具备什么样的能力，才能在人工智能企业中获得一席之地
教育部最近印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，要求推進(jìn)“新工科”建設(shè)，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，到2020年建設(shè)100個(gè)“人工智能+X”復(fù)合特色專業(yè)、建立50家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，時(shí)至今日，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、重慶郵電大學(xué)、南京大學(xué)、湖南工業(yè)大學(xué)、長(zhǎng)春理工大學(xué)、北京航空航天大學(xué)宣布建設(shè)人工智能學(xué)院。
高校人工智能人才輸出，遠(yuǎn)少于求
越來越多的高校緊跟先行者步伐，在人工智能人才培養(yǎng)上爭(zhēng)相“布局”。其主要原因在于：人工智能已上升為國(guó)家戰(zhàn)略，而人工智能時(shí)代最缺的就是人才。對(duì)這個(gè)行業(yè)來說，你有多好的人才，才可能有多好的人工智能。所以為了搶占人工智能制高點(diǎn)，高校就必須建立相關(guān)學(xué)院來保證人才的批量化輸出。
我國(guó)人工智能的人才缺口超過500萬，供求比例僅為1：10。然而，人工智能學(xué)院從成立到穩(wěn)定的人才產(chǎn)出，通常需要5-7年的時(shí)間，因此依靠成立人工智能學(xué)院解決不了燃眉之急，更多地在于長(zhǎng)遠(yuǎn)布局。
人工智能企業(yè)需要什么樣的人才
當(dāng)下，以計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理為核心技術(shù)的企業(yè)居多，而計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等主流技術(shù)是深度學(xué)習(xí)，這種現(xiàn)狀進(jìn)一步導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)算法工程師供遠(yuǎn)小于求。由于其稀缺性，導(dǎo)致人才薪酬一路飆升。
根據(jù)2018年就業(yè)市場(chǎng)的一項(xiàng)調(diào)查結(jié)果，AI方向的應(yīng)屆碩博畢業(yè)生，最高年薪可達(dá)50萬至70萬元。BAT、美團(tuán)、滴滴、今日頭條以及國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)軍企業(yè)商湯、曠視科技等巨頭都在重金招聘相關(guān)的人才。
企業(yè)高薪招募的人才，需要具備在某個(gè)領(lǐng)域具有較完備的垂直知識(shí)體系，面對(duì)新問題具備舉一反三的能力。而知識(shí)體系恰恰是無法通過短時(shí)間的培訓(xùn)，就可以搭建起來的，它需要長(zhǎng)期的積累和不斷的實(shí)踐探索，一點(diǎn)一點(diǎn)地悟。這也就是人工智能領(lǐng)域研究生可以輕松拿到30萬乃至50萬年薪的原因。
專注于人工智能在線教育的深藍(lán)學(xué)院，聯(lián)合中科院自動(dòng)化所博士團(tuán)隊(duì)以及知名AI企業(yè)算法工程師，成立深度學(xué)習(xí)教研室，聯(lián)合推出第4期『深度學(xué)習(xí)：從理論到實(shí)踐』在線直播課程。課程偏向基礎(chǔ)入門，在詳細(xì)講述深度學(xué)習(xí)理論的同時(shí)，通過場(chǎng)景分割、行為識(shí)別兩大實(shí)踐任務(wù)，熟悉深度學(xué)習(xí)模型解決實(shí)際問題的流程，掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練以及實(shí)戰(zhàn)中的技巧（本次課程不直接面向就業(yè)）。同時(shí)，根據(jù)學(xué)員的實(shí)際學(xué)習(xí)情況以及知識(shí)背景，后續(xù)給予定制化地自學(xué)或者培訓(xùn)建議。
1.???在線直播授課，微信群長(zhǎng)期實(shí)時(shí)答疑；
2.??? 課件、資料和代碼，均提前公開；
3.??? 精心設(shè)計(jì)課后作業(yè)，并批改評(píng)分；
4.??? 評(píng)選優(yōu)秀學(xué)員，推薦實(shí)習(xí)就業(yè)。
課程目錄
一、 深度學(xué)習(xí)理論（6學(xué)時(shí)）
??1. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ? ? 1.1 概述
? ? ? 1.2 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ? ? 1.3 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ?2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ? ? 2.1 基本概念
? ? ? 2.2 發(fā)展歷程
? ? ? 2.3 網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
? ? ? 2.4 網(wǎng)絡(luò)設(shè)置
? ? ? 2.5 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以及相關(guān)應(yīng)用
二、 實(shí)踐：基于深度網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景分割（6學(xué)時(shí)）
? ?3. 深度學(xué)習(xí)框架Caffe入門
? ? ? 3.1 Caffe簡(jiǎn)介
? ? ? 3.2 安裝和配置
? ? ? 3.3 優(yōu)點(diǎn)與局限性分析
? ? ? 3.4 Caffe調(diào)試
? ?4.?場(chǎng)景分割介紹及傳統(tǒng)方法概述
? ? ? 4.1?場(chǎng)景分割背景介紹
? ? ? 4.2?傳統(tǒng)方法介紹
? ? ? ? （1）分水嶺算法
? ? ? ? （2）基于圖論的圖像分割
? ? ? ? （3）馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)與條件隨機(jī)場(chǎng)
? ? ? 4.3?傳統(tǒng)場(chǎng)景分割代碼實(shí)踐
? ? ? 4.4?經(jīng)典深度場(chǎng)景分類網(wǎng)絡(luò)介紹及CNN
? ? ? ? ? ? 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)潛規(guī)則
? ?5.?基于深度網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景分割方法概述與實(shí)踐
? ? ? 5.1?從深度場(chǎng)景分類到場(chǎng)景分割
? ? ? 5.2?主流方法介紹：從FCN到Mask-RCNN
? ? ? 5.3?場(chǎng)景分割網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì): 從數(shù)據(jù)層到損失層
? ? ? 5.4?代碼實(shí)踐：從訓(xùn)練到測(cè)試
? ? ? 5.5?深度場(chǎng)景分割方法與傳統(tǒng)方法對(duì)比
三、 深度學(xué)習(xí)常見模型與Keras實(shí)踐（4學(xué)時(shí)）
???6. 深度殘差網(wǎng)絡(luò)和Highway網(wǎng)絡(luò)
? ? ? 6.1 Keras簡(jiǎn)介與安裝配置
? ? ? 6.2 傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性
? ? ? 6.3 從Highway到ResNet到DenseNet
? ? ? 6.4 Keras代碼實(shí)踐
? ? ? ? （1）Keras實(shí)現(xiàn)全連接網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)等
? ? ? ? ? ? ? ? ?基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)
? ? ? ? （2）Keras實(shí)現(xiàn)Highway層
? ? ? ? （3）Keras實(shí)現(xiàn)殘差網(wǎng)絡(luò)
? ? ?習(xí)題：DenseNet來解決圖像分類問題實(shí)踐
? ?7. 自動(dòng)編碼器與GAN
? ? ? 7.1 深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)知識(shí)回顧
? ? ? 7.2 自動(dòng)編碼器及其變種
? ? ? 7.3 從自動(dòng)編碼器到生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
? ? ? 7.4 Keras代碼實(shí)踐
? ? ? ? （1）Keras實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編碼器、稀疏自動(dòng)編碼
? ? ? ? ? ? ? ? ?器等基礎(chǔ)算法
? ? ? ? （2）Keras實(shí)現(xiàn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
? ? ? ? （3）Keras實(shí)現(xiàn)條件GAN
? ? 習(xí)題：去噪自動(dòng)編碼器來解決圖像去噪問題實(shí)踐
四、實(shí)踐：基于深度網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別（4學(xué)時(shí)）
? ?8. 行為識(shí)別概述與傳統(tǒng)方法實(shí)踐
? ? ? 8.1 問題描述及研究意義
? ? ? 8.2 發(fā)展脈絡(luò)及主要研究組
? ? ? 8.3 傳統(tǒng)行為識(shí)別方法
? ? ? ? （1）時(shí)空特征提取
? ? ? ? （2）時(shí)空特征編碼
? ? ? ? （3）動(dòng)作識(shí)別算法
? ? ? 8.4 代碼實(shí)踐：傳統(tǒng)行為識(shí)別方法
? ? ? 8.5 深度網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別引入及討論
? ?9. 基于深度網(wǎng)絡(luò)的方法概述與實(shí)踐
? ? ? 9.1 深度網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別方法綜述
? ? ? 9.2 基于三維時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別方法
? ? ? 9.3 基于雙流時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別方法
? ? ? 9.4 數(shù)據(jù)集介紹及參數(shù)分析
? ? ? 9.5 代碼實(shí)踐：深度網(wǎng)絡(luò)主流算法
? ? ? 9.6 主流方法與傳統(tǒng)方法的對(duì)比
宮博：資深算法工程師，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所博士，在計(jì)算機(jī)視覺與人工智能領(lǐng)域具有近六年的研究經(jīng)歷。攻讀博士學(xué)位期間主要研究方向是模式識(shí)別與圖像處理，團(tuán)隊(duì)成員在領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議期刊?ICCV、TNNLS、TIP等發(fā)表論文20多篇，參加全國(guó)視頻圖像分析技術(shù)挑戰(zhàn)賽，獲得目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別第二名，熟練掌握并應(yīng)用深度學(xué)習(xí)Keras框架和Caffe框架。目前主要負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺與人工智能方面的算法研發(fā)工作。
1.??5月6日-6月10日，每周末晚7點(diǎn)-9點(diǎn)；
? ?2.??課程限報(bào)?300?人，報(bào)滿為止；
3.??前200名報(bào)名者贈(zèng)送『Python基礎(chǔ)入門』課程，詳情咨詢深藍(lán)學(xué)院助教。
報(bào)名方式
添加工作人員「深藍(lán)學(xué)院助教宇軒」微信，備注“深度學(xué)習(xí)”，領(lǐng)取100元優(yōu)惠券。
微信號(hào)：shenlanedu
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的具备什么样的能力，才能在人工智能企业中获得一席之地的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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