欧洲的 AI 技能危机：为什么培训 AI 工程师是未来创新的关键

快速阅读: 据《电子说明符》称，欧洲正面临人工智能人才短缺的问题，75%的欧洲雇主难以填补相关职位。传统培训未能充分准备专业人员应对人工智能工程角色。为此，新型培训需强调实践操作、灵活性及与人工智能社区的紧密联系。人工智能工程师应具备整合现有模型的能力，并紧跟技术突破。图灵学院提供结合在线学习、实际项目和导师指导的综合课程，以培养更多合格人才。

人工智能革命正在加速，但欧洲难以跟上步伐，且面临在人工智能创新方面落后的风险。根据最新数据，75% 的欧洲雇主难以填补与人工智能相关的职位，这一差距每年都在扩大。原因在于传统的软件开发和数据科学培训未能完全为专业人员准备人工智能工程角色。为了缩小技能差距，有志于成为人工智能工程师的人需要一种新的学习方法——一种动手实践、适应性强且与人工智能社区紧密相连的方法。人工智能工程师处于软件开发人员和人工智能研究人员之间的关键位置，应用人工智能进展来构建功能产品。实际上，IBM 报告称，只有 24% 的软件开发人员自认为是生成式人工智能的“专家”。原因在于传统的软件开发和数据科学培训未能完全为专业人员准备人工智能工程角色。为了缩小技能差距，有志于成为人工智能工程师的人需要一种新的学习方法——一种动手实践、适应性强且与人工智能社区紧密相连的方法。“人工智能工程师是人工智能研究人员与现实世界产品之间的纽带，”图灵学院首席学术官吉德留斯·泽布劳卡斯说。“这些角色中人才短缺使欧洲处于一个困难的位置，在这种情况下，人工智能工程任务被交给缺乏必要技能的软件开发人员、机器学习工程师和数据科学家。由于人工智能发展迅速，独自学习可能会感到不堪重负。”原因在于传统的软件开发和数据科学培训未能完全为专业人员准备人工智能工程角色。为了缩小技能差距，有志于成为人工智能工程师的人需要一种新的学习方法——一种动手实践、适应性强且与人工智能社区紧密相连的方法。据泽布劳卡斯称，解决此问题的关键是实用且与时俱进的培训，不仅提供最先进的技术实践机会，还教授人工智能工程师如何保持领先于市场发展。基于社区的学习至关重要——与其他领域的从业者一起工作可以让工程师们共享知识并跟上技术进步的步伐。原因在于传统的软件开发和数据科学培训未能完全为专业人员准备人工智能工程角色。为了缩小技能差距，有志于成为人工智能工程师的人需要一种新的学习方法——一种动手实践、适应性强且与人工智能社区紧密相连的方法。什么样的人才是优秀的人工智能工程师？人工智能工程师处于软件开发和人工智能研究的交叉点。他们的角色不是从零开始创建新的人工智能模型，而是整合和优化现有的模型以开发人工智能驱动的产品。这意味着他们需要紧跟最新的人工智能突破，并具备将研究转化为可用解决方案的技术能力。什么样的人才是优秀的人工智能工程师？对人工智能工程师的需求激增，尤其是在两个关键领域。成熟公司试图将人工智能功能集成到现有产品中，但缺乏内部专业知识。与此同时，以人工智能为核心的初创公司需要能够快速将人工智能研究应用于创造竞争性产品的工程师。什么样的人才是优秀的人工智能工程师？“公司逐渐意识到人工智能开发需要专家，”泽布劳卡斯解释道。“一般软件开发人员可能承担人工智能任务，但如果缺乏正确的专业知识，他们无法很好地执行——有时甚至没有意识到自己的局限性。这就像假设一名木匠能建造一座质量优良的砖房。他们可能会拼凑出一些东西，但结构不会稳固。由于经验丰富的人工智能工程师仍然稀缺，我们需要培养更多的人才来填补这一空白。”什么样的人才是优秀的人工智能工程师？培训项目在哪里？尽管需求增长，欧洲的人工智能工程培训选项仍然有限。像Coursera这样的平台提供了一些课程，但大多数缺乏人工智能工程师所需的结构化、社区驱动的方法。这就是图灵学院正是介入的地方。图灵学院的人工智能工程课程结合了自我节奏的在线学习、真实世界项目以及一对一导师指导。学习者还可以访问由波罗的海风险投资公司Firstpick支持的专属创业加速器，该加速器提供了将人工智能驱动的理念转化为成功业务所需的工具和支持。

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