网上有关“人工智能时代如何做好职业规划?”话题很是火热，小编也是针对人工智能时代如何做好职业规划?寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
1、注重计算机基础知识的学习
计算机作为工具已经渗透到人类工作、生活的各个角落，联合国早已将不懂电脑知识列为?文盲?范畴。随着人工智能迅速发展，作为助手，它能极大提高您的工作效率，减少您的工作误差。您可以不懂得原理，但至少要学习如何使用。举个简单例子：有家大型国企，原来工资表是写在纸上，现在是登进电脑。裁员时根据不同方案计算补偿金，原来一个方案要计算数日，还要反复校对;现在只要建立模型，输入数字，EXCEL表格立即能生成每位职工新的数据结果，而且只需校对公式，无需校对计算结果。未来，计算机知识，尤其是人工智能相关运用软件的学习务必重视，因为效率落后，不仅会被企业淘汰，还会被社会淘汰。
2、注重专业技能的技术含量和前景
越是要求涉及复杂社交关系，要求具备较强沟通能力、创意或复杂推理能力，或者要求在无指导环境下完成体力任务，越是难以被人工智能替代。因此，提高专业技术含量，是未来职业稳定和发展的重要途径。不过，在提高技术能力的同时，也要留意行业或职业的发展讯息，注重新知识的学习。一般产业升级并不意味着旧的完全淘汰。例如汽车代替马车，但毕竟都是在公路上行驶，因此车轮，车身等很多部件的制作标准还是一致的。所以旧产业职工只要能及时更新制造知识，依然能在新产业中找到安身之处。综上所述，即使找到一份满意又稳定的工作，也最好建立终身学习的习惯，莫等夕阳西下才追悔莫及。
当每个人回首往事的时候或多或少都会想起一些后悔的事情。对当时的决策有一种悔不当初的感慨。试想每次做决定时如果有阿尔法狗这样高级人工智能帮助你，会少走许多弯路，会极大的提高成功率。
我们当然不可能拥有阿尔法狗，但我们可以了解了人工智能的算法并学习之。
一个人的一生，无非也是一盘棋。
以围棋为例，人类因为算力局限，以及习惯的「只看眼前」，会混淆局部（短期）最优，和全局（长期）最优。
AI的逻辑就只顾终局胜率，每一手都归零，从头算当下的概率。
这里涉及两个数学概念:马尔科夫模型和贝叶斯定理，简略解释一下。
马尔科夫模型：
很多事情的发生，和之前的铺垫或经历没有任何关系。比如投硬币，第一次投硬币，无论是正面还是反面，对于第二次投硬币的结果没有任何影响。但是第一次和第二次投硬币，有个时间顺序；只是这个时间顺序，并没有对这两件事情各自有什么影响。这就是马尔可夫过程
贝叶斯定理
后验分布 = 先验分布×似然度
笼统来说，人可以利用新的数据、信息、和知识，不断更新自己对世界的认知。也就是说，人的认知是贝叶斯式的。
先验就是指当前的认知水平。
似然度包含了新数据带来的信息。
AI的目标是最终的胜利。每走一步的决策都是马尔可夫过程，而决策的逻辑是由贝叶斯定理支配的。为了使当下的决策更利于最终的目的必须提高自我的认知。不然就会陷入马尔科夫陷阱中。
解决方案是：专注做好眼下最重要的那件事，并通过自我提升来提高后天认知，不断修正决策逻辑，反复循环使成功的概率提高，并最终达到自我实现的目的。
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