گائیڈ
ایئر فیلڈ میں شروع ہونے والے کمپنیوں اور بڑی کمپنیوں کے لئے، اعلی درجے کی ای پرتیبھا حاصل کرنے کے لئے یہ بہت اہم ہے اور اس کی صلاحیتوں کی مسلسل ٹرانسمیشن کی صلاحیت ہے، جبکہ شروع اپ کمپنیوں کو پکڑنے کی سطح میں بہت دباؤ کا سامنا ہے.
الگورتھممک کامیابیوں کی وجہ سے، پالیسی کی مدد، دارالحکومت اداروں، مصنوعی انٹیلی جنس انڈسٹری 2017 میں ترقی کی طرف اشارہ کرتے ہیں، اے اے کے آغاز اپ ابھرتے رہیں گے، لیکن پیشہ ور افراد کی کمی ابھی تک غیر فعال بن چکی ہے.
دسمبر 2017 کے اوائل میں، Tencent کے ریسرچ انسٹی ٹیوٹ نے مشترکہ طور پر مقرر BOSS براہ راست جاری "2017 گلوبل ٹیلنٹ مصنوعی ذہانت وائٹ پیپر" پتہ چلتا ہے کہ عالمی سطح پر AI میدان اہلکاروں 300،000 کے بارے میں، جبکہ تین سو سے زائد تمام مصنوعی انٹیلی جنس تحقیق کے ایک میگا عالمی کل میں مارکیٹ کی درخواست کالج سے فارغ التحصیل سمت، AI فراہمی ہر سال تقریبا 2 ملین افراد کا میدان، پرتیبھا کے لئے مارکیٹ کی طلب کو پورا نہیں کر سکتے.
طلب اور رسد کی صورتحال کے درمیان اس انتہائی عدم توازن میں، اپ شروع کمپنیوں، ٹیلنٹ تیزی سے شدید دیو کمپنیوں کے درمیان ٹیلنٹ بھرتی کرنے، scraping کی. آجروں کی قیمت ادا کرنے کی سالانہ تنخواہ کے لاکھوں کے بھی سینکڑوں. startups کے لئے، کس طرح ان کے اپنے فوائد کو تیار کرنے کے لئے، مزید ای پرتیبھا کو پھینک دیں؟
ٹریننگ کا نظام غیر معمولی صلاحیت ہے
'اور o2o کی، مصنوعی ذہانت کمپنیوں اپ شروع کے مقابلے میں معاشی میدان میں اشتراک کرنے کے لئے شروع اپ کمپنیوں ٹیلنٹ غور کرنے پر توجہ مرکوز مختلف ہو جائے گا.' سٹار Yao میں روزہ اعلی سرمایہ کاری کے ڈائریکٹر کی علامات 21st صدی بزنس ہیرالڈ میں نامہ نگاروں کو بتایا.
کنزیومر انٹرنیٹ شروع اپ جب تک مصنوعات کے کاروبار کے ماڈل پر بصیرت سوچنے کی ہے ہے کے طور پر پرتیبھا 'منبع نہیں ہیرو پوچھا'، آپ وینچر کر سکتے ہیں. لیکن اعلی تکنیکی حد AI ملکیت پرتیبھا نسبتا توجہ ذرائع، زیادہ تر مصنوعی ذہانت سے ہو گا ، سب سے کمپیوٹر سائنس اسکولوں.
نہیں دنیا بھر میں بہت سے ادارے، AI کی پیشہ ورانہ اخلاق منظم تربیت کے قیام. دس سال میں بیس سال پہلے، اور یہاں تک کہ مصنوعی ذہانت کافی مقبول پیشہ ورانہ ہے. یہ AI کی ذیلی تقسیم سمت معلوم ہوا ہے کے بعد بھی، گریجویشن زیادہ تر وہ روزگار کو تبدیل کرنے کا انتخاب کیا ہے.
'یہ عملی اشارے تک نہیں ہے 2013. AI ٹیکنالوجی میں کی وجہ سے ہے، اس لیے گریجویشن کے بعد AI سے متعلقہ پیشہ ورانہ طالب علموں کی ایک بہت کچھ تلاش، سفارشات، وغیرہ کرتے منتقل ہوجائے گا، وژن، تقریر اور دیگر AI سے متعلقہ صنعتوں میں رہیں بہت چھوٹے ہیں. یہ اس کے علاوہ بھی اس کی قیادت کی گئی، یہ مشکل ہے کہ پہلے سے ہی ای پرتیبھا کے کام کے تجربے کو تلاش کرنا مشکل ہے. "شین جین ٹیکنالوجی کے سی ای او یاو چنگ نے 21 صدی بزنس ہیریال رپورٹر کو بتایا.
تاہم انہوں نے 2013 کے بعد سے، کالجوں اور یونیورسٹیوں اہمیت مستقبل میں گریجویٹس کی تعداد میں اضافہ کے ساتھ اب بھی پیداوار کو کلچر سے عملے کی تربیت AI سے منسلک، چند سال لینے کے لئے شروع کر دیا ہے، شامل، میں مسئلہ آہستہ آہستہ بہتر بنانے گا یقین رکھتے ہیں.
کالجوں اور یونیورسٹیوں کی ناکافی تربیت کے نظام کے علاوہ، Yao میں چنگ، AI چین کی نسبتا کمزور صنعتی بنیاد سے متعلق ہے ٹیلنٹ کی کمی کے لئے ایک اور اہم وجہ ہے. مثال کے طور پر، چین میں، چند آرکیٹیکٹس میں سے ایک میں ایک مکمل پورے سیکشن پروسیسر چپ کیا ہے کہ یقین رکھتا ہے. تاہم NVIDIA، انٹیل اور امریکہ میں دیگر کمپنیوں میں، آپ کو اس علاقے میں مہارت کی ایک بہت کچھ تلاش کر سکتے ہیں. چین نسبتا صنعت میں داخل کرنے کے لئے دیر، باصلاحیت افراد کھودنے کرنے کے قابل ہو جائے گا نسبتا اتلی ہے.
'AI اپ شروع کمپنیوں کے ٹیلنٹ کی کمی ایک عام مسئلہ ہے، لیکن مجھے یقین ہے کہ اگلے دو سے تین سال میں، AI پرتیبھا کی ایک بڑی تعداد کی آمد، لوگوں کو ایک اچھا اقدام کو ملے گا.' میڈیسن، شریک بانی اور سی او او کے سائے ھوئی سے Guo Na کی موجودہ کے محکمہ ٹیلنٹ کی قلت رجائیت ساتھ جواب دیا.
اس نے کہا کہ صرف سال کے طور پر ایپل iOS ماحولیاتی نظام صرف باہر آئے کہ جب کیں، انجینئرز اے پی پی iOS پلیٹ فارم پر کے طور پر شاید صرف ایک یا دو سال میں، iOS کے انجینئرز کی کمی زیادہ ہو گی سمجھنے کے لئے کیا کر سکتے ہیں بہت کم ایپلی کیشنز ہیں، لیکن ایپل ماحول کے ساتھ ترقی کے محکمے، لوگوں کی بڑی تعداد کو فوری طور پر اس ٹیکنالوجی سیکھنے کے فراہمی اور پرتیبھا کی مانگ کے درمیان توازن حاصل کرنے کے لئے ہو جائے گا.
AI کس قسم کی سب سے زیادہ قلیل ٹیلنٹ وہ ان کے اپنے جدید تحقیق اور فریم ورک، ایسا 21st صدی بزنس ہیرلڈ رپورٹر نمائندگی کرنے قیس دارالحکومت ایگزیکٹو ڈائریکٹر مینگ جاگو، تین tranches کی میں AI سے Echelon اہلکاروں پہلی مضبوط ترین الگورتھم سائنسدانوں ہے؟، جس کلاس عالمی سطح پر زیادہ سے زیادہ لوگ نہیں ہونا چاہئے.
ٹیلنٹ کی دوسری کھیپ اصل فریم ورک نہیں ہو سکتا ہے، لیکن زیادہ مقبول فریم ورک میں فٹ کر سکتے ہیں، ان لوگوں کی مسلسل تربیت کی وجہ سے، اس منصوبے کی اپنی مرضی کے مطابق ایڈجسٹمنٹ کے لئے بنایا بہتری آہستہ آہستہ اضافہ ہوا ہے.
ٹیلنٹ کی تیسری کھیپ کو مکمل طور پر موجودہ فریم ورک، ان لوگوں کی ایک بہت پر مبنی سایڈست پیرامیٹر ہے. کئی عوامی نصاب یا تربیت کے ذریعے ماضی میں نہیں لوگوں AI صنعت، ان سیکھ سکتے ہیں.
مینگ تناظر AI کرنے ادیمی کے ساتھ، اس کے علاوہ یہ کہ AI میدان کی موجودہ کمی جدید ترین الگورتھم سائنسدانوں کا خیال ہے کہ. وہ بنیادی مسئلہ، تعلیمی اداروں، مقابلہ کی ایک بہت میں اس صنعت کو حل کرنے سب سے اوپر سب سے زیادہ لوگ ہیں. لینڈنگ درخواست کی سمت بیک وقت AI مصنوعات کی درخواست کی ضروریات اور زیادہ تکنیکی صلاحیت حد سرحدوں کے مینیجرز اور زیادہ توجہ سمجھ سکتا تبدیل کریں.
وینچر کمپنی پرتیبھا جنگ
اپ شروع کمپنیوں، بڑی کمپنیوں کے لئے AI میدان، اعلی باصلاحیت افراد کو حاصل ہے اور کرنے کی صلاحیت برقرار AI اہلکاروں کی نقل و حمل کی صلاحیت بہت اہم ہے. اور سطح سے لوگوں کو حاصل کرنے کے لئے، اپ شروع کمپنیوں کافی دباؤ کا سامنا ہے.
آسمان Yao میں بولا اور کہا کہ نہ صرف چمگادڑ، قابل طرح، آج کی شہ سرخیوں رقم اور دیگر بڑی انٹرنیٹ کمپنیوں کے ایک بہت مل گئی ہے ہر قیمت پر کھدائی کر رہے ہیں کیا جاتا ہے. اس مقابلے میں، ہم واپس آ کر کچھ سلیکن ویلی کمپنیوں ڈالا لوگ لوگوں میں شامل ہونے پر قائل کرنا مشکل ہو جائے گا. '
اس صورت میں، کمپنی کے بانی کردار شروع اپ سے بھی زیادہ اہم ہے. 'اس وجہ سے آپ کو بہت سے مویشی کھودا شروع کرنے کے لئے مشکل ہے، لہذا مویشیوں سائنس اور ٹیکنالوجی کے لحاظ سے ایسی سائنس اور ٹیکنالوجی شانگ راجونش، سے Kuang طور پر خود کو میں بانی، کرنے کی ضرورت ہے بانی، خود کی ٹیکنالوجی میں آزادانہ طور پر کام کرنے کے قابل. 'انہوں نے کہا.
مینگ مثال کے طور پر، کچھ لوگ صرف توجہ پیسے کو تنخواہ 'Caidie آیل تحت' لوگوں کو حاصل کرنے کے لئے بنیادی طور پر شروع اپ کمپنیوں جاگنا، یقین رکھتا ہے، کمپنی کی اپ شروع کمپنیوں کو زیادہ لچک دار ہو جائے گا ایک معقول حد کے اندر اندر جتنا ممکن اجرت کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہو گی. بڑی کمپنیوں کے مقررہ تنخواہ کی سطح، ؛ کچھ لوگ مختصر مدت اجرت کی پرواہ نہیں کرتے، اپ شروع کمپنیوں کی طرف سے لایا ایکوئٹی میں کافی فروغ، آپشن شرائط ہو سکتی بڑی طویل مدتی ریٹرن پر زیادہ توجہ دینا؛ کچھ لوگوں کو ان کی اپنی آواز پر زیادہ توجہ دینا، ڈگری احترام، ملکیت کمپنیوں سکتے ہیں اس کی زیادہ سے زیادہ گنجائش ہے؛ بعض سائنسدانوں زیادہ توجہ کر چیزوں کی اہمیت کو اپ شروع کمپنیوں کی کمپنی کی خاص استعمال کر سکتے ہیں اس خیال ٹیلنٹ کو اپنی طرف متوجہ کرنے کے لئے ادا کرنے کے لئے،،.
ایک اور جہت سے، ٹیلنٹ لوگوں کی مینگ اٹھی کہا اپ شروع کمپنیوں وسائل معروف سائنسدانوں، سابق طالب علم کے تعلقات کی بنیاد بھی ٹیلنٹ لا سکتے ہیں اگر پیروی کرنے کے لئے ہے. بالکل، ٹیلنٹ کو اپنی طرف متوجہ کرنے کے لئے سب سے اہم راستے ہیں، یا کمپنی کو اجازت دینے کے لئے جاری رکھنے کے لئے لوگوں کہ اس موقع جھوٹ ہے محسوس تاکہ خود کو، کاروبار کی ترقی، تشخیص کے لحاظ سے انتہائی موثر رہتا ہے.
طبی چھایا ھوئی کے محکمہ معروف سائنسدانوں کے وسائل کی ملکیت ٹیم کے ساتھ ایک کمپنی ہے، ہم میڈیکل ھوئی کے محکمہ شیڈو کہ چیف ایڈوائزر سائنسدان سمجھنے سٹینفورڈ یونیورسٹی میڈیکل فزکس سینٹر اہم Renxing لئی میں پروفیسر کمپنی کے سی ای او ہے، وہ بھی دنیا کی ٹاپ لیول چینی طبی امیجنگ ماہرین ہے. Chaixiang فی سٹینفورڈ یونیورسٹی پوسٹ ڈاکٹریٹ، Guo کی نا اس بڑے سنگھوا یونیورسٹی سے گریجویشن کی ہے.
'حتمی تجزیہ میں کمپنیوں کے درمیان AI مقابلہ دنیا میں مقابلہ کے سب سے اوپر پرتیبھا، اس طرح کے ٹیلنٹ ہے کبھی وسائل ہیں.' Guo کی نا 21st صدی بزنس ہیرالڈ میں نامہ نگاروں کو بتایا، AI خود کی طبی امیجنگ میدان تکنیکی چاہے ایک عام بین الکلیاتی فطرت ہے ٹیم یا مارکیٹنگ کی ٹیم، ہم مضامین بھر متنوع پورٹ فولیو کی ضرورت ہے. انٹیلی جنس اہلکاروں کے علم اور مختلف پس منظر، مجموعہ کے مختلف علاقوں، بند لوپ کی حدود، پیداوری پر ایک ڈسپلن توڑنے اور بالآخر کے تجربے کی تشکیل کرنا ہے.
پرتیبھا کے حصول میں، گزشتہ سال اگست میں شروع وسائل کی ایک قسم کا استعمال کرتے ہوئے میڈیسن کے سیکشن کے سابق طالب علم ھوئی فلم، 'پرتیبھا سکیم' ایک مشترکہ سٹینفورڈ یونیورسٹی، AI اہلکاروں پر، طبی عملے کی سٹینفورڈ جاری بین الکلیاتی پرتیبھا کے لئے بھیجا. اسی دوران، میڈیسن کے سیکشن سائے ھوئی جیسے سنگھوا یونیورسٹی مشترکہ تجربہ گاہیں، ثقافت کے مسئلے کو حل کرنے کے لئے پرتیبھا کی مسلسل فراہمی ملکی یونیورسٹیوں کے ساتھ قائم کیا.
'طبی درخواست کرنے کے لئے لیبارٹری کے سے مصنوعات اور کچھ فاصلے پر ہے، کمپنی صنعت کاری اور مضبوط ترین جگہ کے ویاوساییکرن ہے، لہذا منسلک کمپنیوں اور یونیورسٹیوں کی پرتیبھا کی کاشت کے لئے زیادہ سازگار ہیں.' اس نے کہا. Guo کی نا بھی موجودہ متعارف کرایا صنعت میں AI کالج گریجویٹ پرتیبھا، کئی سو ہزار سے کئی ملین یوآن سے لے کر تنخواہ کی سطح. بین الاقوامی معیار کے ساتھ چین کے AI اہلکاروں طاقت، لہذا اجرت نسبتا قریب ہیں. میڈیکل سائے کے شعبہ کی ھوئی، کمپنی کی ماہانہ انسانی اخراجات پر خرچ کل اخراجات کا 70 فیصد سے زائد کے لئے حساب.
چیف سائنسدان قسمت ہو سکتا ہے
ایسا لگتا ہے کہ چیف ایونٹ جیسے اعلی عہدے دار کی حیثیت سے مشہور سائنسدان اے آئی کمپنیوں کے لئے 'معیاری' بن رہی ہے، اس کے بعد، چیف سائنسدان کی صنعت کی پوزیشن نے اس حد تک اس حد تک طے کی ہے کہ ابتدائی طور پر حاصل کر سکتے ہیں.
'ایونٹ کے اوپر اوپر کے طور پر اوپر سائنسدانوں کی مانگ کے ساتھ ملاقات کی جاسکتی ہے، دنیا میں چند ایک بھی ہے.' 21 ویں صدی بزنس ہیروال کے رپورٹر نے Xinghan کی دارالحکومت بانی پارٹنر یانگ گیت نے کہا.
جیسا کہ ہان دارالحکومت ستارے حال ہی میں AI چپ Kun کی ٹیکنالوجی ایسا کرنے کے لئے ایک کمپنی میں سرمایہ کاری کی، اس کے بانیوں لو Yongqing میں سے ایک انجینئرنگ، امپیریل کالج میں پروفیسر کی رائل اکیڈمی ہے، مصنوعی ذہانت کے تقریبا 30 سال کی صنعت کے چیف سائنسدان میں کسی سے پیچھے نہیں ہے ہنر مند ورن .. اس منصوبے کے لئے اضافی پوائنٹس کی ایک بڑی ڈیل بے شک ہے ڈاکٹر لو Yuanshi اور مویشیوں اانیو اس کے چیلوں کی قیادت میں، کمپنی کی تکنیکی صلاحیت کی صنعت کے سب سے سطح پر برقرار رکھا جا سکتا ہے.
لیکن اس منصوبے کے چیف سائنسدان اس بات کا تعین کرنے کے لئے ایک لازمی شرط نہیں ہے، یانگ نغمے، ستارہ ہان دارالحکومت منصوبے دیکھیں یا تجارتی نوعیت سے، مقصد انٹرپرائز کی اصل قدر کو تلاش کرنے کے لئے ہے، اور ٹیکنالوجی، مصنوعات، کمپنی کی مارکیٹوں اور دیگر زاویوں سویوستیت کرنے کے لئے کہا غور کیا جائے.
مینگ اپ شروع کمپنیوں پر منحصر ہے، لگتا ہے کہ اٹھی چاہے اپ شروع کمپنیوں کے وقت کے چیف سائنسدان غور کرنے کا ایک اہم اشارے بنیادی طور پر لوگوں کی کمپنی کے آر اینڈ ڈی صلاحیتوں، آر اینڈ ڈی صلاحیتوں کا تعین کرنے کی صلاحیت کاروبار کرنا بنیادی ٹیکنالوجی کمپنی ہے تو کیا کرنا ہے کمپنی، اعلی درجے فیصلے زندہ نہیں کر سکتے ہیں. اس طرح کی کمپنیوں میں AI اہلکاروں چیف سائنسدان کے بانی ٹیم کے ساتھ، وغیرہ اہم ہے.
کمپنیوں کو اس طرح کے طور پر سیکورٹی کی نگرانی کے میدان میں چہرہ زندگی عمودی صنعتوں AI مصنوعات، ایسا تو، زرعی شعبے میں پودوں کی بعض خصوصیات کی نشاندہی کرتے ہیں، جو نہ زمین توڑنے تعلیمی تحقیق، کمپنی کے مقابلہ کے نظریاتی فریم ورک ہے، لیکن پہلے سے موجود مولڈنگ ہے جیسے اصلاح طاقت کے استعمال کی مصنوعات، انجینئرنگ، کے بارے میں کچھ، تو صارف کے تجربے اور اصلاح.
اس طرح کے کمپنیوں کے لئے، اعلی سائنسدان کم اہم ہیں، اور یہاں تک کہ ٹاپ سائنسدانوں کو بھی زیادہ فوائد نہیں ہیں کیونکہ وہ اس بات سے قطع نظر نہیں ہیں کہ آیا یہ کورس کا معاملہ ہے لیکن اس پر زیادہ عملی توجہ چیزیں انڈسٹری کے مسئلے کو حل نہیں کرے گی، 'انہوں نے کہا.