爱是个大麻烦深度学习高端人才不仅是AI发展的重要养分,也是企业转型AI巨大推动力。2019年1月19日,百度黄埔学院——深度学习架构师培养计划在百度科技园举行开学典礼,深度学习技术及应用国家工程实验室副主任、百度AI技术平台体系执行总监吴甜,中国信息通信研究院副总工史德年,中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国出席了典礼。吴甜表示,百度希望能帮助业界培养第一批“首席AI架构师”。

　　35位来自业界的高端深度学习人才作为“黄埔学院”首期学员,迎来第一课,与20余位担当导师的百度重量级科学家和技术负责人享受“AI知识盛宴”,中国深度学习第一核心技术圈初现雏形。

　　近年来,中国的发展已经从高速增长向高质量发展转变,从粗放型增长向创新驱动增长转变,史德年表示,“在人工智能浪潮席卷全球的当下,深度学习作为核心技术,对于企业向AI转型的重要性不言而喻。”深度学习作为人工智能发展的重要一环,能让人工智能技术更快速地普及到各行各业,推动融合创新,推动经济、社会和文化等变革。

　　然而,据领英大数据显示,全球AI人才整体供给在340万人左右,而其中深度学习人才仅9.5万人,且流动性较大,进一步加大了缺口。

　　陈宝国谈到,软件将会成为人类社会的基础设施,应用软件的人才也是关键。2018年7月,中国软件行业协会就发布了国内首个AI产业专业技术人才培养标准——《深度学习工程师能力评估标准》,将深度学习工程师能力评估分为初、中、高三个级别。同时,深度学习技术及应用国家工程实验室、中国软件行业协会、百度公司联合发布了中国AI领域第一个深度学习工程师认证考试方案和第一个体系化的深度学习人才培养方案,意在培养更多、更高水平的工程师,加速推动产业发展。

　　事实上,高端人才需要更细化、更有针对性的定向培养,培养难度与高端人才对行业的价值成正比。

　　在这样的大形势下,国家深度学习技术及应用国家工程实验室和百度联合发起创办“黄埔学院——深度学习架构师培养计划”,正当其时。

　　吴甜这样提及黄埔学院人才培养方向,“我们希望培养产业中极度稀缺的AI高端人才,能深谙细分领域思路和模式、了解并能分析产业业务核心问题和杠杆点,还能够有扎实的深度学习理论基础去分析和规划问题解决办法,并将之付诸于工程实践落地执行。我们认为这些都是通往‘首席AI架构师’之路上必备的能力。”

　　学生生源方面,黄埔学院面向全行业招募、严格选拔出了35位企业深度学习业务决策人。从数百名报名者中脱颖而出的35名学员,可谓是真正的“精兵强将”。他们来自国家卫星气象中心、中油瑞飞、中信银行、顺丰同城、奇瑞汽车、神思电子、OPPO、广东电网、广东长隆集团、中国联通软件研究院等,这些企业都具备丰富的AI应用和落地场景,拥有深度学习所需的数据和技术条件。学员都具备两年以上深度学习从业经验,并在企业中担任关键技术岗位或技术管理职位。

　　从学员反馈中发现,这些高端人才也面对着深度学习带来的诸多挑战,有三大主要方面:一是缺乏系统的深度学习理念,导致企业对未来AI技术的研究方向不够明确;二是缺乏成熟的深度学习应用,企业难以发现适用深度学习去解决的问题和场景;三是深度学习技术的各个环节,包括数据的采集、标注,模型搭建、训练及测试,调参技巧,以及深度学习算法工程化软件架构等都存在难题。

　　自2012年以来,无论是在业务应用方面还是前沿技术研究方面,百度都在深度学习领域深耕已久。2013年百度成立了深度学习研究院IDL,并在世界上率先将深度学习技术应用于大规模搜索引擎;2016年,百度开源了国内最早的、也是目前唯一的深度学习框架PaddlePaddle;2017年,百度承建了“深度学习技术及应用国家工程实验室”。

　　同时,百度在赋能AI生态企业落地的过程中,也积累了多个业务需求与AI技术结合的实际成功案例。比如招聘领域,云脑科技利用百度PaddlePaddle深度学习框架优化算法,帮助HR们从海量简历中进行初筛和精准排序,大大提升HR挑选面试人选的效率和质量;农林领域,北京林业大学基于PaddlePaddle研发了面向信息素诱捕器的智能虫情监测系统,该系统大幅降低虫情监测的人力成本,原本研究院一周的观察时间可缩短至30分钟。

　　种种成功落地实践,都证明了百度拥有足够强劲的实力,领头培养深度学习高端人才。因此,抱着“为中国产业界培养第一批首席AI架构师”的宗旨,黄埔学院建立的首期,就汇集了百度AI的顶尖业界技术与教研资源,从最具前瞻性的百度研究院、经验最丰富的深度学习框架研发团队与应用技术团队,集中选出20余位科学家与高T作为导师,这些导师兼具强大理论基础、多年技术底蕴和丰富的应用经验,都将在黄埔的课程中为各位学员授课。其中Baidu Research Fellow Kenneth Church、百度深度学习技术平台总监马艳军、百度PaddlePaddle总架构师于佃海在第一次课程中率先登场。

　　开学典礼第一课,Kenneth Church带来了“学术突破与商业落地之间的鸿沟”的主题演讲,他回顾了人工智能发展中,理性主义和经验主义各领风骚此消彼长的历史规律,90年代至今,经验主义带来的人工智能的商业化发展;马艳军和于佃海从深度学习三大发展趋势切入,结合公司业务实践、深度学习技术应用等层层递进,阐述了深度学习助力产业发展的重要意义。

　　脱离了实践的土壤,再多高大上的课程都只是理论和空谈。针对目前企业在实际应用中存在的以上种种挑战,黄埔学院给出了完善的课程体系,学员将参与为期6个月、共4次的面对面的北京进修授课,与百度深度学习架构师面对面授课交流。此外,还有定制的线上交互式学习课程,辅助其升级技术知识,快速拆解业务问题,并可能参与行业解决方案的联合研发等专项支持。最终,从深度学习的理论基础、应用案例和具体技术三大方面直击深度学习实际应用的要害。

　　现场充斥着学员们热烈的讨论声,不难看出,大家对黄埔学院打造中国深度学习第一核心技术圈的蓝图充满期待。学员代表也从自己的企业应用角度分享了对黄埔学院这场“知识盛宴”的理解。金玮,来自中国石油下属的信息技术公司——中油瑞飞,是一名数据分析工程师,他分享到,中油瑞飞已经落地了钻井事故复杂预警、管道泄露告警、合同文本识别与管理、油卡盗刷识别等人工智能解决方案,促进了企业对数据的重视,节省了大量人力。他谈到,此次参加“黄埔学院”是希望能了解深度学习项目落地的历程以及困难,借鉴到公司未来项目中。

　　来自京东方的计算机视觉科研发主管唐小军,他目前主要负责计算机视觉技术研发以及落地应用,例如在画屏产品中实现画作标签自动识别、以图搜图,以及在标牌产品中实现人脸识别和人脸属性识别进行用户细粒度统计。他分享到,他参加这次培训主要想学习百度在深度学习方面的技术经验,提升技术能力并了解相关研发成果,希望在产品开发中能采用百度的AI技术。

　　黄埔学院第一期就在企业之中获得了热烈的反响。从更长远的时间线来看,百度的黄埔学院也将进一步完善百度的深度学习人才培养体系。

　　在深度学习人才的培养上,百度也早有系统化的建设规划。发展指引方面,百度联合中国软件行业协会发布了国内首个AI产业专业技术人才培养标准《深度学习工程师能力评估标准》;教学辅导方面,百度提供了线上、线下全面的官方深度学习普及教育课程;高校支持方面,百度联合多个国家有关部门瞄准高校,成立首个AI师资培训班,支持人工智能学科建设;平台支持方面,推出了线上一站式开发平台AI Studio,为深度学习人才提供实训平台。

　　此次黄埔学院开学,也标志着百度聚焦企业支持,在培养中高端深度学习人才的成功经验上,向高精尖人才的培养再度迈进,也体现出百度致力于打造中国深度学习第一核心技术圈的决心,以及通过深度学习技术引领中国产业变革的美好愿景。

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