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AI技能需求呈爆发式增长
Coursera《2025年职业技能报告》指出，过去一年中，AI课程需求增长惊人，年均增长率达866%。其中，企业员工、学生和求职者报名人数分别增加1100%、500%和1600%。这表明，越来越多雇主对AI技能需求迫切。
调查显示，75%的雇主正在使用生成式AI（GenAI），62%的雇主希望员工对其有所了解。亚马逊网络服务（AWS）调查表明，到2028年，92%的企业计划采用AI驱动的解决方案。然而，73%的雇主将招聘AI技能人才视为优先事项，却有近75%的雇主表示难以找到所需人才，这种供需不平衡凸显掌握AI技能从业者的价值。
掌握AI技能，薪资增长显著
Indeed数据显示，掌握生成式AI技能人员薪资可提高47%。在不同领域，薪资增长趋势明显：销售和市场领域提升43%；金融领域提升42%；业务运营领域提升41%；法律合规领域提升37%；人力资源领域提升35%。可见，无论身处何行业，AI技能都能带来经济回报。
2025年十大热门AI技能解读
生成式AI
当前热门AI技术，能利用AI生成文本、图像、音频等内容。如OpenAI[1]的GPT系列语言模型可生成高质量文章、对话，Midjourney、Stable Diffusion能根据文本描述生成精美图像，在内容创作、广告营销等领域应用潜力巨大。
人工神经网络
构建模仿人脑学习的计算机系统，通过大量神经元相互连接和协同工作，处理复杂数据、识别模式。在图像识别、语音识别等方面作用关键，例如人脸识别系统可借此学习人脸特征以识别不同个体。
计算机视觉
让计算机“看”并理解图像，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像诊断等领域。自动驾驶中，计算机视觉系统识别道路、交通标志和其他车辆，为行驶决策提供依据。
PyTorch（机器学习库）
广泛应用的深度学习框架，以简洁易用、动态计算图等特性受科研人员和开发者喜爱，常用于深度学习的图像和自然语言处理项目。
机器学习
计算机从数据中学习，通过分析大量数据发现模式和规律，进而预测和决策。如电商平台利用机器学习算法分析用户购买历史和浏览行为，推荐个性化商品。
应用机器学习
侧重用机器学习解决实际问题，关注将技术应用到具体业务场景，如预测性维护、风险评估等。制造业中，依据设备运行数据预测故障，提前维护降低生产损失。
深度学习
机器学习分支，为复杂任务构建高级AI系统，通过构建多层神经网络自动学习数据高级特征表示。在语音识别、图像生成等领域取得突破，如高精度语音转文字功能。
监督学习
通过标记样本训练AI，给计算机提供带标记的数据，让其学习根据输入预测正确标记。例如垃圾邮件分类，标记大量邮件后让算法学习特征，对新邮件分类。
强化学习
通过试错训练AI，智能体在环境中行动，环境给出奖励或惩罚信号，智能体不断尝试学习获最大奖励的行动策略。游戏领域，强化学习算法使计算机学会复杂游戏，如AlphaGo战胜围棋世界冠军。
机器学习运维（MLOps）
负责有效管理和部署机器学习系统，随着机器学习模型从研发走向生产应用，其重要性日益凸显。涵盖模型部署、监控、维护及持续优化等环节，确保系统在实际业务环境稳定高效运行。
学习AI技能的途径多样
想掌握AI技能，学习途径多样。有人选择参加训练营或获取学位，可与其他爱好者交流，获得系统知识体系，如知名高校开设的AI相关专业学位课程。
多数人倾向在线课程和证书学习，方便经济。如IBM SkillsBuild平台免费提供丰富AI学习资源；Coursera部分课程免费，申请经济援助可获折扣，课程涵盖从基础到高级的AI知识；Codeacademy通过订阅提供价格相对便宜且注重实践操作的课程，帮助学习者快速上手。
