对于人工智能岗位的一些看法

对于应聘机器学习岗位之前，首先要对自身能力有所了解。比如自己第一学历如果是统招本科，然后是985或211院校的成功率会高一些。应聘的最低门槛是硕士，低于该学历基本都是被刷的。毕竟有这招聘要求的基本都是大型企业，人家是有明确招聘目标和要求的，对该岗位可以说是宁缺毋滥。
然后高等数学要比较好，这是基础。机器学习毕竟是交叉学科，需要对10多门课程有所掌握,比如最优化、计算机数据结构、C++等。
对于这些岗位，一般都是内部进行培养或推荐，比较少是社会招聘。当然薪资方面确实很优厚，工作强度也不低。而机器学习或人工只能岗位毕竟是实践型工作，自然需要不断对比各种模型才能选择一个生产中适合的模型。

对于培训持证上岗

千万不要迷信培训企业的承诺,毕业可以进大厂。如果真的可以进大厂，那没经过培训的人，希望非常渺茫。这方面可以参看《"AI训练师"培训，盯上小城市》进行了解。而文章中提到的工信部的证书，首款是490元，纸质证书还需要另加300元。
如果经过培训就能上岗，那么距离人被机器替代就不远了。那些鼓吹人工智能的人，无非就是想使用机器替代人，好收取更丰厚的利润。这就好比自动驾驶企业，投入几百万辆的自动驾驶汽车后，现在的网约车司机的收入就立马收到挑战。网约车公司再坑，还得给你发工资或者提供五险一金，如果真到了自动驾驶横行的时候，这部分利润直接就被自动驾驶企业收走了。
如果真的经过培训就可以上岗，那么人工智能的门槛就与去驾校考证相差无几。

人工智能的寒冬

千万不要迷信机器学习和人工智能的神话，因为它仅仅是一种工具。对于深度学习，现在基本已经可以看到其天花板的缺陷了，而它更多是作为一种特征抽取工具，距离真正的人工智能还有一段很长的路需要走。
对于市面上公开的机器学习方法通常在实战中很少能用上，因为真实的业务都是千差万变，需要进行定制化开发的。但是其想法是可以进行一些借鉴和学习。
随着ChatGPT的火热近2年后，相关资本已经开始在洗牌了，这意味着有挺多企业该业务是需要被砍掉的。如果靠人工智能的利润是完全无法弥补其投入的，而损失去哪了，自然是看好并购买其股票的人被收割了。

结语

其实最大的变数就是人,因为人有想法。这是不可监测的,但是可以通过其一些行为进行观察并预测。所以人才是占主导地位的。