《“AI+”职业趋势报告》揭示十大AI趋势,瓴羊AI训练师考证人数破十万

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
简介: 《“AI+”职业趋势报告》揭示十大AI趋势,瓴羊AI训练师考证人数破十万



“五一”劳动节前夕,阿里巴巴发布《“AI+”职业趋势报告》,介绍我国各行各业正在如何用AI(人工智能)。《报告》指出,AI会编程、能设计、懂养猪,进入各行各业后,已经显示出巨大价值。

清华大学经管学院组织与领导力系主任、Flextronics讲席教授李宁表示,目前,AI能力已经发展为一门独立于传统技能和知识的新兴必备技艺;越来越多的用人单位认可AI能力是一项评价人才的关键指标,在招聘、考核等环节予以重点关注。


据中国信通院测算,包括人工智能训练师在内,我国当前有近1000万的数宇化人才缺口。2024年4月17日,人社部等九部门联合印发 《加快数宇人才培育支撑数宇经济发展行动方案(2024—2026年) 》,提出用3年左右时间,扎实开展数宇人才育、引、留、用等专项行动,增加数字人才有效供给。




瓴羊数字人才发展中心紧跟时代步伐,通过创新的培训与认证体系,致力于培养能够适应AI时代要求的复合型人才,为中国的数字化转型和产业升级提供强有力的人才支持。

例如瓴羊主导的“一试双证”试点工作,不仅为学员提供了企业认证证书,还帮助他们获得了相应的职业技能等级证书,实现了“一次考试,双重认可”。这一制度创新,为AI时代的职场人提供了更多的发展机会和政策支持,如技能补贴、积分落户加分等,同时为他们打开了通往相关企业的优先就业通道。

《“AI+”职业趋势报告》指出,AI技能已成为职场中的关键能力,瓴羊数字人才发展中心积极回应这一趋势,通过与教育机构的合作,如与杭州第一技师学院的“一试双证”试点项目,为学生及职场人士提供了掌握AI技能的平台。杭州第一技师学院教务处处长钱一宏,对这一合作项目寄予厚望,认为它将极大提升学生的就业竞争力。

杭州技师学院继续教育学院院长杨建军表示:“我们期待通过‘一试双证’,帮助学生掌握通用能力,使他们在未来的工作岗位上有更好的表现,无论是否直接从事AI工作。” 这一观点与《“AI+”职业趋势报告》中提到的AI技能普及化不谋而合。

认证学员程亚萍通过人工智能训练师认证后,系统性掌握了数据处理与标注等基本能力,并构建了对AI的全面理解。她认为AI的影响是全方位的,对于职场人来说,掌握AI相关知识技能对于职业发展至关重要。

瓴羊数字人才发展中心总经理林丽强调,AI时代需要的复合型人才要养“懂业务、懂数据、懂AI〞。瓴羊的培训项目覆盖了全国超过100万家企业,超过10万人通过了“人工智能训练师”岗位企业认证。通过与政府、企业和学术界的紧密合作,瓴羊为个人职业发展提供支持,同时为社会的数字化转型和产业升级做出贡献。面对AI技术的不断进步,瓴羊将持续致力于培养AI人才,推动中国职场全面迈入智能化的新时代。

相关文章
|
3月前
|
JSON 人工智能 数据格式
AI计算机视觉笔记二十六:YOLOV8自训练关键点检测
本文档详细记录了使用YOLOv8训练关键点检测模型的过程。首先通过清华源安装YOLOv8,并验证安装。接着通过示例权重文件与测试图片`bus.jpg`演示预测流程。为准备训练数据,文档介绍了如何使用`labelme`标注工具进行关键点标注,并提供了一个Python脚本`labelme2yolo.py`将标注结果从JSON格式转换为YOLO所需的TXT格式。随后,通过Jupyter Notebook可视化标注结果确保准确性。最后,文档展示了如何组织数据集目录结构,并提供了训练与测试代码示例,包括配置文件`smoke.yaml`及训练脚本`train.py`,帮助读者完成自定义模型的训练与评估。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
2017年,谷歌推出TPU v2,专为神经网络训练设计,标志着从推理转向训练的重大转变。TPU v2引入多项创新,包括Vector Memory、Vector Unit、MXU及HBM内存,以应对训练中数据并行、计算复杂度高等挑战。其高效互联技术构建了TPU v2超级计算机,显著提升大规模模型训练的效率和性能。
15 0
|
2月前
|
Python 机器学习/深度学习 人工智能
手把手教你从零开始构建并训练你的第一个强化学习智能体:深入浅出Agent项目实战,带你体验编程与AI结合的乐趣
【10月更文挑战第1天】本文通过构建一个简单的强化学习环境,演示了如何创建和训练智能体以完成特定任务。我们使用Python、OpenAI Gym和PyTorch搭建了一个基础的智能体,使其学会在CartPole-v1环境中保持杆子不倒。文中详细介绍了环境设置、神经网络构建及训练过程。此实战案例有助于理解智能体的工作原理及基本训练方法,为更复杂应用奠定基础。首先需安装必要库: ```bash pip install gym torch ``` 接着定义环境并与之交互,实现智能体的训练。通过多个回合的试错学习,智能体逐步优化其策略。这一过程虽从基础做起,但为后续研究提供了良好起点。
150 4
手把手教你从零开始构建并训练你的第一个强化学习智能体:深入浅出Agent项目实战,带你体验编程与AI结合的乐趣
|
3月前
|
人工智能 算法 大数据
懂场景者得AI,瓴羊发布年度产品智能化战略
9月20日,瓴羊智能科技(以下简称瓴羊)在2024云栖大会上举办了“Data × AI:企业服务智能化,价值增长新动能”专场论坛。阿里巴巴集团副总裁、瓴羊智能科技CEO 朋新宇在会上发布年度产品智能化战略:“(算法 + 算力 + 数据) x 场景 ”,强调企业必须重视场景,只有通过解构场景、重构业务,才能真正拥抱AI,带来突破性增长。
100 14
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
【通义】AI视界|马斯克:特斯拉计划2025年末批量装备AI训练芯片Dojo2
本文精选了24小时内的重要AI新闻,包括特斯拉计划2025年批量装备Dojo 2芯片、英伟达股价大涨、谷歌联合创始人积极参与AI项目、中科院女工程师开源AI模型保护女性,以及快手旗下可灵AI与蓝色光标达成战略合作。更多内容敬请访问通义官网体验。
|
3月前
|
人工智能 开发工具 计算机视觉
AI计算机视觉笔记三十:yolov8_obb旋转框训练
本文介绍了如何使用AUTODL环境搭建YOLOv8-obb的训练流程。首先创建虚拟环境并激活,然后通过指定清华源安装ultralytics库。接着下载YOLOv8源码,并使用指定命令开始训练,过程中可能会下载yolov8n.pt文件。训练完成后,可使用相应命令进行预测测试。
|
3月前
|
人工智能 PyTorch 算法框架/工具
AI计算机视觉笔记二十二:基于 LeNet5 的手写数字识别及训练
本文介绍了使用PyTorch复现LeNet5模型并检测手写数字的过程。通过搭建PyTorch环境、安装相关库和下载MNIST数据集,实现了模型训练与测试。训练过程涉及创建虚拟环境、安装PyTorch及依赖库、准备数据集,并编写训练代码。最终模型在测试集上的准确率达到0.986,满足预期要求。此项目为后续在RK3568平台上部署模型奠定了基础。
|
4月前
|
人工智能 安全 机器人
OpenAI发布Model Spec,揭示其期望AI如何行动
OpenAI发布Model Spec,揭示其期望AI如何行动
OpenAI发布Model Spec,揭示其期望AI如何行动
|
3月前
|
人工智能 测试技术 PyTorch
AI计算机视觉笔记二十四:YOLOP 训练+测试+模型评估
本文介绍了通过正点原子的ATK-3568了解并实现YOLOP(You Only Look Once for Panoptic Driving Perception)的过程,包括训练、测试、转换为ONNX格式及在ONNX Runtime上的部署。YOLOP由华中科技大学团队于2021年发布,可在Jetson TX2上达到23FPS,实现了目标检测、可行驶区域分割和车道线检测的多任务学习。文章详细记录了环境搭建、训练数据准备、模型转换和测试等步骤,并解决了ONNX转换过程中的问题。
|
3月前
|
存储 人工智能 数据可视化
AI计算机视觉笔记二十一:PaddleOCR训练自定义数据集
在完成PaddleOCR环境搭建与测试后,本文档详细介绍如何训练自定义的车牌检测模型。首先,在`PaddleOCR`目录下创建`train_data`文件夹存放数据集,并下载并解压缩车牌数据集。接着,复制并修改配置文件`ch_det_mv3_db_v2.0.yml`以适应训练需求,包括设置模型存储目录、训练可视化选项及数据集路径。随后,下载预训练权重文件并放置于`pretrain_models`目录下,以便进行预测与训练。最后,通过指定命令行参数执行训练、断点续训、测试及导出推理模型等操作。