编码和人工智能：没有编码经验如何进入人工智能领域

Andrew Ng 的断言 人工智能是新的电力 捕捉了人工智能在各个领域的影响和潜力。然而，许多人可能由于认为高级编码技能是必需的而不敢将编码和人工智能结合起来。打破这一神话揭示了一个机会世界，适用于那些没有编程背景的人。

让我们分解如何在没有编写一行代码的情况下开始编码和人工智能。

编码和人工智能的神话

认为人工智能是程序员专属领域的观念已经过时，就像拨号上网一样。

最近的发展告诉了一个不同的故事。

“未来工作报告：人工智能在工作中” 强调，全球超过 55% 的 LinkedIn 会员预计由于人工智能的崛起而看到他们的工作发生变化，特别是在 生成人工智能 领域。

人工智能项目现在需要策略师、领域专家和传播者之间的合作，创造了技能的平衡。人工智能需要能够应用其力量、解释数据和设计满足业务需求的系统的专业人员。

公司现在正在寻找能够将人工智能的技术潜力转化为提供结果的实际策略的专业人员。世界经济论坛确认了这一趋势，并预测到 2025 年，全球人工智能领域将出现 9700 万个新工作岗位。有趣的是，其中许多工作都不需要编码专业知识。这一转变表明，人工智能不再仅限于程序员，而是对具有多样化技能和专业知识的人开放。

人工智能中的非编码角色

人工智能不再是软件开发者的孤立空间。人工智能生态系统中存在许多非编码角色。每个职位在人工智能技术的成功实施和 治理 中发挥着至关重要的作用。

让我们看看以下几个非技术角色：

人工智能产品经理

人工智能产品经理 连接开发团队和业务利益相关者。他们的主要角色是确保人工智能项目与业务目标和客户需求保持一致。他们专注于定义产品功能、用户体验和长期策略。

对人工智能产品经理的日益增长的需求表明了他们在将人工智能概念转化为实际和市场就绪解决方案中的重要性。最终，他们填补技术创新和实际应用之间的差距，这推动了当今竞争中人工智能计划的成功。

数据注释员

数据注释员对于人工智能训练过程至关重要。他们准备和标记数据，例如图像、文本或音频，以帮助机器学习模型学习模式并做出准确的预测。

这个角色需要注重细节和领域知识，但不需要编码技能。数据注释员为人工智能系统的质量和准确性做出贡献，这些系统严重依赖于干净、标记良好的数据集以实现最佳性能。

人工智能伦理专家

最近的一项 普华永道调查 显示，84% 的组织对人工智能的伦理影响表示担忧。这就是人工智能伦理专家的用武之地。这些专业人员专注于人工智能技术的公平性、透明度和问责制。

由于人工智能系统在医疗保健、金融和执法等敏感领域的迅速崛起，专业人员需要评估和解决伦理问题。

人工智能伦理专家可以帮助公司实施负责任的做法，以确认人工智能的伦理使用。

人工智能顾问

人工智能顾问帮助组织将人工智能解决方案融入现有的工作流程中。他们与企业合作，找出采用人工智能的机会，并提供有关如何有效实施这些技术的指导。

虽然人工智能顾问不需要学习如何编写人工智能代码，但他们必须了解如何将技术解决方案转化为业务策略。

无代码和低代码工具

无代码和低代码平台为那些缺乏编程技能的人打开了大门。这些工具允许用户在不涉及复杂编码的情况下自信地与人工智能交互。

让我们看看这些工具：

• Teachable Machine： Teachable Machine 允许任何人训练机器学习模型。用户可以使用简单的界面创建图像、声音或姿势识别模型。该工具使机器学习民主化，使其成为初学者的绝佳起点。
• Runway ML： Runway ML 为创建人工智能项目提供了一个视觉平台。艺术家和设计师可以在没有技术背景的情况下使用机器学习模型进行实验。
• DataRobot： DataRobot 自动执行机器学习工作流，简化了非技术用户的过程。组织使用该平台快速构建预测模型。DataRobot 的用户友好方法使企业能够在没有广泛编程知识的情况下获得见解，使人工智能更加易于访问。

编码和人工智能：如何在没有编码的情况下开始

在没有先前编码经验的情况下开始编码和人工智能领域可能看起来令人生畏。然而，几种策略可以使进入该领域变得更容易。

了解人工智能基础知识

第一步是了解人工智能的核心原理，而不直接跳入编程。

• Andrew Ng 的 “人工智能适用于所有人” 或 Coursera 的人工智能基础课程提供了初学者友好的见解。
• 像 Emerj 的商业人工智能播客 这样的播客也提供了有价值的观点。
• YouTube 频道，如 Simplilearn 和 CodeAcademy 的人工智能系列 将复杂的想法分解为可理解的部分。

学习数据素养

数据素养构成了人工智能的基础。个人必须发展分析和解释数据的能力。

变得能够分析模式、解释可视化并得出结论，这使您能够有意义地贡献。像 Excel、Google 表格 或 Power BI 这样的工具是很好的起点。

参与人工智能社区

与人工智能社区互动促进了网络和学习机会。像 Kaggle、Reddit 的人工智能论坛 和 LinkedIn 群组 将您介绍给导师、合作伙伴和行业内部人士。

开发基础技能，如学习人工智能基础知识、关注数据素养以及与行业领袖建立联系，可以帮助您在人工智能领域形成编码专业知识。

人工智能中终身学习的重要性

人工智能不会静止不动。它是一个不断发展的领域，今天的突破可能在明天就会过时。您必须不断学习以保持领先。

网络研讨会、工作坊和会议是无论技术背景如何保持当前状态的绝佳资源。随着人工智能继续塑造行业，了解趋势、工具和伦理考虑将使您在任何角色中都成为一项宝贵的资产。

总结：非编码人员如何开始编码和人工智能

编码和人工智能不再仅限于程序员。没有编码经验的人有很多机会在这个动态领域中成功。了解人工智能基础知识、探索非编码角色以及利用无代码工具可以创造成功的途径。

人工智能的未来光明灿烂，每个人都有机会贡献。请记住，人工智能中成功最重要的技能并不总是技术技能。好奇心、创造力和学习的意愿同样重要。

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