AI 界的黄埔军校 | 如何为企业培养“首席AI架构师”?
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2019-05-25 11:25:25

    深度学习技术正在推动人工智能进入工业大生产阶段。以深度学习为主要代表的人工智能技术正在语音识别、数据挖掘、自然语言处理等领域展露出强劲的发展势头,而其相关的应用突破更可为医疗、交通、制造、金融、教育等领域带来智能化变革。

    在此背景下,百度于2019年1月成立了黄埔学院,致力于持续培养可在各领域进行业务落地的专业“首席 AI 架构师”。


 面对 AI 人才缺口 

 自主培养中国 AI 高端人才

    5月18号,百度黄埔学院一期第三次课程开课。

继第二次课程时,35位企业学员们深入探究自身企业内部,寻找适用深度学习去解决的问题和场景进行开题之后,针对本次授课内容,百度精英讲师团队把目光投放在了深度学习技术的各个环节中,加强了实验课环节,推动学员对深度学习理论与工具套件更深层把控。

    35位企业深度学习业务决策人,继续其“首席 AI 架构师”的实战之路。

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百度黄埔学院一期第三次课程学习现场

    此次课程中,百度科学家、大数据实验室主任浣军,百度自然语言处理部主任研发架构师孙珂,以及来自百度研究院的众多高级工程师,针对如 PaddlePaddle 分布式训练及推荐应用、使用 PaddlePaddle 进行 CTR 预估、对抗神经网络设计与应用等核心 AI 技术,结合实战进行了深度剖析与讲解。

    此外,还特别组织学员们一起试乘了百度无人车,实地体验了无人驾驶的魅力。来自不同企业的黄埔学院学员们,在小组会议中结合各自的项目认真讨论,仔细分析,从实践中掌握新技能的应用方式。

    众多学员不仅对本次授课中,百度自然语言处理部主任研发架构师孙珂教授的“Paddle NLP 介绍”课程倍感兴趣,同时纷纷表示:“太干货!内容很紧凑,感觉非常落地”、“可以感觉知识体系的庞大,也幸好有实践课程的机会”、“无人车非常棒,希望还有机会体验,下次可以增加些路障以及原理的讲解”。

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百度黄埔学院学员试乘百度无人车

    百度黄埔学院是由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的深度学习架构师培养计划。

随着人工智能已成为新一轮技术革命及产业变革的重要驱动力,众多 AI 技术企业开放的能力越来越多,进行产业智能化转型的重要基础设施领域也越来越多,在这股热潮之下,AI 人才的巨大缺口日益凸显。

    尽管供需严重失衡,但 AI 领域的教育产出压力也很大:全球共有367所具有人工智能研究方向的高校,但每年 AI 领域的毕业生只有2万人左右。

    为了改变这一行业现状,让更多的企业能拥有可以将深度学习技术应用到真实业务当中的人才,“AI 界的黄埔军校”——百度黄埔学院正式于2019年1月19号成立,旨在不断培养能深谙细分领域思路和模式、了解并可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到产业中的,极度稀缺的 AI 高端人才。

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百度黄埔学院学员一期第三次课程实践课


 “AI 界的黄埔军校” 

 为企业实践培养“首席 AI 架构师“ 

    百度黄埔学院在设立之时,考虑到让每位学员实现“所学即所得”,其课程拥有着“全程围绕问题定位、问题拆解、解决方案探讨、实际解决设计作业和实验体系”的特征。

    百度黄埔学院成立后的一期第一次课程中,自然语言处理领域科学家、经验主义方法的奠基人之一——Baidu Research Fellow Kenneth Church 首先带来了“学术突破与商业落地之间的鸿沟”的主题演讲。

他结合百度公司业务实践、深度学习技术应用等阐述了深度学习助力产业发展的重要意义。从数百名报名者中脱颖而出的35名精英学员不仅对黄埔学院这场“知识盛宴”的理解更加深入,同时也开始了对自身实践需求的真正探寻。

    此后,第二次课程中,百度的科学家讲师们解析了包括深度学习框架 PaddlePaddle、视觉、自动驾驶、NLP 等多项百度核心 AI 技术及典型案例。同时,企业学员们进行了项目开题答辩,结合自身企业的需求和场景设计技术解决方案,规划在整个学期内完成结业。

    刚刚结束的第三次课程,全学员继续向深度学习框架进阶。教授课程不仅包括使用编程和调参经验、推荐系统及大规模分布式训、推理引擎、GAN、AutoDL、Paddle NLP 等的核心 AI 技术理论课,更有使用 CTR 预估、利用 PaddlePaddle 实现一个机器翻译引擎的实践课程。此外,还针对35名学员在二次课程中的课题进行了中期的交流指导。

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现场硬件角-2.4 T 算力的 EdgeBoard 与低功耗的百元级 Paddle Pi 开发板


 完善 AI 人才培养体系 

 百度首推深度学习工程师认证标准

    人才的培养需要体系化的人才教育、认证标准作为指导。在深度学习人才的培养上,百度早有系统化的建设规划。

    2018年10月,百度联合深度学习技术及应用国家工程实验室、中国软件行业协会发布了中国 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。

此前,百度就已通过师资培训教学研讨、深度学习公开课、深度学习布道师沙龙、AI 算法赛、AI 快车道企业深度学习实战营等多种路径,推动深度学习人才培养。

    目前,百度还推出了集合 AI 教程、代码环境、算法、算力和数据集的线上一站式开发平台 AI Studio,为深度学习人才提供实训平台。同时,AI Studio 已上线400节免费课程、100个样例工程和数据集,提供100 GPU 集群算力,帮助开发者训练了超过4万个实验项目。

    秉持着开放策略,百度已将 AI “赋能”模式延伸到产学研各界。以培养应用型人才为核心,帮助更多工程师,把技术落地到项目的应用上,创造价值,这也是建立百度深度学习黄埔学院的初衷之一。

    “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。”中国信息通信研究院副总工史德年如是指出。而作为占据 AI 技术行业领军地位的百度,正在通过黄埔学院,持续聚焦实践,打造着中国深度学习第一核心技术圈,全力推动中国企业的智能化转型。

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