【小哈划重点：深度学习比较依赖硬件基础，需要专业的平台来提供实训项目。一个专业的平台生态可以为相关领域开发者提供专业的硬件基础以及培训机会。初级深度学习工程师的课程主题主要包括人工智能综述、深度学习技术基础、深度学习应用实操等基础性内容。中级、高级则会相应进阶。参与培训的学员可以获得包括百度AI实训平台、深层网络的网络结构、深度学籍应用实操在内的百度的教学课件、教学案例、参考书籍以及技术支持。】
10月10日消息，今天百度在北京举办深度学习工程师认证发布会暨人工智能人才发展论坛。会上，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。
百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰，领英中国区解决方案总监王郁，中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国等围绕着深度学习人才标准、人才培养方案以及人才发展现状进行了发言。王海峰表示，未来深度学习工程师会成为各行各业主力军，为各行业能力提升带来价值。
一、百度发布深度学习人才标准
围绕《深度学习工程师能力评估标准》，深度学习技术及应用国家工程实验室、中国软件行业协会、百度公司于今日联合发布了中国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。
在《深度学习工程师能力评估标准》中，参考从业人员的专业知识，工程能力，业务理解与实践共3大类9小类评估要素，人才共计被分为三个等级：深度学习高级工程师、深度学习中级工程师、深度学习初级工程师，分别能力对标百度的资深工程师、高级工程师、工程师。
▲百度深度学习工程师认证证书
根据评估标准，初级工程师应当为有扎实理论基础、了解简单的深度学习框架，从事相关AI开发、技术支持工作有两年以内相关行业经验的人员。
中级工程师应为具有熟练的工程能力，掌握多场景下AI项目的设计和开发方法，专业从事自然语言处理、计算机视觉、语音、数据挖掘与分析等方向产品设计或者研发工作，并有两到五年相关行业经验的人员。
高级工程师则为具备深厚业务经验、掌握复杂场景下AI解决方案的设计和实施方法，从事AI相关产品、系统、工程、解决方案的结构设计工作具有五年以上经验的人士。
▲中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国介绍了深度学习工程师能力评估等级
二、为什么要发布人才标准
王海峰认为第四次工业革命的核心就是人工智能，在这次革命之中，由互联网行业开启的人工智能浪潮，不仅可以催生很多新的行业，同时也会普惠其他的各个行业。因此，在人工智能行业的发展过程中产生了极大的人才缺口。
而在人工智能领域中，深度学习作为其重要组成，极大推进了行业的发展。深度学习工程师则将在很长一段时间内成为各行各业的主力，甚至是在一些传统行业中，都涌现出了众多领域内开发者。
中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国表示，发布一个专业的人才标准对于人才的培养、筛选以及企业的生态建设都具有重要意义。同时，作为一门应用性强、入行门槛高的行业，深度学习具有相当高的特殊性。
首先它是一门交叉学科，综合了计算机学科以及应用学科的专业知识，其次，在AI发展浪潮中技术日新月异会产生快速的变革。因此，相关人员的技术更迭必须实时更新，企业则应当产教结合培养实用性人才。
另外，深度学习比较依赖硬件基础，需要专业的平台来提供实训项目。一个专业的平台生态可以为相关领域开发者提供专业的硬件基础以及培训机会。
三、百度的深度学习人才培养方案
在百度的培养方案中，主要包括社企共建联合培养、深度学习公开课、系列赛事、平台资源供给几大方面。
▲百度AI技术生态部总经理喻友平
在培养中，百度会针对不同的层级提供不同的课程培训体系。
初级深度学习工程师的课程主题主要包括人工智能综述、深度学习技术基础、深度学习应用实操等基础性内容。中级、高级则会相应进阶。
参与培训的学员可以获得包括百度AI实训平台、深层网络的网络结构、深度学籍应用实操在内的百度的教学课件、教学案例、参考书籍以及技术支持。
培训方式包括在线课程以及技术沙龙，邀请的培训讲师分为内训师、特约讲师、布道师三大类型。
其中，在线课程AI Studio上共包括400节入门学习免费课程、100个共享样例和数据集、100GPU集群算力与7000个实训项目，考前模拟项目即将上线。
▲中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国
四、深度学习人才现状：需求高、应用广
领英中国区解决方案总监王郁则重点讲了当前深度学习人才呈现出的四个特点：竞争激烈、技能重叠度高、行业应用广泛、最热技能集中在工程和工具相关方面。
第一，深度学习领域人才竞争比AI人才竞争更激烈。
王郁抛出一组数据，全球有AI领域技能的人才超过340万，AI领域的人才年增长率超过20%，在这340万人中，有77万人在过去一年换了工作。
相较之，全球拥有深度学习技能的人才超过9.5万，在过去一年年增长率超过225%，有4.4万从业者在过去一年换工作。
第二，在主要应用场景，深度学习是AI领域人才重叠度最高的技能之一，在模式识别、自然语言处理等细分领域分布广泛，不同应用场景的人才都需以该技能为基础。
第三，全球拥有深度学习技能的人才集中在ICT行业，但也在向高等教育、汽车等其他行业渗透。从行业流动来看，高校教育和研究机构为深度学习领域贡献了大量人才，很多高校人才愿意到企业实践。
第四，除了数据分析和行业相关技能外，深度学习领域人才最热技能主要集中在工程类、行业类和通用类，这也应是未来重要发展方向。
结语：行业亟需人才的规范化培养
面对当前人工智能领域人才紧俏，人才培育供给难以满足需求的现状，各大企业与政府部门纷纷支招，社企共建联合培养、人才标准发布成为规范产业人才培养以及企业人才生态建设的一大重要渠道。（季瑜生 / 文）
