无论是在读的学生还是在职人员都要跟上人工智能发展的步伐，并提升AI应用和数据科学知识技能。CYDP将联合麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、卡耐基.梅隆大学和哥伦比亚大学师资为国内人才提升AI 竞争力开发课程虽然目前人工智能领域人才的知识背景多是计算机科学和数理背景，但英伟达黄仁勋说未来人人都是程序员。
现在的软件工程师已经在使用 AI 生成代码，自动执行重复和枯燥的任务，更轻松地检测错误，并提高 DevOps 流程的效率。例如TensorFlow, PyTorch, GitHub Copilot。2023年下半年开始的美国硅谷的裁员已经说明，科技公司正在减少IT岗位。那计算机方向相关的专业还有就业机会吗？计算机科学教育不仅是为了学习编程，还有解决问题的方式和探索科技为人类服务的边界计算机方向的就业变化
未来十年学习计算机科学、软件开发、信息技术、数据分析等专业的就业方向，首先就是和AI应用的具体行业和场景相关的岗位。AI 要成为真正的生产力，需要落地场景，从而创造出新的岗位，类似AI产品经理、AI解决方案工程师、AI用户体验设计师、AI技术管理、AI道德评判/监管员AI ethics officer、数据注释专家data annotation specialist等 。然后是与AI安全和数据安全有关的岗位。现在美国企业和高校必备的保险是Cyber Insurnce，用来面对可能发生的网络攻击、数据泄露和硬件崩溃等。
接下来是量子计算、云计算、边缘计算、大数据和数据分析等方向的就业机会。
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AI 在提高效率降低成本的同时，也将替代大量低技能水平的岗位。原因在于这些工作的特点就是重复的、基于规则的、涉及处理可预测数据的任务，可以由机器更快、更准确地执行。
而强调创意、即时性应对能力、人人互动等特点的工作将暂时难以被替代。
个体的AI能力 将是精英就业的竞争力关键。教育及收入水平越高，尤其是收入分布在前20%的精英群体比如金融，AI的潜在影响越大。当AI被培养的更加具备人类思维时，人类个体就需要进一步提升思维
math, algebra, calculus, statistics, big data, data mining, data science, machine learning, MLOps, cognitive computing, text analytics, natural language processing, R, Hadoop, Spark, and many others.
终身学习能力，真人社会沟通能力，团队合作能力，跨学科融合能力，同理心和矛盾解决能力，自然生存能力
Machine Learning
Columbia University
Quantum Science & Technology
Columbia University
Data Science/Business Analysis
Columbia University
Computer Security
Columbia University
Biomedical Engineering
Columbia University
Environmental Health
Columbia University
www.sem.tsinghua.edu.cn/info/1171/35958.htmwww.businessinsider.com/relax-college-kids-ai-will-not-kill-computer-science-degree-2024-8https://brainhub.eu/library/software-developer-age-of-aihttps://masterliberalarts.uchicago.edu/blog/is-a-liberal-arts-degree-obsolete-useless/www.linkedin.com/pulse/future-work-navigating-ai-revolution-data-computer-science-ahmed-erewc/https://oluwafemidiakhoa.medium.com/the-future-of-jobs-in-the-ai-era-insights-from-mits-latest-study-2d4caf1ea443#:~:text=Gartner%20forecasts%20over%20800%2C000%20artificial,learning%20engineers%20offer%20flexible%20potential.
