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當coding遇上人工智慧,跨領域人才更有優勢
數位時代蔡紀眉
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人工智慧如火如荼發展之際,也帶動了新的人才需求,即使相關應用框架還不明確,但各個產業領先者已經積極搶著要人才,可以想見其中的競爭與價值都將與日俱增,現階段又有四個技術面向的AI人才需求最殷切。

當coding遇上人工智慧,會擦出怎麼樣的火花?當所有產品都導向AI,是否帶動程式人才需求改變?如果有一天,AI讓coding變得像操作電腦、智慧手機一樣容易上手,軟體工程師該做些什麼?

資策會在去年12月推出「人工智慧應用開發就業養成班」,是市場上首見以AI就業為導向的課程,說明會上來了逾百人。資策會數位教育研究所課程研發經理鐘祥仁,曾在工研院服務,具備人工智慧實驗室背景,是主要負責人。他說,「我們也是戒慎恐懼,每台電腦都多裝了2萬多元的顯卡,23個招生名額很快就額滿,最近已陸續有民眾關心下一期的開課計畫。」

不少企業也找上資策會,表達迫切的AI人才需求。像是做電子公車站牌的銓鼎科技,是台灣最大的公車動態系統服務廠商,幾乎包下雙北以外所有市場,就曾為了將AI人機互動技術放入大街小巷的站牌中,與資策會討教。

不過,鐘祥仁表示,各產業中的領頭企業都喊著要AI人才,但需求仍不明確,104人力銀行網站上開了一堆AI相關職缺,「很多公司都是抄來抄去,也許還不知道要用這些人做什麼。」他觀察這些AI職缺,從技術角度切入,可分為四個面向。

首先,是必備的基本系統與程式能力,包括Python、C、C++、C#、Java等程式語言。第二,要熟悉各大廠推出的AI應用整合解決方案,像是AWS、Azure、IBM等AI平台。再者,TensorFlow、Caffe等常見的機器學習框架,至少得有一定操作基礎。至於最高層次的演算法模型,例如CNN、RNN等等,則通常要博士以上才有進入能力。

隨著AI發展,鐘祥仁預期,未來AI團隊在運作上,會由人工智慧博士領頭,主導企業大方向,負責調整深層演算法,至於其他團隊成員,還包括AI系統架構師、AI軟體的應用開發工程師等等。而以資策會來說,主要是培育AI產業中的「黑手」,本質是軟體工程師,只是服務AI團隊,寫的程式是AI相關。

鐘祥仁也提醒,「data to answer」是資料團隊做的事,「answer to system」才是AI的事,目前市場上對於AI職務的認知,多半仍在資料科學範疇內。以股市分析為例,資料團隊就可以整理歷年資料,以各種精美圖表呈現,而AI團隊,則要判讀這些數據,並給出明確預測。

Q:AI對工程師的職務內容將帶來哪些影響?

現階段,科技大廠花了很多精力開發AI系統,其實中小企業要的也不多,大廠的解決方案就夠了,工程師角色變成整合各家的解決方案。以寫程式來說,如何把自家的系統,串接到大廠的服務中,這會是新一代開發者愈來愈重要的能力,把關鍵程式的片段寫出來,橋接、補足中間轉換部分,藉此設計出整個架構。

Q:哪種軟體工程師將更有優勢?

現在的IT從業人員比過去辛苦很多,這句話對,也不對。在技術快速發展下,很多開源軟體可以使用,工程師不需要從頭無中生有,而是要快速學習、適應變化,跨領域的軟體工程師將會更有優勢。舉例來說,當房仲業想做一套買賣雙方的配對系統,如果工程師有房仲經驗,懂專業術語、知道客戶要什麼,絕對可以寫出更聰明的推薦系統。

Q:給程式初學者的建議?

CP值最高的程式語言是Python和JavaScript,兩者都可以處理前端網頁互動,也可以寫後端伺服器的應用程式,用途很廣。但我要強調,不是每個人都要會寫程式,相較之下,培養程式相關的邏輯思維能力,更加重要。舉例來說,即使不學Python,也可以透過接觸Python的過程中,培養邏輯思維,學習如何拆解一件事,或是把需求系統化。

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