其實講太多細節 很多人一定還是不懂 直接看這篇文章比較快 AI大戰》ChatGPT怎麼玩?優缺全解析,一文看懂 https://www.cw.com.tw/article/5124860 好 重點來了 美國卡內基梅倫大學(Carnegie Mellon University) 電腦科學教授克尼策(Vincent Conitzer) 認為風險最高的4類白領工作: https://www.cw.com.tw/article/5124718 1.科技工作(程式設計師、軟體工程師、數據分析師) 2.金融工作(金融分析師、個人理專) 3.法律工作(法律助理) 4.媒體工作(行銷、內容創造、技術寫作、新聞) --------------------------------------------- 就是這樣 現實很殘酷 跟不上最新科技的腳步 就會被時代的巨輪淘汰 ※ 引述《a78998042a (Benjimin)》之銘言: : 如果你對數據分析轉職感興趣 : 如果你周遭有人想要轉職到這個領域 : 請把這篇文章給他看,這將幫助他節省2年以上的時間 : 我在22年秋季開始,開始了免費的數據轉職諮詢服務 : 期間接觸到超過50+的人談論他們的疑惑 : 有人曾參加轉職輔導,有人加入線上課程,有人自學超過兩年 : 但共通的點是,它們仍在成功轉職的路上努力著 : 錯誤的觀念會讓你虛度 2-3 年 : 而正確方向僅需要一次的會議 : 但因個人能力有限,我無法無限期提供諮詢服務 : 於是我將這段期間內的諮詢內容拍成影片 : 這部影片跟其他影片不同在於: : 1. 它不是一個人的經驗分享,而是 50 個人的集體問題 : 大家的疑難,很可能也是你的問題 : 2. 我與我諮詢的對象均處於台灣,而網路上許多的案例有的在美國,有的在歐洲 : 它們的經驗很寶貴,但我將給你另一個觀點 : 3. 我諮詢的對象,有尚未畢業的學生,有30多歲想切換領域的主管 : 背景從社科外語、管理財金到資訊電子,我的目標就是提出讓每個人都有機會成功的 : 解方 : 這部影片僅僅 20 分鐘,但只要你看完: : 1. 你將省下 2 小時:這是我一場諮詢的平均時數 : 2. 你將避免 2 年的浪費:這是一次錯誤規劃的成本 : 3. 你將能大大提高轉職的成功率 : 這支影片的大綱如下: : 1. 為什麼想轉職數據分析的人都失敗了 : 2. 失敗的第一步,我要學會數據分析 : 3. 聖經就該擺在床頭櫃;你不該學些什麼 : 4. 天下武功唯快不破;成功的學習途徑 : 5. 別跟數學系比算法;跟資訊系比程式:面試準備的方式 : 6. 總結 : 希望大家能有所收穫 : 影片鏈結如下: : https://www.youtube.com/watch?v=9EcOu_GLsfA&ab_channel=HsuBen
: 如果你看完影片仍有一些個人問題,可以填寫問卷,我會盡量回覆 : 問卷鏈結如下: : https://forms.gle/V3z3RsL5NbiYyx9U6 -- Q 人類基本需求2.0 ◢◣ 自我實現 創意.問題解決.真偽.自發性 S ◢██◣ 尊重需求 自尊.自信.成就感 W ◢████◣ 社交需求 E ◢██████◣ 安全需求 E ◢████████◣ 生存需求 空氣.水.食物.住所 T ▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄▄ WiFi 電池 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(pttweb.org.tw), 來自: 36.227.241.253 (臺灣) ※ 文章網址: https://pttweb.org.tw/Salary/M.1677754626.A.E46
say29217074: 每隔幾段時間就什麼幾類人即將被淘汰 笑死人 03/02 19:09
say29217074: 照他列的全世界九成的白領都會失業 我們來看到時候會 03/02 19:10
say29217074: 多亂 呵呵 03/02 19:10
GoGoJoe: 教授要不要討論後疫情時代遠距教學對教師需求的影響 03/02 20:26
dbalruke: 新聞絕對不會被淘汰拉,因為AI不會自己生假新聞阿,怎麼 03/03 01:34
punjab: 包養網到底在紅什麼? 03/03 01:34
dbalruke: 領1450? 03/03 01:34
vi000246: 又是跟業界脫節的教授說的 03/03 10:17
tran628: 說AI不會生假新聞的,真的不要沒有背景概念來亂 03/03 19:05
DKnex: 呵呵 自以為能取代 看到工程師就先笑了 03/04 19:22
shimachokong: 看到工程師就笑了,以為工程師二十年不變嗎? 03/06 00:12
sashare: 有人被包養 03/06 00:12
jack1218: GPT3就說因為拿來生假的新聞能力太強 03/10 02:49
jack1218: 所以一開始不公布模型啊 03/10 02:49