01、概述

隨著2024年接近尾聲，我們見證了人工智能（AI）領(lǐng)域的巨大進步。強大的大語言模型（LLM）重塑了我們與技術(shù)的互動方式，自主智能體的出現(xiàn)將生產(chǎn)力提升到了新的高度。每年都有新的可能性涌現(xiàn)，AI仍然是最令人興奮、發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。無論你是初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)始人、技術(shù)開發(fā)者，還是正在考慮換個職業(yè)道路的求職者，了解未來市場的發(fā)展方向至關(guān)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(yōu)化、微調(diào)和部署大規(guī)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(yīng)用爆炸性增長（如聊天機器人、內(nèi)容生成、代碼助手等），組織急需專門的工程師來處理復(fù)雜的部署和微調(diào)任務(wù)。

學習途徑：

• 課程：杜克大學LLMOps專業(yè)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(lǐng)域?qū)Ｗ⒂谥贫蚣芎筒呗裕_保AI的使用符合道德標準，重點關(guān)注公平性、透明度和問責制。

為何火爆：全球范圍內(nèi)對AI監(jiān)管的壓力日益增加（例如歐盟AI法案），企業(yè)為了維持用戶信任并確保合規(guī)，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(wǎng)絡(luò)（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(chuàng)意AI在媒體、游戲和虛擬現(xiàn)實行業(yè)中的需求上升，像OpenAI和Stability AI等公司推出了新應(yīng)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(wǎng)絡(luò)（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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施則涉及管理本地的GPU集群，而不是依賴公共云服務(wù)。

為何火爆：由于成本效益和數(shù)據(jù)隱私問題，越來越多企業(yè)傾向于采用本地基礎(chǔ)設(shè)施；同時，MLOps能夠保證AI部署的可擴展性和可重復(fù)性。

學習途徑：

• 課程：DeepLearning.AI的《生產(chǎn)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(yī)療應(yīng)用中的運用

定義：AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用包括診斷、藥物發(fā)現(xiàn)、個性化醫(yī)療和病人監(jiān)控系統(tǒng)。

為何火爆：隨著AI在早期疾病檢測和治療優(yōu)化中的應(yīng)用不斷增多，穿戴設(shè)備和智能健康數(shù)據(jù)的需求也在不斷增長。

學習途徑：

• 課程：DeepLearning.AI的《醫(yī)學中的AI專業(yè)課程》、Udacity的《醫(yī)療AI納米學位》
• 資源：Kaggle健康數(shù)據(jù)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(fā)高能效的機器學習模型和系統(tǒng)，減少碳足跡；效率工程則確保在不犧牲性能的情況下，優(yōu)化資源的利用。

為何火爆：環(huán)保意識的日益加強促使更多企業(yè)尋求可持續(xù)的AI解決方案，同時，效率工程對大規(guī)模AI應(yīng)用的擴展至關(guān)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(wù)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(tǒng)免受對抗性攻擊、數(shù)據(jù)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(yīng)用，越來越多的惡意攻擊針對這些系統(tǒng)，監(jiān)管對AI安全和數(shù)據(jù)隱私的關(guān)注也日益增加。

學習途徑：

• 課程：DevSecOps的《認證AI安全專業(yè)人員》、DeepLearning.AI的《Red Teaming LLM應(yīng)用》
• 工具：Adversarial Robustness Toolbox、SecureML、CleverHans、PySyft、IBM Adversarial Robustness 360 Toolbox

8） 多模態(tài)AI開發(fā)

定義：多模態(tài)AI開發(fā)結(jié)合了不同的數(shù)據(jù)模態(tài)（如文本、圖像、音頻），創(chuàng)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(yīng)用的增長，需求日益增加，這些系統(tǒng)整合了視覺、語音和文本數(shù)據(jù)。

學習途徑：

• 課程：卡內(nèi)基梅隆大學的《多模態(tài)機器學習 - 2023年秋季》，Leonid Sigal的《視覺、語言和聲音中的多模態(tài)學習》
• 庫：mmf（多模態(tài)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(zhí)行順序決策，廣泛應(yīng)用于機器人技術(shù)、游戲和金融領(lǐng)域。

為何火爆：自駕車、交易機器人等自主系統(tǒng)的應(yīng)用日益增加，RL算法在可擴展框架中的應(yīng)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(shè)備端AI開發(fā)

定義：邊緣AI將AI模型直接部署在設(shè)備端（如智能手機、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）上，減少對云資源的依賴，從而提高數(shù)據(jù)處理效率并降低延遲。

為何火爆：隨著對低延遲、實時AI應(yīng)用（如AR/VR和穿戴設(shè)備）的需求不斷增長，企業(yè)越來越重視設(shè)備端處理，以確保數(shù)據(jù)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(shè)備端深度學習與邊緣AI》
• 工具：TensorFlow Lite、OpenCV、Edge Impulse、NVIDIA Jetson、Intel OpenVINO

03、結(jié)語

AI領(lǐng)域不斷發(fā)展，新的機會和挑戰(zhàn)也在不斷涌現(xiàn)。無論你是準備邁入這個充滿活力的行業(yè)，還是想要通過提升現(xiàn)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(yè)市場中脫穎而出，還能為你打開更多的高薪機會。

參考：

1. ??https://www.kdnuggets.com/2024/11/gartner/discover-whats-ahead-gartner-data-analytics-summit-2025??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/GhpbLEWkeAMUztHwODszkQ??