2025 年最值得学习的 10 项高薪人工智能技能 原创

01、概述

随着2024年接近尾声，我们见证了人工智能（AI）领域的巨大进步。强大的大语言模型（LLM）重塑了我们与技术的互动方式，自主智能体的出现将生产力提升到了新的高度。每年都有新的可能性涌现，AI仍然是最令人兴奋、发展最快的领域之一。无论你是初创企业的创始人、技术开发者，还是正在考虑换个职业道路的求职者，了解未来市场的发展方向至关重要。如果你想提升技能或从头开始，了解哪些AI技能在未来几年中最具需求，可以帮助你走在时代的前沿。

02、2025年值得学习的AI技能

让我们一起来看看，在这充满机遇的2025年时，哪些技能最值得学习！

1） 大语言模型工程（LLMOps）

定义：LLMOps专注于优化、微调和部署大规模语言模型（如GPT、LLaMA），涉及推理管道的管理、成本控制和确保模型的可扩展性。

为何火爆：随着基于大语言模型的应用爆炸性增长（如聊天机器人、内容生成、代码助手等），组织急需专门的工程师来处理复杂的部署和微调任务。

学习途径：

• 课程：杜克大学LLMOps专业课程
• 工具：Hugging Face、DeepSpeed、Databricks、AWS、Azure、MLflow

2） AI伦理与治理

定义：AI伦理与治理领域专注于制定框架和策略，确保AI的使用符合道德标准，重点关注公平性、透明度和问责制。

为何火爆：全球范围内对AI监管的压力日益增加（例如欧盟AI法案），企业为了维持用户信任并确保合规，越来越重视伦理AI的实施。

学习途径：

• 课程：米兰理工大学人工智能伦理学课程、LearnQuest的AI伦理学专项课程
• 书籍：《AI Ethics》- Mark Coeckelbergh

3） 生成式AI与扩散模型

定义：生成式AI模型，如生成对抗网络（GANs）和扩散模型，广泛用于生成合成媒体，例如文本生成图像、视频生成和3D渲染。

为何火爆：随着创意AI在媒体、游戏和虚拟现实行业中的需求上升，像OpenAI和Stability AI等公司推出了新应用。

学习途径：

• 课程：斯坦福大学CS231n：计算机视觉中的深度学习、DeepLearning.AI的生成对抗网络（GANs）专项课程
• 工具：Runway ML、Diffusion Bee、PyTorch、Hugging Face Diffusers、GANs、StyleGAN

4） MLOps与本地AI基础设施

定义：MLOps旨在确保机器学习工作流的顺畅运行，而本地AI基础设施则涉及管理本地的GPU集群，而不是依赖公共云服务。

为何火爆：由于成本效益和数据隐私问题，越来越多企业倾向于采用本地基础设施；同时，MLOps能够保证AI部署的可扩展性和可重复性。

学习途径：

• 课程：DeepLearning.AI的《生产中的机器学习工程（MLOps）》、FreeCodeCamp的CUDA编程课程
• 工具：Kubeflow、MLflow、Docker、Kubernetes、Airflow

5） AI在医疗应用中的运用

定义：AI在医疗领域的应用包括诊断、药物发现、个性化医疗和病人监控系统。

为何火爆：随着AI在早期疾病检测和治疗优化中的应用不断增多，穿戴设备和智能健康数据的需求也在不断增长。

学习途径：

• 课程：DeepLearning.AI的《医学中的AI专业课程》、Udacity的《医疗AI纳米学位》
• 资源：Kaggle健康数据集、DICOM库、OpenCV、ONNX Runtime

6） 绿色AI与效率工程

定义：绿色AI专注于开发高能效的机器学习模型和系统，减少碳足迹；效率工程则确保在不牺牲性能的情况下，优化资源的利用。

为何火爆：环保意识的日益加强促使更多企业寻求可持续的AI解决方案，同时，效率工程对大规模AI应用的扩展至关重要。

学习途径：

• 课程：DeepLearning.AI的《AI for Good 专项课程》、MIT Han Lan的《TinyML与高效深度学习计算》
• 工具：Apache TVM、NVIDIA Triton推理服务器、PowerAI、MLPerf、d2m、Green Algorithms、ML CO2 Impact

7） AI安全

定义：AI安全涉及保护AI系统免受对抗性攻击、数据泄露等威胁，确保模型的完整性和安全性。

为何火爆：随着AI模型的广泛应用，越来越多的恶意攻击针对这些系统，监管对AI安全和数据隐私的关注也日益增加。

学习途径：

• 课程：DevSecOps的《认证AI安全专业人员》、DeepLearning.AI的《Red Teaming LLM应用》
• 工具：Adversarial Robustness Toolbox、SecureML、CleverHans、PySyft、IBM Adversarial Robustness 360 Toolbox

8） 多模态AI开发

定义：多模态AI开发结合了不同的数据模态（如文本、图像、音频），创建可以跨多种格式理解和生成的AI模型。

为何火爆：随着DALL-E、CLIP、Whisper等应用的增长，需求日益增加，这些系统整合了视觉、语音和文本数据。

学习途径：

• 课程：卡内基梅隆大学的《多模态机器学习 - 2023年秋季》，Leonid Sigal的《视觉、语言和声音中的多模态学习》
• 库：mmf（多模态框架）、TorchMultimodal、TensorFlow Hub、VILT、Fairseq、OpenVINO Toolkit

9） 强化学习（RL）

定义：强化学习训练智能体通过执行顺序决策，广泛应用于机器人技术、游戏和金融领域。

为何火爆：自驾车、交易机器人等自主系统的应用日益增加，RL算法在可扩展框架中的应用也取得了显著进展。

学习途径：

• 资源：David Silver的《强化学习简介》、OpenAI的Spinning Up、Phil Winder的《强化学习》
• 库：OpenAI Gym、Stable Baselines、Ray RLlib、DeepMind Lab、Tensorflow Agents

10） 边缘AI/设备端AI开发

定义：边缘AI将AI模型直接部署在设备端（如智能手机、物联网设备）上，减少对云资源的依赖，从而提高数据处理效率并降低延迟。

为何火爆：随着对低延迟、实时AI应用（如AR/VR和穿戴设备）的需求不断增长，企业越来越重视设备端处理，以确保数据隐私和降低成本。

学习途径：

• 课程：Udacity的《深度学习纳米学位》、Coursera的《设备端深度学习与边缘AI》
• 工具：TensorFlow Lite、OpenCV、Edge Impulse、NVIDIA Jetson、Intel OpenVINO

03、结语

AI领域不断发展，新的机会和挑战也在不断涌现。无论你是准备迈入这个充满活力的行业，还是想要通过提升现有技能脱颖而出，上述技能将在未来几年成为焦点。提前掌握这些技能，不仅能让你在就业市场中脱颖而出，还能为你打开更多的高薪机会。

参考：

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

本文转载自公众号Halo咯咯 作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/GhpbLEWkeAMUztHwODszkQ​​