不会写代码,转行人工智能,从哪个岗位做起

首页 / 常见问题 / 低代码开发 / 不会写代码,转行人工智能,从哪个岗位做起
作者:低代码开发工具 发布时间:24-12-30 10:28 浏览量:2217
logo
织信企业级低代码开发平台
提供表单、流程、仪表盘、API等功能,非IT用户可通过设计表单来收集数据,设计流程来进行业务协作,使用仪表盘来进行数据分析与展示,IT用户可通过API集成第三方系统平台数据。
免费试用

不会编程但希望转向人工智能领域的个人,可以从数据标注员、AI项目助理等初级岗位开始着手。数据标注员的职责在于给定数据集打上标签,这是机器学习模型学习过程中的重要一环。此工作不仅有助于理解AI模型的数据需求和操作流程,而且培养对数据质量和细节的敏感度,对后续深入学习人工智能有着积极效果。

一、数据标注员

数据标注员的工作主要负责为各种类型的数据(如图片、文本、视频)添加标签或注释,这为训练机器学习模型提供必要的信息。标注工作虽然技术含量相对较低,但对于理解算法从数据中学习的原理至关重要。

标注员需要具备细致入微的观察力和耐心,因为这一工作的质量直接影响到模型的性能。此外,在标注过程中,标注员将逐渐熟悉数据集的各种特征及其对模型训练的影响,这一经验在未来学习算法和模型开发时非常宝贵。

二、AI项目助理

另一个入门级的岗位是AI项目助理。这个岗位通常负责协助项目经理或团队协调AI项目的各项任务,例如帮助管理项目时间表、安排会议和编写报告。尽管这个岗位不直接涉及技术开发,但是它提供了学习和理解人工智能项目管理和运作流程的机会。

AI项目助理通常还需要与技术和非技术团队成员进行沟通,这有助于锻炼跨领域交流和协作的能力,并且可以让你从项目管理的角度全面了解人工智能的实际应用。

三、数据分析师

对于有一定数学和统计背景的转行者来说,担任数据分析师也是一个好的起点。数据分析师专注于解读数据,并使用各种统计工具和图表来揭示数据背后的趋势和模式,为决策提供支持。

在人工智能领域,数据分析能力是非常重宝的。通过分析丰富的数据集,数据分析师可以帮助团队更好地理解数据特性,显著提升模型设计的准确性和有效性。随着在职能力的提高,可以进一步接触到机器学习的基本概念和工具,逐渐向更技术化的人工智能岗位迈进。

四、AI领域教育者和培训师

如果拥有良好的沟通能力和愿意教学,那么可以考虑成为一名AI领域的教育者和培训师。这些角色通常负责设计课程、教授关于AI和机器学习基础知识的课程,或进行企业内部培训。通过教学他人,你也会在准备教材和解释复杂概念的过程中加深自己的理解。

对于转行人工智能的初学者来说,从教育入门可以迅速建立起对AI领域的大局观,而且在教授初级内容的同时,也可借此机会自学更高级的知识。

五、行业研究分析师

人工智能的发展涉及到市场趋势、行业动态和技术创新。成为一个行业研究分析师,你将负责调研市场和技术发展情况,为公司的战略决策提供信息支持。该岗位强调分析和研究能力,你将通过这项工作深入了解AI技术的应用场景和商业模式。

了解行业动态并能够进行深入分析,将有助于把握人工智能发展的方向和趋势,为以后的职业生涯规划提供明确的方向。

六、产品经理助理或者用户体验设计师

另一途径是成为一名产品经理助理或者用户体验设计师。对于不编程但想参与到AI产品的构思与设计中的人而言,这些角色是理想的选择。产品经理助理可以通过理解用户需求和市场趋势来协助规划产品功能,而用户体验设计师则通过设计直观、易用的界面来确保产品的用户友好性。

掌握产品设计的基本原则并理解如何在用户与技术之间架起桥梁,可以为未来在人工智能产品开发中发挥更大的作用打下良好基础。

七、商业智能开发者

即使不会深入编写算法,转型为商业智能(BI)开发者也是一种选择。BI开发者主要负责开发和管理企业中的数据仓库、在线分析处理(OLAP)和数据挖掘技术。他们使用工具和应用程序来分析数据集,从而为业务决策提供数据支持。通过这个岗位,可以逐步接触到数据处理和分析的流程,这些技能对于理解人工智能背后的数据驱动决策是必不可少的。

八、 总结

综上所述,即使你现在不会编程,也有多种途径可以让你踏入人工智能领域,并逐渐建立起所需的专业知识和技能。重要的是要选择一个与你的背景和兴趣相匹配的起点,持续学习,保持对新技术的好奇心,并寻找机会积极参与相关项目,以此作为跳板,逐步深入人工智能的核心领域。

相关问答FAQs:

Q: 我不会写代码,但想转行从事人工智能相关工作,应该从哪个岗位开始?

A: 人工智能涵盖了很多不同的领域和岗位,因此您可以从多个入门岗位中选择适合自己的方向。以下是几个适合初学者的人工智能岗位:

  1. 数据分析师:作为一个数据分析师,您将学习如何收集、处理和分析数据,并从中发现有用的信息。这对于人工智能算法的设计和优化非常重要。

  2. 机器学习工程师:机器学习是人工智能的核心技术之一。作为一名机器学习工程师,您将学习如何开发和实施机器学习算法,并应用它们来解决实际问题。

  3. 自然语言处理工程师:自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域,涉及到计算机如何理解和处理人类语言。作为一名自然语言处理工程师,您将学习如何开发语音识别、文本分析和机器翻译等相关技术。

请记住,转行需要时间和努力,所以建议您先了解这些不同的岗位,并选择最符合您兴趣和能力的方向进行深入学习。

最后建议,企业在引入信息化系统初期,切记要合理有效地运用好工具,这样一来不仅可以让公司业务高效地运行,还能最大程度保证团队目标的达成。同时还能大幅缩短系统开发和部署的时间成本。特别是有特定需求功能需要定制化的企业,可以采用我们公司自研的企业级低代码平台织信Informat。 织信平台基于数据模型优先的设计理念,提供大量标准化的组件,内置AI助手、组件设计器、自动化(图形化编程)、脚本、工作流引擎(BPMN2.0)、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能,能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如ERP、MES、CRM、PLM、SCM、WMS、项目管理、流程管理等多个应用场景,全面助力企业落地国产化/信息化/数字化转型战略目标。

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系邮箱:hopper@cornerstone365.cn 处理,核实后本网站将在24小时内删除。

最近更新

为什么很多人宁愿 excel 贼 6,也不愿意去用 python
01-07 14:14
python爬虫队列有什么作用
01-07 14:14
C#程序如何调用Python程序
01-07 14:14
python 编程如何实现条件编译
01-07 14:14
为什么可以用CMD安装Python的第三方库
01-07 14:14
如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法
01-07 14:14
Python 的 Tuple 怎么使用
01-07 14:14
python 的 Task 如何封装协程
01-07 14:14
怎么用Python进行变形监测时间序列数据的小波分析
01-07 14:14

立即开启你的数字化管理

用心为每一位用户提供专业的数字化解决方案及业务咨询

  • 深圳市基石协作科技有限公司
  • 地址:深圳市南山区科技中一路大族激光科技中心909室
  • 座机:400-185-5850
  • 手机:137-1379-6908
  • 邮箱:sales@cornerstone365.cn
  • 微信公众号二维码

© copyright 2019-2024. 织信INFORMAT 深圳市基石协作科技有限公司 版权所有 | 粤ICP备15078182号

前往Gitee仓库
微信公众号二维码
咨询织信数字化顾问获取最新资料
数字化咨询热线
400-185-5850
申请预约演示
立即与行业专家交流