盤點5大AI熱門範疇 非IT出身都入得行 呢個水泡科竟然仲有優勢?

FacebookWhatsAppTelegramEmailCopy Link

Microsoft行政總裁薩蒂亞納德拉曾經講過:We saw 2 years of digital transformation in 2 months(我們在兩個月內經歷了相等於兩年的數碼轉型。) 在數碼時代的洪流,人工智能(AI)的應用範圍愈來愈廣泛,對社會的影響力也愈來愈深。不少人都想走進AI的世界但內心存諸多疑問,AI都要人力資源才能運作,那麼背後又有甚麼人負責這些工作AI分了多少個範疇?不是讀電腦出身可否入行?數學及物理等水泡科入行有着數?什麼是AI銷售員?聽起來入行門檻應該較低?小編請來一位成功投身AI行業的年輕人Shaw,為大家一一解答各種迷思! 

Shaw:城市大學理學士(計算數機科學系)畢業,曾在上市公司做了一年數據分析,現時在一間初創企業擔任機器學習工程師( Machine Learning Engineer),年資約4年半。

迷思一:又機器人又人工智能⋯⋯其實AI這行到底是做甚麼工作?工作又分了哪些類型或範疇? 

若果要仔細說明AI的工作範疇,Shaw就話可能要講三日三夜。但簡單來說可分為五大範疇:「包括編程、數據、研究、機械人和工程。」 

1. Programming 編程建立AI基礎模型 

「先講講最基本的Programming,編程是建立AI model (模型)的基礎,所有模型也是由數據組成,而編程人員就要使用編程語言編寫演算法來處理和分析數據。他們要熟悉各種編程語言和框架,例如Python、RJava,從而編寫和優化代碼,以提高演算法的精準度。」 

2. Big Data 大數據是核心任務 

Shaw認為數據是AI的重中之重:「因為AI的學習和決策都需要依賴大量的數據。與數據有關的工作有很多,例如最常聽到的數據分析師,負責收集、處理和分析數據,並提供洞察和建議,以幫助企業做出更好的決策;數據科學家的工作就較為複雜,除了要進行數據分析,亦要利用AI技術建立模型,包括探索性數據分析、特徵工程、模型選擇和評估等等。」 

3. Research 研究探索新的可能 

這通常是指AI的學術、新技術和演算法研究:「AI研究員要探索新的AI技術,並將其應用到不同的範疇中,例如Computer vision(計算機視覺)。研究員經常要做實驗和測試,以評估AI的結果。」Shaw分享很多參與研究工作都是碩士或博士的畢業生,希望透過研究機器學習算法和模型,去發表論文並開發新的AI領域。 

4. Robotics 機械人的硬件及軟件操作 

你有沒有見過有些餐廳是沒有人經營,只靠兩個機械臂去製作食物?他們就是AI機械人。機械人具備一定的智能和自主學習能力,能夠完成多種人類的工作。Shaw指出如此複雜的項目就涵蓋了許多不同的工種:「單憑一人之力是不能設計和開發各種不同形狀和功能的機械人,我們需要有機械人設計師去負責設計和開發人工智能系統;電機工程師就要建造機械人的電子組件,例如感測器、控制器和伺服馬達等;軟件工程師就負責軟體系統,例如運動控制、影像處理和導航;操作員就負責操作和監控機器人的運作,例如遙控操作和監控系統故障等。」 

5. Engineering 工程改進機器學習 

AI工程師需要建構整個AI系統,包括設計、開發和部署,他們要熟悉AI演算法和框架,通常會使用機器學習、深度學習、自然語言處理等AI技術來開發各種應用程式和系統。 

Shaw所做的機器學習,就是要負責開發機器學習和人工智能模型,訓練和優化演算法,並確保它們能夠有效地處理大量數據。他舉出了一個簡單的例子:「好似好多人也不想收到垃圾郵件,機器學習工程師就要訓練一個能夠自動檢測垃圾郵件的系統。首先要將數據分成垃圾郵件和正常郵件兩類,然後對這些郵件進行特徵提取,例如詞頻、字符頻率等等,然後透過這些特徵訓練一個模型來區分郵件。當中我們需要不斷優化和改進這個模型,以提高其準確性和效率。」 

而要注意的是,不同的工作類別其實不是完全分割的。AI技術的研發和應用往往是需要一個龐大的團隊,每個人的工作都可能會涉獵到不同的範疇,而彼此亦要相互合作才可完成AI項目。

想入行做AI?即刻撳入嚟睇吓有咩相關職缺!

迷思二:AI工作是否全部都那麼冰冷機械,有沒有一些特別或有趣的工種? 

Shaw認為大家一定要認識NLP Natural Language Processing (自然語言處理):「NLP工程師需要開發能夠理解、分析和生成人類語言的計算機系統,NLP技術被廣泛應用在智能語音助手、機器翻譯和情感分析等領域。例如AppleSiri就是利用了NLP。工程師還可以利用NLP來分析社交媒體使用者的言談和情感,了解他們對產品或服務的看法,以協助企業進行針對性營銷,所以NLP的工作是非常有趣和貼近生活。」 

另一個就是專門研究AI倫理問題的AI倫理學家,Shaw指出這算是一個較新的工作類別:「因為AI的盛行,社會開始關注有關AI技術的倫理影響,怎樣才算是以道德和負責任的方式去開發和使用AI系統呢?AI倫理學家就要研究如何保護大眾的個人隱私,以防止AI所收集的個人數據被濫用或不當使用。我知道科技大學都開設了AI倫理相關課程和研究項目,也有些公司聘請了AI倫理專家,當然這暫時在香港並不常見。」 

迷思三 :讀傳統水泡科數學出身,入行竟然最有着數? 

「我不夠膽說這是最着數,但可以話數學是AI技術的基礎。」Shaw認為入行一定要有數學底子:「擁有數學底子會更易理解AI的原理。就以機器學習為例,數學的理論會應用在不同的演算法,例如當我們要建構和訓練一個model時,經常要用到Linear algebra(線性代數)和matrix(矩陣運算),去將數據轉換為演算法所需的格式,而概率和微積分就常用於Deep Learning深度學習當中。所以若果本身是讀數學,你去理解時會相對輕鬆!」

迷思四:一定要IT出身才可以入行? 

「讀IT的確佔了優勢,因為IT課程包含了很多數據結構、演算法和編程語言等基礎知識,這些都是AI工作的核心要素。」但Shaw指出從事AI的人都是來自五湖四海:「當你搜尋有關AI的工作時,你會看到學歷的要求也十分廣泛。除了電腦科學和數學,還有主修物理、統計學,甚至是經濟學也可以申請。有其他學科的專業知識,才可以AI引入更多新思維。人一弓弓口如在美國,就有生物研究員利用AI預測了孤島細胞症的致病基因;Netflix首席經濟學家卡爾維斯特爾格是讀經濟學出身,但他就研究了將計算機視覺技術應用在Netflix的推薦系統當中!」 

▪ 本港未來5年增加10萬IT職缺 IT人轉工有3大特質大加分 非專科出身亦具入行條件

▪ 【政府IT工】T-Con資深員工月薪近10萬﹗ 行內人親述入職四大竅門

迷思五:物理和AI有甚麼關係?為甚麼讀物理會較易入行? 

物理和AI有甚麼麼關係?Shaw就話讀物理對學習AI非常有利:「物理的知識對AI工作很有幫助。例如physics-based simulation(物理模擬)就經常應用在機械人當中,透過物理模擬可以測試機器人在不同情況下的表現,繼而優化其設計和控制演算法。讀物理是強調實驗和觀察,這種實驗思維對於需要不斷改善模型的AI工作是非常有用的。」所以,不論你的專業背景是甚麼,或者正在修讀的科目也看似與AI無關,只要你有興趣和才能,都可以進入AI這個領域,並且在當中發揮重要的作用。 

迷思六:AI行業最低門檻嘅工作係咩?AI銷售員做啲咩? 

Shaw認為若果真的要比較,AI Sales可以說是較易入行:「你聽聽他們的工作就會明白為何我這樣說。AI Sales要識別潛在客戶並評估他們的需求,然後與AI團隊合作為客戶制定專屬的方案,另一方面就要向客戶講解AI技術如何可以幫助他們的業務。所以AI Sales既需要有AI知識,亦要有銷售技巧。而為何對外行人來說,AI Sales門檻會看似較低?因為雖然他們所需的AI知識不需要像AI工程師那般深入。AI銷售的重點在於你要懂得抽取AI技術的特色,用淺白的方式向客人講解,所以銷售員比較重視溝通技巧,亦即是軟實力。你叫我編程就當然無問題,若果你要我向客人做推銷?我一定處理不了!」 

迷思七:想嘗試接觸AI,可以從何學起? 

AI的應用有那麼多範疇,對外行人來說完全就是另一個宇宙。如果你想探索一下AI的領域,可以從何學起呢?Shaw就話最基本可以從學習程式語言和數學基礎做起:「學習程式語言是AI入門的第一步,PythonAI領域最常用的語言之一,亦愈來愈多人學習!之後就可以再學其他程式語言,例如RJava。此外,數學基礎也是非常重要,尤其是線性代數、微積分和機率論等。你可以從網上資源和線上課程找到很多材料,特別是專注於AI的線上論壇、社交媒體群組,是自學和獲取其他AI愛好者支持的絕佳資源。」Shaw認為多學程式語言也無壞,因為這些知識也可以應用在IT範疇的工作,絕對可以為自己的事業發展開啟更多可能性。   

AI的相關工作種類繁多,從機器學習工程師、數據科學家到AI倫理學家,每一個職位都有其獨特的挑戰和貢獻。人工智能是一個充滿潛力和機會的領域,相信在未來會持續蓬勃發展。想加入這個新世界可能不容易,但如果你對AI感興趣,就不要害怕挑戰,亦要不斷學習,你所付出心血或或會為職涯帶來意想不到的新開始。 

 

 圖片:Freepik.com 

 

此文章由原作者及JobsDB HK撰寫/編輯。如欲刊登於其他網站或刊物,請電郵至[email protected]與我們聯絡。如有發現侵犯版權,原作者及JobsDB保留採取法律行動的權利。

想收到更多JobsDB最新職場資訊?

熱門文章
無論經濟好壞,房地產在香港依然都是城市熱話!好景之時,樓價攀升,不少人都想入行分一杯羹;市況轉差,不少人都想入行兼職賺多一份收入。截至2023年9月30日止,全港持牌代理人數有40,223人,想成為其中一員就必須先考取地產牌照。小編請來現職地產代理Angus分享考牌詳情!牌照分什麼類型?人人都能報考嗎?考試內容和形式是什麼?考完牌就能入行前做地產?地產經紀到底能賺多少錢?⋯⋯問題多多,下文逐一解開。   ▪ 【保險牌懶人包】一文睇清試卷題型及題目範圍 三大秘訣助你一Take Pass ▪ 【證券牌照考試懶人包】一文睇清考試內容、考題、豁免等重點 行內人親授考牌貼士 1. 地產牌其實是什麼?有什麼不同的類型嗎?...
▲想在職場有突破,攻讀MBA是個好選擇。英國曼徹斯特大學(The University of Manchester)擁有優秀的學術水平及風氣,其位於香港銅鑼灣的東亞中心(East Asia Centre)提供國際性MBA兼讀課程,學生100%為日、韓、台、澳門及香港在職專業人士,對於計劃踏足海外或突破本地職涯發展均有優勢。 投身職場一段時間後,不少人均想在不停下事業步伐之下進修,在職涯發展有所突破,工商管理碩士(MBA)自然成為大家的選擇。在眾多商學院之中應如何挑選,是一門學問。 英國頂尖學府曼徹斯特大學(The University of...
追蹤電子郵件、電話及網頁瀏覽記錄,透過閉路電視,監察著各人的一舉一動甚至表情,那麼微細的監控,並非衝著犯人而設,而是一些企業用來了解員工生產力指標的微觀管理(Micromanagement)。就此,有網民大罵這種做法變態,覺得每日上班跟坐監並無差別。其實,以上述途徑監察員工,會否有侵犯私隱之嫌?遇到這樣的監控,打工仔到底可否說不?  法例面前,要識得區分「個人資料私隱」與「個人私隱」  早前有網民在討論區大吐苦水,表示公司在所有員工的座位天花板位置,裝上連收音功能的360度4K監察鏡頭,電腦亦裝了監控軟件,追蹤大家的網頁瀏覽記錄及電郵,上班有如坐監,質疑公司是否侵犯員工私隱。就以上情況,蘇文傑律師(Prof. Albert So)回應,根據現行香港條例第486章《個人資料(私隱)條例》,保障範圍涵蓋的是「個人資料私隱」,而非「個人私隱」,所以假如僱主在辦公室設置閉路電視,監察僱員工作情形,雖然有可能因此而引致員工感到渾身不自在,甚至反感,但由於這是「實時監察」(Real-time Surveillance),故並不抵觸法例。  ▪ 打工仔驚覺公司電腦被監控 網民:不意外﹗4大跡象留意自己有否被監控 ▪...

十大熱門搜尋

Scroll to Top

Processing, please wait…