさんいますが、独学でAI技術者になれるのはほんの一握りの人だけです。

そのため、編集者は皆さんの自習パスにおいて一定のガイド役を担うことを願って、全員にとって効率的な学習パスを整理しました。

まず、基礎知識がない場合は、基本的なデータ分析、線形代数、行列などから始めて、高度な数学の基礎知識を最初に学ぶ必要があります。基礎があって初めて、層ごとに積み重ねることができ、論理なしに少しずつ学ぶことはできません。具体的な学習内容については画像をご覧ください。

2 つ目は、豊富で強力なライブラリを備えた Python です。他の言語（特にC/C++）で作られたさまざまなモジュールを簡単に接続できるため、グルー言語というニックネームで呼ばれることが多いです。たとえば、3D ゲームのグラフィックス レンダリング モジュールはパフォーマンス要件が特に高いため、C/C++ で書き直して、Python から呼び出せる拡張クラス ライブラリとしてカプセル化することができます。これは人工知能にとって必須の知識です。

Python の学習を重視する理由は何ですか?

広く使われているので

Python は、バックエンド開発、ゲーム開発、Web サイト開発、科学計算、ビッグデータ分析、クラウド コンピューティング、グラフィックス開発などの分野で広く使用されています。Python は、ソフトウェア品質管理、開発効率、移植性、コンポーネント統合、豊富なライブラリ サポートの向上において先進的な位置にあります。

始めるのが簡単だから

Python には、シンプルで習得しやすく、無料、オープン ソース、拡張可能、埋め込み可能、​​オブジェクト指向という利点があります。Python のオブジェクト指向プログラミングは、Java や C#.NET よりもさらに徹底しています。

世界で最も人気のある3つの言語の1つであるため

TIOBEの最も人気のある言語ランキングによると、PythonはC#を上回り、Java、Cとともに世界で最も人気のある言語のトップ3の1つになりました。

次は人工知能の重要な学習内容です。業界で長年働いているプログラマーであれば、ここから学習を始めることができます。

機械学習 (ML) は、確率論、統計、近似理論、凸解析、アルゴリズム複雑性理論などの分野を含む多分野にわたる学際的な科目です。

これは人工知能の中核であり、コンピューターをインテリジェントにする基本的な方法です。その応用は人工知能のすべての分野に広がっています。演繹ではなく、主に帰納法と合成法を使用します。

推奨アルゴリズムは、コンピューター サイエンスのアルゴリズムです。数学的なアルゴリズムを使用して、ユーザーが好むものを推測します。推奨アルゴリズムは、ユーザーの行動と数学的なアルゴリズムを使用して、ユーザーが好むものを推測します。人工知能において一定の判断の役割を果たします。

人工知能のディープラーニングとデータマイニングはどちらも機械学習のさらなる探求です。学習プロセスは実際のプロジェクトアプリケーション操作なしには実行できません。実践的な学習がなければ、将来の仕事で新しいプロジェクトに適応することは困難です。

分散型検索エンジンとは、地域、主題、IP アドレスなどの分割基準に基づいてネットワーク全体をいくつかの自律領域に分割し、各自律領域に検索サーバーを設置する装置です。これらは人工知能が学ぶべき主なものです。

独学は、実際には非効率的で費用対効果の低い学習方法です。時間の無駄になるだけでなく、知識のポイントを完全に習得することもできません。何かを得たいなら、まずはお金を払わなければならないので、条件が許せばコースを受講することをお勧めします。コース終了後は、仕事のスキルが上がるだけでなく、仕事を通じて授業料を回収できるので一石二鳥です。

デザイナー、経験豊富なプログラマー、経験の浅い大学生、または他の職種の初心者であっても、学習を続ける方法を見つければ、人工知能への転職は難しくありません。この業界で長く働くほど、得られる価値は大きくなります。