2025 年最值得學習的 10 項高薪人工智能技能 原創
01、概述
隨著2024年接近尾聲，我們見證了人工智能（AI）領域的巨大進步。強大的大語言模型（LLM）重塑了我們與技術的互動方式，自主智能體的出現將生產力提升到了新的高度。每年都有新的可能性涌現，AI仍然是最令人興奮、發展最快的領域之一。無論你是初創企業的創始人、技術開發者，還是正在考慮換個職業道路的求職者，了解未來市場的發展方向至關重要。如果你想提升技能或從頭開始，了解哪些AI技能在未來幾年中最具需求，可以幫助你走在時代的前沿。
02、2025年值得學習的AI技能
讓我們一起來看看，在這充滿機遇的2025年時，哪些技能最值得學習！
1） 大語言模型工程（LLMOps）
定義：LLMOps專注于優化、微調和部署大規模語言模型（如GPT、LLaMA），涉及推理管道的管理、成本控制和確保模型的可擴展性。
為何火爆：隨著基于大語言模型的應用爆炸性增長（如聊天機器人、內容生成、代碼助手等），組織急需專門的工程師來處理復雜的部署和微調任務。
學習途徑：
- 課程：杜克大學LLMOps專業課程
- 工具：Hugging Face、DeepSpeed、Databricks、AWS、Azure、MLflow
2） AI倫理與治理
定義：AI倫理與治理領域專注于制定框架和策略，確保AI的使用符合道德標準，重點關注公平性、透明度和問責制。
為何火爆：全球范圍內對AI監管的壓力日益增加（例如歐盟AI法案），企業為了維持用戶信任并確保合規，越來越重視倫理AI的實施。
學習途徑：
- 課程：米蘭理工大學人工智能倫理學課程、LearnQuest的AI倫理學專項課程
- 書籍：《AI Ethics》- Mark Coeckelbergh
3） 生成式AI與擴散模型
定義：生成式AI模型，如生成對抗網絡（GANs）和擴散模型，廣泛用于生成合成媒體，例如文本生成圖像、視頻生成和3D渲染。
為何火爆：隨著創意AI在媒體、游戲和虛擬現實行業中的需求上升，像OpenAI和Stability AI等公司推出了新應用。
學習途徑：
- 課程：斯坦福大學CS231n：計算機視覺中的深度學習、DeepLearning.AI的生成對抗網絡（GANs）專項課程
- 工具：Runway ML、Diffusion Bee、PyTorch、Hugging Face Diffusers、GANs、StyleGAN
4） MLOps與本地AI基礎設施
定義：MLOps旨在確保機器學習工作流的順暢運行，而本地AI基礎設施則涉及管理本地的GPU集群，而不是依賴公共云服務。
為何火爆：由于成本效益和數據隱私問題，越來越多企業傾向于采用本地基礎設施；同時，MLOps能夠保證AI部署的可擴展性和可重復性。
學習途徑：
- 課程：DeepLearning.AI的《生產中的機器學習工程（MLOps）》、FreeCodeCamp的CUDA編程課程
- 工具：Kubeflow、MLflow、Docker、Kubernetes、Airflow
5） AI在醫療應用中的運用
定義：AI在醫療領域的應用包括診斷、藥物發現、個性化醫療和病人監控系統。
為何火爆：隨著AI在早期疾病檢測和治療優化中的應用不斷增多，穿戴設備和智能健康數據的需求也在不斷增長。
學習途徑：
- 課程：DeepLearning.AI的《醫學中的AI專業課程》、Udacity的《醫療AI納米學位》
- 資源：Kaggle健康數據集、DICOM庫、OpenCV、ONNX Runtime
6） 綠色AI與效率工程
定義：綠色AI專注于開發高能效的機器學習模型和系統，減少碳足跡；效率工程則確保在不犧牲性能的情況下，優化資源的利用。
為何火爆：環保意識的日益加強促使更多企業尋求可持續的AI解決方案，同時，效率工程對大規模AI應用的擴展至關重要。
學習途徑：
- 課程：DeepLearning.AI的《AI for Good 專項課程》、MIT Han Lan的《TinyML與高效深度學習計算》
- 工具：Apache TVM、NVIDIA Triton推理服務器、PowerAI、MLPerf、d2m、Green Algorithms、ML CO2 Impact
7） AI安全
定義：AI安全涉及保護AI系統免受對抗性攻擊、數據泄露等威脅，確保模型的完整性和安全性。
為何火爆：隨著AI模型的廣泛應用，越來越多的惡意攻擊針對這些系統，監管對AI安全和數據隱私的關注也日益增加。
學習途徑：
- 課程：DevSecOps的《認證AI安全專業人員》、DeepLearning.AI的《Red Teaming LLM應用》
- 工具：Adversarial Robustness Toolbox、SecureML、CleverHans、PySyft、IBM Adversarial Robustness 360 Toolbox
8） 多模態AI開發
定義：多模態AI開發結合了不同的數據模態（如文本、圖像、音頻），創建可以跨多種格式理解和生成的AI模型。
為何火爆：隨著DALL-E、CLIP、Whisper等應用的增長，需求日益增加，這些系統整合了視覺、語音和文本數據。
學習途徑：
- 課程：卡內基梅隆大學的《多模態機器學習 - 2023年秋季》，Leonid Sigal的《視覺、語言和聲音中的多模態學習》
- 庫：mmf（多模態框架）、TorchMultimodal、TensorFlow Hub、VILT、Fairseq、OpenVINO Toolkit
9） 強化學習（RL）
定義：強化學習訓練智能體通過執行順序決策，廣泛應用于機器人技術、游戲和金融領域。
為何火爆：自駕車、交易機器人等自主系統的應用日益增加，RL算法在可擴展框架中的應用也取得了顯著進展。
學習途徑：
- 資源：David Silver的《強化學習簡介》、OpenAI的Spinning Up、Phil Winder的《強化學習》
- 庫：OpenAI Gym、Stable Baselines、Ray RLlib、DeepMind Lab、Tensorflow Agents
10） 邊緣AI/設備端AI開發
定義：邊緣AI將AI模型直接部署在設備端（如智能手機、物聯網設備）上，減少對云資源的依賴，從而提高數據處理效率并降低延遲。
為何火爆：隨著對低延遲、實時AI應用（如AR/VR和穿戴設備）的需求不斷增長，企業越來越重視設備端處理，以確保數據隱私和降低成本。
學習途徑：
- 課程：Udacity的《深度學習納米學位》、Coursera的《設備端深度學習與邊緣AI》
- 工具：TensorFlow Lite、OpenCV、Edge Impulse、NVIDIA Jetson、Intel OpenVINO
03、結語
AI領域不斷發展，新的機會和挑戰也在不斷涌現。無論你是準備邁入這個充滿活力的行業，還是想要通過提升現有技能脫穎而出，上述技能將在未來幾年成為焦點。提前掌握這些技能，不僅能讓你在就業市場中脫穎而出，還能為你打開更多的高薪機會。
參考：
- ??https://www.kdnuggets.com/2024/11/gartner/discover-whats-ahead-gartner-data-analytics-summit-2025??
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
