作為新一輪科技革命的重要代表，人工智能已經(jīng)成為當下科技領(lǐng)域最前沿的課題。

在去年和今年政府工作報告中，人工智能已作為政府頂層設(shè)計的重點。國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》也顯示，到2020年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1500億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過一萬億元。作為下一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，人工智能正在成為中國和全球經(jīng)濟發(fā)展新動能。

無論是提高創(chuàng)新能力、信息化與工業(yè)化深度融合，還是推動重點領(lǐng)域突破發(fā)展、提高制造業(yè)國際化發(fā)展水平，都離不開人工智能，人工智能是智能制造不可或缺的核心技術(shù)。

人工智能人才市場供給嚴重不足，薪酬已突破百萬

據(jù)IDC統(tǒng)計，兩年后，80%的應用都會與AI相關(guān)。但是，受專業(yè)人才嚴重匱乏的影響，人工智能還難以實現(xiàn)在行業(yè)的大規(guī)模商業(yè)落地。

有Gartner “2018年CIO議程調(diào)查”顯示，只有4%的CIO實施了人工智能，46%的CIO制定了相關(guān)計劃，人工智能的商業(yè)化部署才剛剛開始。更有統(tǒng)計顯示，全球AI人才估算約為30萬人，市場整體需求則在百萬人以上。

伴隨著人工智能產(chǎn)業(yè)越來越火熱的前景，和相關(guān)專業(yè)人才供給的嚴重匱乏，企業(yè)對人工智能人才的爭搶則日益激烈。根據(jù) BOSS 直聘發(fā)布的《2017 春季互聯(lián)網(wǎng)人才趨勢報告》，大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)崗位人才供給嚴重不足。其中，搜索算法類工程師的缺口比例超過50%，僅深度學習的缺口量就高達為 33.8%。

通過對人工智能相關(guān)崗位招聘薪酬梳理發(fā)現(xiàn)，谷歌中國、微軟等國際巨頭的年薪均在50萬元以上，有的算法工程師甚至達到百萬以上，甚至有超過三十家的國內(nèi)企業(yè)針對應屆生甚至開出了超過30萬元的價碼。

為此，很多業(yè)內(nèi)人士表示，現(xiàn)在正是進入人工智能行業(yè)最好的時機！

DLI 五大優(yōu)勢助您成功踏上人工智能之路

有著巨大誘惑的機會窗口就擺在眼前，想學的人比比皆是，但對大多數(shù)朋友來說成功踏上人工智能之路絕非易事。很多前輩學習者都吐槽，去網(wǎng)站收集各大網(wǎng)站的免費教學視頻，書籍推薦買了許多本，真正看完的三分之一不到，既學不會又浪費時間。

殊不知，工欲善其事，必先利其器，想順利成為人工智能界的人才，沒有適宜的學習資源是萬萬不成的。

為此，5月19日-5月20日的全球人工智能技術(shù)大會（GAITC）期間，大會聯(lián)合英偉達深度學習學院 （NVIDIA Deep Learning Institute，簡稱DLI） ，為廣大企業(yè)技術(shù)負責人，推出了極具權(quán)威性、科學性和實操性的“深度學習”培訓課程。通過兩個小時的課程實驗，讓學習者擁有利用深度學習技術(shù)探索解決行業(yè)問題的思路和能力。

針對不知如何入門、不知如何進階、缺乏高人點播、難以了解最近前沿應用、缺乏實踐環(huán)境等等，諸多人們在學習人工智能技術(shù)上的問題，DLI五大核心優(yōu)勢助你輕松踏上人工智能之路。

頂級人工智能專家親自授課，

課程涵蓋從入門到進階全階段

英偉達深度學習學院，是英偉達聯(lián)合谷歌、Facebook、亞馬遜等全球領(lǐng)先的深度學習客戶和伙伴，以及深度學習領(lǐng)域資深專家，為開發(fā)者提供有關(guān)最新人工智能技術(shù)的培訓。依托全球最先進的深度學習研究與探索進行設(shè)計，培訓內(nèi)容涵蓋從入門到進階不同階段。其中基礎(chǔ)課程，采用了增強學習模式，初學者可以基于訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學習和實操，專為想要學習深度學習基礎(chǔ)知識的學員而設(shè)計。去年，DLI 在全球范圍內(nèi)累計培訓超一萬人。

親身體驗深度學習的完整工作流程

傳統(tǒng)人工智能教學偏重理論與研究，但對開發(fā)者或雇主而言，其實都更需要能快速上手、投身生產(chǎn)的培訓項目。但在 DLI 講師指導下進行操作，您可以通過動手實驗，親身體驗深度學習的完整工作流程，包括數(shù)據(jù)管理、模型設(shè)計和訓練、應用優(yōu)化和部署。例如，你將知道如何通過在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手寫數(shù)據(jù)集，在深度學習工作流程中利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （DNN），尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 解決真實圖像分類問題。

親身體驗深度學習的完整工作流程

傳統(tǒng)人工智能教學偏重理論與研究，但對開發(fā)者或雇主而言，其實都更需要能快速上手、投身生產(chǎn)的培訓項目。但在 DLI 講師指導下進行操作，您可以通過動手實驗，親身體驗深度學習的完整工作流程，包括數(shù)據(jù)管理、模型設(shè)計和訓練、應用優(yōu)化和部署。例如，你將知道如何通過在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手寫數(shù)據(jù)集，在深度學習工作流程中利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （DNN），尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 解決真實圖像分類問題。

以實戰(zhàn)為導向，面向具體行業(yè)具體場景的應用

DLI的很多課程結(jié)合了具體行業(yè)具體場景的應用。例如，醫(yī)療健康課程中就有專門針對應用場景非常廣泛的醫(yī)學影像分析、通過放射組學進行白血球染色體狀態(tài)分析、基因組分析等垂直應用課程。在傳媒和娛樂領(lǐng)域，了解如何用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)去創(chuàng)作內(nèi)容，比如視頻、電影或廣告中的特效。在醫(yī)療和機器人領(lǐng)域，其中的一個實驗室課程涉及到基因組學。

無需寫代碼，優(yōu)秀開源工具提高學習成果

市場上雖說提供了很多深度學習開發(fā)框架，但學習者往往將極大精力耗費在了框架的代碼調(diào)試中。DLI為此提供了一款超級簡單易用的深度學習平臺工具DIGITS，對現(xiàn)有深度學習開發(fā)框架的最高級的抽象封裝。該平臺讓您只需輕松修改若干參數(shù)，就能輕松實現(xiàn)基于深度學習模型的圖像分類、目標檢測、分割等任務，并以圖形界面的方式展現(xiàn)出來。目前DIGITS已經(jīng)可以支持 Caffe、Torch、Tensorflow等，后續(xù)將有更多的深度學習框架支持。

特定人群，因材施教

雖說培訓目標群體，是垂直行業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)專家，但倘若您是企業(yè)高級技術(shù)管理者，無需了解具體代碼實現(xiàn)，DLI還為您開設(shè)了一小時快速培訓課程，主要幫助您更了解AI，以及讓您知道AI在您的業(yè)務中如何發(fā)揮作用。

當前，DLI已經(jīng)推出了一系列共30多個小時的培訓。課程內(nèi)容不僅包括生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、目標檢測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署等通用型基礎(chǔ)知識，還包括針對金融、醫(yī)療、機器人、交通等具體行業(yè)AI應用的開發(fā)。

“現(xiàn)在在大學里找深度學習應用和了解最新技術(shù)的課程非常困難，這也是為什么NVIDIA要成立深度學習學院的原因。我們希望能夠?qū)㈩I(lǐng)先的深度學習和AI技術(shù)帶給整個開發(fā)者群體”，英偉達開發(fā)者計劃副總裁Greg Estes如此表示。

具體培訓日程

學員可從零基礎(chǔ)起步，學習最新的AI framework、深度學習軟件和GPU技術(shù)，還可以親自動手實踐深度學習的完整工作流程，完成某項應用任務，從而擁有利用深度學習技術(shù)探索解決行業(yè)問題的思路和能力。

具體的，課程日程及內(nèi)容如下：

日程：

第一部分 深度學習揭秘和應用 時長：1小時

第二部分 無需寫代碼，用開源軟件DIGITS實現(xiàn)圖像分類 時長：2小時

課程介紹：

●深度學習揭秘和應用

級別：初級 | 預備知識：無

行業(yè)：所有 | Frameworks： Caffe， Theano， Torch

此實驗室將介紹快速發(fā)展的 GPU 加速深度學習技術(shù)。本課程專為想要學習深度學習基礎(chǔ)知識的學員而設(shè)計。

您將學習：

*深度學習的概念

*深度學習的發(fā)展將如何增強機器感知任務，包括視覺感知和自然語言的能力

*如何選擇最適合您需求的軟件框架

完成此實驗室后，您會對加速深度學習有基本的理解。

●無需寫代碼，用開源軟件DIGITS實現(xiàn)圖像分類

級別：初級 | 預備知識：無

行業(yè)：所有 | Frameworks： Caffe

此實驗室會向您展示如何通過在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手寫數(shù)據(jù)集，在深度學習工作流程中利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （DNN）， 尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 解決真實圖像分類問題。

您會學到：

* 構(gòu)建運行在GPU上的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

* 管理數(shù)據(jù)準備、模型定義、模型訓練和問題排查過程

* 使用驗證數(shù)據(jù)來測試和嘗試不同策略來提升模型性能

完成此實驗室后，您將能夠使用 NVIDIA DIGITS 來構(gòu)建、訓練、評估和提升您的圖像分類應用程序中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準確性。

課前準備：

●開通英偉達深度學習學院 （NVIDIA Deep Learning Institute，簡稱DLI）課程實驗網(wǎng)站賬戶。

●攜帶電腦參加培訓，且需安裝有 IE 10 （或以上版本）， 或者 Chrome 59 （或以上版本） 瀏覽器。