ChatGPT给程序员带来了哪些就业机会?

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ChatGPT是人工智能领域中,自然语言处理方向的重要组成部分。ChatGPT现象级出圈,加速了人工智能的发展。
人工智能的高速发展,网络中各种分析大量岗位或将被人工智能取代,可能不久的将来大量职场人失业。
但是从技术的角度来看,人工智能的高速发展,实际上会给程序员带来就业红利。
今天就来跟大家聊一聊,ChatGPT给程序员带来了哪些就业红利?
01 ChatGPT在人工智能领域的实际应用
首先,来看看一些大厂在人工智能领域利用ChatGPT做出了哪些相关产品。
百度公司于3月16日发布了备受期待的人工智能聊天机器人——文心一言。目前仅供数量有限的用户申请使用。
阿里巴巴集团控股有限公司4月11日公布了通义千问,这是一种类似于 GPT 的 AI 大型语言模型,计划在不久的将来集成到公司的所有业务应用程序中。
两位知情人士在2月份告诉路透社,腾讯控股已经成立了一个开发团队,致力于开发一款名为“腾讯AI Lab GPT-3 Model”的类 ChatGPT 聊天机器人。在征求意见时,腾讯重申了 2 月 9 日的声明,即它正在研究 ChatGPT 工具技术。
中国复旦大学的一个团队于2月20日推出了一个类似于 ChatGPT 的聊天机器人,他们称之为 MOSS。然而,由于流量激增,该平台在推出数小时后就崩溃了,该团队道歉说这是一个非常不成熟的模型,有一个在达到 ChatGPT 级别之前还有很长的路要走。
电子商务公司京东于 2 月 10 日表示,计划推出一款类似于 ChatGPT 的产品,并称其名为 ChatJD,旨在服务于其他企业。
据中国当地媒体 2 月 18 日报道,中国电信集团公司正在开发用于电信的工业版 ChatGPT,它将在某些客户服务功能中使用人工智能。
2月8日,一位熟悉该公司的消息人士告诉路透社,游戏公司网易计划部署大型语言模型技术来为其教育业务服务。
360安全科技公司2月8日表示,其拥有语言模型技术,但无法明确表示何时会推出相关产品。
据政府支持的澎湃新闻2月9日报道,短视频应用快手科技正在研究大型语言模型,它将用于改进其 AI 客户服务等产品。
除了以上列举出来的大厂在人工智能领域利用ChatGPT技术发布的产品,服务于业务或用户,其实也有初创公司利用ChatGPT技术做出了年营收1亿美元的产品。
这家初创公司就是 Midjourney。
在 AIGC 热潮下,创立于2021年8月的Midjourney,2022年7月12日进入公测后,不到一年的时间实现了1000万用户和1亿美元营收。
02 ChatGPT在人工智能领域使用的是什么技术?
ChatGPT使用了深度学习技术,特别是一种被称为“变压器”(Transformer)的神经网络模型。
上述初创公司Midjourney所使用的技术也是Transformer,它已经成为当前自然语言处理领域中的主流技术之一。它在许多任务中都达到了很好的效果,如机器翻译、问答系统、文本生成等。
因此,在王道Python的课程会深度解析Transformer,学习技术知识以外,还有聊天机器人项目。
在ChatGPT推出之前,王道Python课程就已经有针对Transformer的聊天机器人项目。王道Python课程一共有八大实战项目,可以看看这份项目目录。
目前Transformer还没有发生过拟合(这是深度学习上的术语,具体解释请看下方),未来依然有广阔空间,目前国内各大厂之所以跟进,也是看到了ChatGPT的市场前景,在短时间内就在全球拥有1亿用户,那么在未来几年内,各企业必定大力投入做人工智能。
PS:
拟合(Fit)是指将一个数学模型应用于数据集,并使该模型尽可能地描述或预测给定的数据。在机试学习深度学习上,过拟合是指训练集表现较好,测试集表现变差。
03 程序员在人工智能领域有哪些就业机会?岗位要求如何?薪资如何?
接下来看看在人工智能领域,对于程序员而言有哪些就业红利,岗位要求如何,薪资水平如何。
了解就业市场行情,最直观的就是招聘网站了,岗位要求、薪资情况一目了然。
跟大家解释一下,什么是NLP?
NLP是自然语言处理(Natural Language Processing)的缩写,指的是对自然语言进行计算机处理和分析的一门技术。
目前,自然语言处理技术(NLP)已经广泛应用于搜索引擎、虚拟助手、智能客服等各种应用中,以提高用户体验和效率。
除此之外,还有一个高薪领域也广泛应用了NLP技术,那就是智能驾驶。在智能驾驶中,自然语言处理技术(NLP)被应用于车内语音交互,从而提高交互体验和驾驶安全性。比如,华为、百度等大厂都在研究智能驾驶。
那么,智能驾驶领域,需要用到哪些技术呢?
智能驾驶是一个复杂的领域,需要应用多种深度学习技术来实现。以下是一些智能驾驶中常用的深度学习技术:
目标检测
为了保障车辆安全行驶,需要实时检测交通标志、道路标线、前方障碍物等,并做出相应决策。目标检测技术是解决这些问题的关键之一,常见的方法包括RCNN系列、YOLO系列、SSD等。
语义分割
语义分割可以将图像中的每个像素分配到不同的类别中,例如分离道路、树木、车辆等。语义分割广泛应用于地面和空中的自主导航系统中。最流行的模型有U-Net和FCN。
实例分割
实例分割是对每个像素进行分类并分配唯一的对象ID的任务,例如在图像中分离不同的人或车辆。Mask R-CNN是当前最先进的实例分割算法之一。
姿态估计
姿态估计是指识别图像中物体的位置、方向和大小等属性。它可以帮助车辆判断周围环境,例如检测某个行人是否会穿过马路。常用的方法包括基于回归的方法和基于3D点云数据的方法。
跟踪
跟踪是指在视频中追踪目标对象的运动轨迹。这对于智能驾驶系统来说至关重要,因为它可以帮助车辆预测其他车辆和行人的行动,并做出相应决策。常用的跟踪方法有卡尔曼滤波和SORT等。
总之,智能驾驶需要应用多种深度学习技术来实现各种不同的任务。这些技术都有其优点和限制,需要根据具体的应用场景进行选择和调整。
因此选择AI方向未来发展前景是非常不错的,ChatGPT的出圈也给AI研究方向带来了一定的就业红利。
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