2025 年是學習 AI 之年的 4 個理由以及如何開始

原文 : 4 Reasons 2025 Is THE Year to Learn AI – And How to Get Started by Udacity

在 Udacity 最近主辦的網路研討會”人工智慧中的女性：打造公平的未來”中，Workera 產品負責人 Saumya Jain 說得最好：”不要被人工智慧嚇倒或氣餒。這對每個人來說都是新鮮事。如果你和許多技術專業人士一樣，那麼今年你的決心之一可能就是開始或繼續學習人工智慧。”

然而，隨著過去幾年圍繞這項技術的熱議，你可能想知道如何最好地學習人工智慧，以及現在開始是否為時已晚。好消息？無論你是開發人員、行銷專業人士還是有抱負的職業轉換者，你都沒有錯過機會，而且獲取 AI 技能的過程比以往任何時候都更加容易。以下是 2025 年是學習人工智慧的四大理由與最佳時機，以及如何開始。

1.人工智慧技能需求龐大

結論很明確：學習人工智慧不僅僅是一種競爭優勢，很快就會成為一種必需品。根據普華永道(PwC)的《2024 年全球人工智慧就業晴雨表》，需要人工智慧技能的職位招聘數量增長速度是所有職位招聘數量的 3.5 倍。 LinkedIn 在其公司部落格上甚至將適應性確定為“當下最熱門的技能”，因為人工智慧對工作產生了深遠的影響，預計到2030 年，職位技能將發生65% 的變化，高於2015 年的25%。

到 2025 年，人工智慧的採用預計將繼續大幅成長。光是 2022 年，全球就有 35% 的公司報告使用人工智慧，另有 42% 的公司正在考慮部署。需求涵蓋從資料科學家到行銷人員等角色，醫療保健、金融和物流等產業都利用人工智慧工具來優化績效。

提升人工智慧技能不僅可以幫助你保持相關性，還可以提高收入潛力和職業流動性。例如，對於生成式人工智慧( GenAI )工程師、演算法專家和人工智慧安全專家等中級專業人員來說，薪水預計將上漲 25-30%。

2. 人工智慧對每個人來說仍然是新鮮事

你可能認為人工智慧已經度過了早期階段，但事實上它仍在不斷發展中。一定要客觀地看待問題——在 OpenAI 於 2022 年 11 月向公眾發布 ChatGPT 後，GenAI 狂熱達到了高潮。人工智慧等技術往往呈現波浪式發展。以智慧型手機熱潮為例。 21 世紀的早期採用者，尤其是為行動裝置開發應用程式的開發人員，開始嘗試這項新興技術。起初，行動應用程式開發是一項小眾技能，但隨著智慧型手機的普及，建立行動應用程式從小眾技能發展成為各行業開發團隊的必備技能。 2025 年，人工智慧也將走上類似的道路，從先驅者的尖端工具轉變為各行業專業人士必須掌握的基礎技能。

包括科技領域在內的各個行業仍在研究如何最好地挖掘人工智慧的全部潛力並將其融入他們的工作流程中。從平衡人機協作到解決道德問題，該領域仍充滿創新空間和緊迫問題。

3.人工智慧是你的競爭優勢

儘管需求龐大，但許多公司仍未向員工提供在市場上脫穎而出所需的人工智慧培訓。在 Udacity 的 2025 年人工智慧工作狀況報告中，87.8% 的專業人士表示他們計劃自行進行人工智慧培訓，而只有 32.5% 的專業人士表示他們的雇主提供資源來幫助他們這樣做。這一差距凸顯了為什麼在 2025 年儘早掌控你的教育是如此重要。任務。如果使用得當，一套精心設計的人工智慧工具和技能就像擁有自己的虛擬助理團隊一樣。今年，透過學習人工智慧，領先於你的同齡人——這很可能成為推動你的職業生涯更上一層樓的競爭優勢。

4. 學習人工智慧比以往任何時候都容易

在人工智慧教育方面，過去最大的挑戰之一就是弄清楚如何有效地學習人工智慧。早期，資源分散且不直觀，充斥著大量免費教學和通用建議，無法提供可操作的見解。大部分學習成果都來自那些在人工智慧領域沒有什麼資歷但自詡為專家的人。隨著 2025 年的到來，情況已經發生了變化。

Udacity 等平台現在提供由專家指導的結構化 AI 技能提升課程，旨在逐步指導學習者。這些資源可以幫助你消除乾擾，專注於當今勞動力中重要的實用技能。無論你是初學者還是想要提升自己的職業生涯，這些課程都會讓學習人工智慧變得平易近人，並立即產生影響。

如何開始學習人工智慧

好吧，所以你已經決定要踏出這一步，讓 2025 年成為你學習人工智慧的一年。現在該怎麼辦？將你的學習分解成可管理的步驟將簡化這個過程：

熟悉基礎：從 NLP 到 LLM 到快速工程等等，透過學習 AI 的基礎方面開始你的 AI 之旅（如果你還沒有這樣做的話）。為此，我們建議查看適合初學者的課程，例如「發現生成式人工智慧」、「生成式人工智慧流暢度」或「發現人工智慧和機器學習」。
了解人工智慧在你的行業中扮演的角色：開始研究人工智慧如何改變你的特定領域。行銷人員可能專注於客戶細分或 GenAI 工具，而物流專業人員可以探索預測分析。識別相關的應用程式可以讓你的學習有明確的重點。例如，如果你決心成為 AI 程式設計師，你可以先參加 Python 的 AI 編程，然後透過參加生成式 AI 奈米學位課程變得更加高級，最後透過我們的深度學習課程掌握 AI 編程。為了進一步了解合適的學習路徑，請查看我們的 AI Hub。
選擇正確的學習平台：Udacity 等提供者提供針對 AI 初學者和專業人士量身定制的結構化、靈活的課程。尋找具有實踐項目的項目，讓你培養現實世界的技能。
堅持不懈地練習：成功並非一朝一夕就能實現的。投入穩定的時間研究概念、試驗人工智慧工具和解決實際問題。穩定的日常習慣是進步的關鍵。就像許多生產力專家提倡養成早晨習慣一樣，我們也鼓勵你創造自己的學習習慣來學習新技能。
建構和測試：談到人工智慧，不要只學習理論和假設，而是立即將它們付諸實踐。如果你正在學習如何創建自己的 GPT，請先實際建立一個。如果你想探索 GenAI 編碼解決方案，請先註冊 GitHub Copilot 和類似工具。實務經驗是鞏固技能的最佳方法。

準備好將 2025 年作為你學習人工智慧的一年嗎？

這是官方說法，人工智慧不再是未來，而是現在。讓 2025 年成為你投資自己和學習人工智慧的一年。造訪 Udacity 的 AI Hub，以取得掌握這項變革性技術所需的工具、資源和指導。