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 AI先驅吳恩達:想在AI領域發光發熱,職涯第一步有5個關鍵

史丹佛大學擔任客座教授的吳恩達_圖片來源: 王建棟 攝 史丹佛大學擔任客座教授的吳恩達_圖片來源: 王建棟 攝

作者/李佳樺 圖片來源: 王建棟 攝

AI領域大熱,人人都想獲得門票,但大部分零經驗的工作者總是不得其門而入。聽聽AI先驅、史丹佛大學客座教授吳恩達對於打造AI職涯的建議。


ChatGPT的出現,讓一般工作者都有機會駕馭AI,企業主更求才若渴,部分AI相關職缺開出新台幣8位數的驚人年薪,104上相關職缺也突破2萬個。

市場證明了掌握AI技能的重要性,然而毫無AI背景的工作者,該如何踏出第一步?

AI研究先驅、曾主持史丹佛人工智慧實驗室、創辦AI Fund,目前在史丹佛大學擔任客座教授的吳恩達推出免費電子書《How to Build Your Career in AI?》(如何在AI領域打造職涯?)以3個步驟:學習、專案、找工作為框架,佐以他身兼學者與創業家一路走來的經驗,讓工作者對於如何進入AI產業有清楚的路徑可依循。以下為書中內容精華:

打造職涯關鍵5問:

Q1:如何學習知識?

我主要透過「閱讀」和「與專家交談」來學習,我認爲這是最有效的方法,因此花了很多時間做這兩件事。

學習最困難的是「堅持」,如果你週末花了一天看書而非滑手機,沒有人會拍拍你的肩膀説你做得很好,週末的學習也很少讓你下週一的工作做得更好。學習很少能有短期回報,但卻是成功必要的長期投資,正因如此,學習不能靠意志力,而是要養成「習慣」。

如同《設計你的小習慣》書中提到的方法,設計容易達成的微小行動,並養成長期紀律,比起一次完成龐大工作量、卻三天打魚兩天曬網來得有意義,例如每天看10分鐘的學習影片就是個不錯的方法,持之以恆就會看見效果。

如果你想在AI產業擔任工程人員,以下是你必須學習的技能:基礎機器學習技巧、深度學習、與機器學習相關的數學概念(線性代數、統計、機率、微積分)、軟體開發。

Q2:學習的下一步是參與專案實作。怎麼找到專案題目,並確定它值得我花時間?

在真正踏入AI職業前,有實際參與專案運作的經驗,更能夠說服面試官,也能確認自己是否真的想投入相關工作。

許多人會在發想題目這道門前徘徊,我建議最好的方法是找到該領域的專家,了解專家在此領域最想解決的3件事,以及為什麼這些議題還沒被解決?如果還是沒有想法,直接加入其他團隊也是好方法,有許多新創加速器、社團會協助媒合人才與團隊。再者,閱讀、和不同專業的人聊天也是迷惘的突破口,從我的經驗看來,好題目總是在多元想法的碰撞中產生。

找到專案後,決定投入前可以考量3個層面。

首先,專案內容是否有助於你獲得技能成長?合適的專案應該具有足夠的挑戰性,又不會太困難以至於讓你信心全無;第二,團隊成員是否有值得學習之處?周圍的人是最好的學習資源,與優秀的人才合作、討論,對於成長至關重要;最後,這個專案的目標能成為你邁向下個里程碑的跳板嗎?評估專案達成後產生的影響力,是否能為你鋪路,才能在職涯路上走得巧。

Q3:有了實務經驗,如何找到適合自己的工作?

當有了專案經驗後,許多人都煩惱下一步如何獲得職位,我最建議的方法還是「專家訪談」。

在AI這樣的新興領域,直接找業內人士交流更重要,因為圈子很小,大部分人也是第一次從事AI相關工作,樂意提攜對產業有興趣的工作者,他們通常也是經過引薦而獲得職位。

大膽寄信向專家尋求建議吧!聊過之後,相信你會對自己夢寐以求的工作,有更清晰的認知,參加DeepLearning.AI遍布全球50個國家的活動,也有機會認識專家。

下列是我建議專家訪談中一定要問到的問題:
✓ 一天、一週的工作樣貌?
✓ 這個工作在產業中扮演什麼角色?
✓ 把工作做好的關鍵技能是什麼?
✓ 團隊達成目標的合作模式是什麼?
✓ 招募如何進行?
✓ 讓候選人能脫穎而出的關鍵是什麼?

Q4:在AI職涯路上,成功必做的事情?

1.與人合作
面對複雜專案時,沒有夥伴,通常難以堅持到成功的那一天,因此與人協作的能力很重要,要能夠溝通、影響別人,同時具備同理心,對他人的想法有感。

2.建立社群
我討厭社交。參加派對跟一堆人握手簡直是噩夢,我寧願在家讀書,不過我在AI領域有一群志同道合的朋友,能夠在失敗時支持我,比起在派對上交朋友,我認為加入專業社群更有幫助,可以幫助你快速吸收資訊,並且朝相同方向努力。

3.遵循利他主義
我觀察到在工作中以幫助他人為目標的人,成功的機率更高,因為動機更強烈,獲得的意義感也更為強大。因此我鼓勵你,在職涯路上以公益而非私利作為目標,才能開出豐盛的人生。

Q5:如何活出工作意義?

每逢生日,我都會回顧那些逝去的日子,並展望前方的未來,思考以下的問題,將有助於你活出意義:

你認為普通人可以活幾天?A.2萬天 B.10萬天 C.100萬天 D.500萬天

大部分的人會選C或D,當我還是研究生時,我將自己的資料輸入死亡計算機,它顯示的天數是27,649天。這數字之小,讓我深刻地意識到生命是多麼有限,我將這個數字用大號字體印出來貼在辦公室,提醒我,這就是我們與親人相處、學習、創造和幫助他人的所有日子。

AI工作對你而言有意義嗎?想一想無論你今天在做什麼,它值得你生命的三萬分之一嗎?

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