打扎实基础,业务AI学起来,有机会转
#AI岗位暴涨12倍,你会转AI赛道吗?#
作为前端工程师,我不会盲目跟风转纯AI赛道,而是选择大前端+AI的融合方向。先把前端基础、工程化和业务逻辑打扎实,再把AI作为能力增量,学习大模型应用、智能组件、AIGC交互等实用技术,把AI能力落地到实际业务中。既守住前端核心优势,又抓住AI红利,走更稳、更具竞争力的长期路线。
作为前端工程师,我不会盲目跟风转纯AI赛道,而是选择大前端+AI的融合方向。先把前端基础、工程化和业务逻辑打扎实,再把AI作为能力增量,学习大模型应用、智能组件、AIGC交互等实用技术,把AI能力落地到实际业务中。既守住前端核心优势,又抓住AI红利,走更稳、更具竞争力的长期路线。
全部评论
相关推荐
查看3道真题和解析 点赞 评论 收藏
分享
牛客99087562...:抱抱你,不要内耗,简历挂你只能说是他们的损失,虽然运气暂时没那么好,但是懂车帝之前都邀请你了说明你的能力还是得到了高度认可的,只是时间线的问题,时刻保持上进的心就一定会柳暗花明又一村的,加油吧,好好休息一下啦,期待在懂车帝看到你 点赞 评论 收藏
分享
书海为家:#人脑vsAI#
尽管深度学习的最初灵感来源于人类的大脑,但二者的运作方式截然不同:深度学习所需要的数据量远比人脑所需要的多得多。可是一旦经过大数据训练,它在相同领域的表现将远远超过人类(尤其是在数字的量化学习,例如挑选某人最可能购买的产品,或从100万张脸中挑选最匹配的一张)——相对来说,人类在同一时间内只能把注意力放在少数几件事情上面,而深度学习算法却可以同时处理海量信息,并且发现在大量数据背后的模糊特征之间的关联,这些模糊特征不仅复杂而且微妙,人类往往无法理解,甚至可能不会注意到。
虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”,但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力。
与人类相比,深度学习想要充分发挥作用,离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数,这三项缺一不可,如果缺少其中任何一项,深度学习将无用武之地。 点赞 评论 收藏
分享