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“从预处理阶段的数据清洗和处理，到数据指标设定和数据标注，再到算法设计、建模，最后才是对成熟模型进行训练、调优。”宁职大人工智能技术应用专业主任曹瑛提到，“这些环节所需掌握的技能，学校都有对应的课程。”例如机器学习、人工智能数据服务、图像处理技术、深度学习等，都是人工智能技术应用专业的核心课程，“均从最基础的原理展开教学，帮助学生系统掌握神经网络等关键技术的核心逻辑”。
以“数据标注员”这一细分岗位为例，张哲屹认为，正如有点调侃意味的“人工智能背后，有多少‘智能’就有多少‘人工’”之言，数据标注在他看来是很重要的一个岗位。“以图片的视觉识别模型为例，‘标注’需要不断训练模型对图片中部分区域的框定准确性，这是后续工作的基础。一批‘标注’质量差的数据，对于模型训练来说是毁灭性的。”他认为，“标注”的质量决定了整体模型的上限。
宁职大人工智能学院副院长何颂颂介绍，学校人工智能技术应用专业包括两个方向：智能应用和工业视觉。“大一两个学期都是专业基础课，这两个方向的课程设置是一样的。但大二、大三会有专门的专业课和实践课，智能应用方向有智能应用开发、大数据应用实战等，工业视觉方向包含工业系统应用项目实战、计算机视觉应用实战等课程。”
南京信息职业技术学院(以下简称“南信院”)在高职院校中最早成立人工智能学院，该校人工智能学院院长何淼告诉中青报·中青网记者，自设立人工智能技术应用专业以来，学校始终紧跟技术发展的市场趋势，更新专业培养方案。围绕人工智能应用开发技术链前端数据岗位群、末端应用开发岗位群，形成人工智能学院的专业区分定位。
2024年，该校又率先新增了“人工智能数据工程技术专业”。何淼认为，“前期人工智能技术应用，更多是对传统经典算法的使用。随着人工智能技术不断发展，我们发现‘算法再好，没有好的数据还是不行’。未来人工智能赋能千行百业，都需要各个领域的高质量数据，这就催生出诸如‘人工智能数据工程师’等岗位。”因此，基于人工智能技术的数据基座逻辑，该院在专业设置方面已开始提前布局。
张哲屹曾参加过第二届全国工业和信息化技术技能大赛，那是他第一次深刻体会到“人工智能训练师”的含义。他记得，在老师们的指导下，“为了提升模型在特定工业场景下的识别精度，我们团队反复进行了数百次的模型训练与迭代。”有许多个夜晚，团队成员一起盯着屏幕上的损失函数曲线，一行行地检查预处理管线，一遍遍地调整超参数。
他进一步补充道，光是前期的数据采集处理和测试、数据集开发等环节，就可能产生“人工智能数据服务员”“人工智能数据工程师”等岗位，未来甚至可能会有“人工智能数据集测试质检员”“数据资产交易员”等更细分的岗位。“在《‘数据要素×’三年行动计划(2024-2026年)》背景下，这些新职业都可能在数据市场化配置过程中应运而生。”
产教融合的培养体系之下，张哲屹敏锐地发现了音频合成领域的痛点：市面上的相关资料稀缺，且落地产品很少。于是，毕业后，他创立了公司，专注于实时语音转换服务。短短3个月，公司运营的平台用户已突破3万人。并且，为了推动音频领域AI的发展，张哲屹选择开源数个核心训练成果，让更多开发者能在此基础上继续探索。
相比于人工智能相关专业的本科生、研究生，职业院校的同学毕业后直接进入大厂、车企、大型工业企业的难度比较大。“但是，我们为同学们规划的职业路径就是，先进入这些企业的下游集成商，在实际的AI应用场景中锻炼解决问题的能力、提升技能。这样经过几年的工作经验积累，同学们也有机会进入到上游、更高层次的一些企业中，或者自己成为独立的集成商。”何颂颂坦言。
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