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应对深度学习人才缺口,百度黄埔学院发起深度学习架构师培养计划

作者:赵晨希
2019/01/19 17:46

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。首期35位学员均属于业界高端深度学习人才,20余位百度重量级科学家和技术负责人担当导师。

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。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。近年,国内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。

所以,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。在这种大形势下,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”。

应对深度学习人才缺口,百度黄埔学院发起深度学习架构师培养计划

中国信息通信研究院副总工史德年表示,“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。

应对深度学习人才缺口,百度黄埔学院发起深度学习架构师培养计划

中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国谈到,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。

应对深度学习人才缺口,百度黄埔学院发起深度学习架构师培养计划

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。”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说。

据雷锋网了解,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。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。

据悉,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。

从百度研究院、深度学习框架研发团队与应用技术团队,集中选出的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。包括Baidu Research Fellow Kenneth Church、百度深度学习技术平台总监马艳军、百度PaddlePaddle总架构师于佃海等。

针对目前企业在实际应用中存在的以上种种挑战,黄埔学院给出了较为完善的课程体系,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。

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