建议大家冲一冲新兴领域，工资高不内卷【99个AI专业名词解析

马化腾曾经表示过：“我们最开始认为AI是互联网十年不遇的机会，但是现在越想越觉得，这是百年不遇的，类似发明电的工业革命一样的机遇”真心建议大家未来冲一冲新兴领域，特别是AIGC方向，因为AIGC是未来10-30年最大的机遇和风口。

首先：岗位多。

ChatGPT爆火之后，对于整个人工智能行业有非常大的推动作用。

大量的资本进入这个领域，催生了大量的新公司，各个大厂为了抢占先机，纷纷在这个领域重金投入。随之而来的就是大量的人才需求，但是这一波浪潮来的如此之迅捷，整个市场上人才供应是严重不足的。跟行业内的从业者聊起来，也是一样的直观感受。

其次，薪资比较高。

以上就会导致一个问题：公司想要找到经验丰富的人比较难，要么花大价钱抢人，要么降低招聘要求抢人，整体给到的薪资水平就会比较高，大多在40K左右。以下图片来自boss直聘的招聘数据。

最后，要求相对比较低，非常适合入局。

要注意：上图里面1-3年或者3-5年的经验要求，是指产品经理的经验（从下图百度的招聘要求也可以看出来），而非AIGC的工作经验，因为AIGC是今年才大火的。

这样就导致只要之前是做产品经理的，然后要AIGC相关的项目经验，外加一些对于技术的理解，就可以拿到面试机会。

一、AIGC是什么？

生成式AI,即由人工智能来生成内容。比如AI通过训练后可以学习生成图像、文字、音频、视频等，未来会广泛应用在各个领域。

二、AIGC产品经理的未来发展怎么样？

仅2023年一季度就新增17万家人工智能相关企业，总计已有267万家。说明AIGC产业正在高速发展中，但由于领域较新，行业人才还存在大量缺口，所以现在正是入局的好时机

三、AIGC岗位的方向有哪些？

不仅是产品经理，开发、算法、测试都有岗位需求。

3.1 行业大模型，通过海量行业数据的训练，能对行业中的各种现象进行预测、分析、辅助决策，还能通过深度学习生成内容，比如金融、营销、医疗、内容、教育等行业。下图是人工智能的部分行业应用版图。

3.2 语言大模型，比如chatGPT、文心一言等，通过学习可以辅助生成文本类任务，应用于医疗、广告、内容电商等领域3.3 图像大模型，通过学习自主生成图像类任务，比如AI绘画、广告创意、海报配图等，在应用层展示绘画和设计能力

四、传统互联网产品经理转型AIGC产品经理需要具备哪些能力

工作内容上是差不多的，都需要进行需求分析、竞品调研、产品规划设计等过程。

区别在于：

1）要有AIGC相关的项目经验，大家可以自己多分析几个岗位JD，这算是硬性要求。如果想做AIGC产品经理，但是缺乏AIGC项目经验的，可以重点关注一下《AIGC产品特训营》

2）需要掌握AI算法知识，了解如何用AI能力来达到想要的效果，还要能了解算法背后的原理和应用场景。大家如果想做AI产品经理，以下内容需要对照学习补充。

当然，以下内容我们的公众号已输出大量的文章供大家免费学习，后续会持续输出更多新的内容，没有关注公众号的务必关注。

为了更好的帮助大家入门AI行业，接下来重磅给大家推荐99个AI领域专业术语：

1、人工智能(AI):一种能够执行智能任务的计算机系统或程序。

2、监督学习(Supervised learning):训练模型时提供输入数据和输出结果，以便模型能够进行预测和分类。

3、非监督学习(Unsupervised learning):训练模型时只提供输入数据，模型需要自己发现数据的结构和模式。

4、机器学习(ML):从数据中自动提取模式的一种方法，用于训练计算机模型，以便能够进行预测和决策。

5、深度学习(DL):一种机器学习方法，它利用深层神经网络来执行复杂的学习任务。

6、神经网络(NN):一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。

7、自然语言处理(NLP):计算机对自然语言的处理，包括语音识别、自然语言理解和生成等任务。

8、计算机视觉(CV):计算机对图像和视频的处理，包括对象检测、图像分割、场景理解等任务。

9、偏差-方差权衡(Bias-variance tradeoff):在机器学习中，通过控制模型的偏差和方差来实现

10、过拟合(Overfitting):机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳的情况。

11、欠拟合(Underfitting):机器学习模型无法捕捉到数据中的模式和关系的情况。

12、正则化(Regularization):一种方法，用于减少模型过度拟合的程度。

13、数据挖掘(DM):从大量数据中提取知识和信息的过程。

14、数据科学(DS):使用数学、统计学和计算机科学等工具来分析和解决现实世界中的数据问题。

15、数据预处理(Data preprocessing):在进行机器学习或数据挖掘之前，对原始数据进行处理，包括数据清洗、特征选择等。

16、特征提取(Feature extraction):从原始数据中提取有意义的特征。

17、特征选择(Feature selection):选择最相关的特征以提高模型的准确性和泛化能力。

18、数据集(Dataset):一组用于训练和测试机器学习模型的数据。

19、强化学习(Reinforcement learning):一种通过试错学习的机器学习方法，它基于奖励和惩罚来指导模型的行为。

20、模型评估(Model evaluation):评估机器学习模型的性能，以便决定是否需要进行调整或改进。

21、模型选择(Model selection):在多个机器学习模型中选择最合适的模型以解决特定的问题。

22、卷积神经网络(Convolutional neural network):一种用于图像和视频处理的神经网络模型

23、循环神经网络(Recurrent neural network):一种用于序列数据处理的神经网络模型。

24、Dropout:在深度学习中，随机地将一些神经元从神经网络中删除，以避免过度拟合的方法。

25、梯度下降(Gradient descent):优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。

26、损失函数(Loss function):用于衡量机器学习模型预测结果与真实结果之间的差异。

27、学习率(Learning rate):控制梯度下降算法中参数调整的速度。

28、批量梯度下降(Batch gradient descent)：一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用全部训练集。

29、生成对抗网络(Generative adversarial network):一种由两个神经网络组成的模型，一个生成器和一个判别器，用于生成逼真的假数据。

30、支持向量机(Support vector machine):一种用于分类和回归的机器学习模型。

31、随机梯度下降(Stochastic gradient descent):一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中仅使用一个样本。

32、小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent):一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用一小批量的样本。

33、长短期记忆(Long short-term memory):一种循环神经网络的变体，用于处理长序列数据。

34、自编码器(Autoencoder):一种无监督学习模型，用于学习数据的低维表示。

35、随机森林(Random forest):一种用于分类和回归的集成学习模型。

36、K最近邻算法(K-nearest neighbor):一种用于分类和回归的非参数算法。

37、贝叶斯网络(Bayesian network):一种基于贝叶斯定理的概率图模型。

38、马尔可夫链(Markovchain):一种用于建模状态转移过程的随机过程。

39、马尔可夫决策过程(Markovdecision process):一种用于建模决策过程的马尔可夫链。

40、Q学习(Q-learning):一种无模型的强化学习算法，用于学习最优策略。

41、AdaGrad:一种梯度下降算法，用于自适应地调整每个参数的学习率。

42、RMSProp:一种梯度下降算法，用于自适应地调整每个参数的学习率。

43、Adam:一种梯度下降算法，结合了AdaGrad和RMSProp的优点。

44、深度强化学习(Deep reinforcement learning):一种强化学习方法，使用深度神经网络来学习最优策略。

45、策略梯度(Policygradient):一种强化学习算法，用于直接优化策略函数。

46、序列到序列模型(Sequence-to-sequence model):一种用于序列到序列的自然语言处理任务的神经网络模型。

47、反向传播(Backpropagation):一种用于计算神经网络中参数梯度的算法。

48、AlphaGo:由Google DeepMind开发的人工智能计算机程序，用于下围棋。

49、AlphaZero:由Google DeepMind开发的人工智能计算机程序，能够在没有任何人类知识指导的情况下学会玩国际象棋、围棋和日本将棋等游戏。

50、词向量(Wordembedding):一种将单词映射到实数向量的技术，用于自然语言处理任务。

51、优化器(Optimizer):一种用于调整神经网络参数以最小化损失函数的算法。

52、异常检测(Anomaly detection):一种用于检测异常数据的技术。

53、主成分分析(Principal component analysis):一种用于降维的无监督学习方法。

54、聚类(Clustering):一种将数据分组为相似类别的无监督学习方法。

55、交叉验证(Cross-validation):一种用于评估机器学习模型性能的技术。

56、超参数调整(Hyperparameter tuning):一种通过调整模型超参数来提高模型性能的技术。

57、特征工程（Feature engineering)：一种将原始数据转换为有意义的特

58、对抗样本(Adversarial examples):一种人工制造的输入数据，目的是欺骗机器学习模型。

59、对抗训练(Adversarial training):一种训练机器学习模型以抵御对抗样本的方法。

60、可解释性机器学习(Explainable machine learning)：一种机器学习方法，可以解释模型的决策过程和预测结果。

61、机器学习管道(Machine learning pipeline):一种处理原始数据并构建模型的自动化流程。

62、卷积神经网络(Convolutional neural network):一种特殊类型的神经网络，处理图像和视频数据。

63、循环神经网络(Recurrent neuralnetwork):一种特殊类型的神经网络，可以处理序列数据。

64、神经网络架构搜索(Neural architecture search):一种自动寻找神经网络架构的技术。

65、神经元(Neuron):神经网络中的基本单位，接收输入并生成输出。

66、激活函数(Activationfunction):神经网络中的一种函数，用于在神经元之间传递信息。

67、LSTM(Long short-term memory):一种循环神经网络架构，可以有效地处理长序列数据。

68、GRU(Gated recurrent unit):一种循环神经网络架构，比LSTM更简单且计算成本更低。

69、自注意力机制(Self-attention mechanism):一种用于处理序列数据的注意力机制。

70、梯度下降(Gradientdescent):一种优化算法，用于调整神经网络中的权重，使损失函数最小化。

71、随机梯度下降(Stochastic gradient descent):一种梯度下降的变体，每次更新权重时使用随机的小批量样本。

72、批量归一化(Batch normalization):一种神经网络层技术，加速模型的训练提高模型的泛化能力。

73、参数初始化(Parameter initialization):在神经网络训练之前初始化权重和偏差的过程。

74、正则化(Regularization)：一种防止过拟合的技术，包括L1、L2正则化、Dropout等。

75、语义分割(Semantic segmentation):一种将图像分割成语义区域的计算机视觉任务。

76、实例分割(Instance segmentation):一种将图像中的不同实例分割成不同区域的计算机视觉任务。

77、目标检测(Object detection):一种在图像或视频中识别和定位多个物体的计算机视觉任务。

78、GAN(Generative Adversarial Network)：一种无监督学习方法，用于生成与训练数据相似的新数据。

79、CGAN(ConditionalGAN):一种生成对抗网络，根据给定的条件生成新的数据。

80、VAE(Variational Autoencoder)：一种自编码器，使用概率编码和解码，生成可控制的新数据。

81、单阶段目标检测(One-stage object detection):一种用于目标检测的神经网络架构，不需要先预测物体的位置和大小。

82、两阶段目标检测(Two-stage object detection):一种用于目标检测的神经网络架构，需要先预测物体的位置和大小，然后进行分类。

83、数据增强(Data augmentation):通过对训练数据进行旋转、平移、缩放等变换，扩充训练数据集的大小，从而提高模型的泛化能力。

84、超参数(Hyperparameter):在训练模型之前需要手动设置的参数，例如学习率、正则化强度等。

85、网格搜索(Gridsearch):一种调节超参数的方法，遍历给定的超参数空间，找到最佳超参数组合。

86、随机搜索(Random search):一种调节超参数的方法，随机选择超参数组合进行训练，找到最佳的超参数组合。

87、模型微调(Fine-tuning):在一个预训练模型的基础上，使用新的数据集重新训练模型的过程。

88、迁移学习(Transfer leaning):利用一个训练好的模型参数来初始化另一个模型，解决新的任务。

89、多任务学习(Multi-task learning):在一个神经网络中训练多个相关任务的技术。

90、无监督学习(Unsupervised learning)：一种机器学习的范畴，不需要标注数据作为输入，算法能够自己发现数据中的结构。

91、自监督学习(Self-supervised leaning):一种利用数据本身内在结构进行无监督的学习方法。

92、对抗生成网络(Generative Adversarial Network,GAN):一种无监督学习的神经网络，通过训练一个生成器和一个鉴别器来生成逼真的假数据。

93、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM):一种循环神经网络，能够有效地处理序列数据，具有记忆单元和遗忘门等特性。

94、强化学习(Reinforcement leaning):一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的机器学习方法。

95、奖赏(Reward):在强化学习中，智能体从环境中接收到的信号，用于评估其行为的好坏。

96、Actor-Critic:一种使用值函数和策略函数的强化学习算法。

97、强化学习环境(Reinforcement learning environment):用于训练强化学习算法的模拟环境。

98、策略(Policy):在强化学习中，智能体采取的动作的规则。

99、Q-learning:一种基于动作值函数的强化学习算法，可以学习最优的行为策略。如果想要学习更多AI以及AIGC相关的知识、干货、作品集，一定要关~注~我

**************************************************************************************