教育部最近印發《高等學校人工智能創新行動計劃》，要求推進“新工科”建設，形成“人工智能+X”復合專業培養新模式，到2020年建設100個“人工智能+X”復合特色專業、建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心。據不完全統計，時至今日，中國科學院大學、西安電子科技大學、重慶郵電大學、南京大學、湖南工業大學、長春理工大學、北京航空航天大學宣布建設人工智能學院。

高校人工智能人才輸出，遠少于求

越來越多的高校緊跟先行者步伐，在人工智能人才培養上爭相“布局”。其主要原因在于：人工智能已上升為國家戰略，而人工智能時代最缺的就是人才。對這個行業來說，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，高校就必須建立相關學院來保證人才的批量化輸出。

我國人工智能的人才缺口超過500萬，供求比例僅為1：10。然而，人工智能學院從成立到穩定的人才產出，通常需要5-7年的時間，因此依靠成立人工智能學院解決不了燃眉之急，更多地在于長遠布局。

人工智能企業需要什么樣的人才

當下，以計算機視覺、語音識別、自然語言處理為核心技術的企業居多，而計算機視覺、語音識別等主流技術是深度學習，這種現狀進一步導致深度學習算法工程師供遠小于求。由于其稀缺性，導致人才薪酬一路飆升。

根據2018年就業市場的一項調查結果，AI方向的應屆碩博畢業生，最高年薪可達50萬至70萬元。BAT、美團、滴滴、今日頭條以及國內人工智能領軍企業商湯、曠視科技等巨頭都在重金招聘相關的人才。

企業高薪招募的人才，需要具備在某個領域具有較完備的垂直知識體系，面對新問題具備舉一反三的能力。而知識體系恰恰是無法通過短時間的培訓，就可以搭建起來的，它需要長期的積累和不斷的實踐探索，一點一點地悟。這也就是人工智能領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學院，聯合中科院自動化所博士團隊以及知名AI企業算法工程師，成立深度學習教研室，聯合推出第4期『深度學習：從理論到實踐』在線直播課程。課程偏向基礎入門，在詳細講述深度學習理論的同時，通過場景分割、行為識別兩大實踐任務，熟悉深度學習模型解決實際問題的流程，掌握深度學習訓練以及實戰中的技巧（本次課程不直接面向就業）。同時，根據學員的實際學習情況以及知識背景，后續給予定制化地自學或者培訓建議。

課程特色

1.???在線直播授課，微信群長期實時答疑；

2.??? 課件、資料和代碼，均提前公開；

3.??? 精心設計課后作業，并批改評分；

4.??? 評選優秀學員，推薦實習就業。

課程目錄

一、 深度學習理論（6學時）

??1. 前饋神經網絡

? ? ? 1.1 概述

? ? ? 1.2 單層神經網絡

? ? ? 1.3 多層神經網絡

? ?2. 卷積神經網絡

? ? ? 2.1 基本概念

? ? ? 2.2 發展歷程

? ? ? 2.3 網絡特點

? ? ? 2.4 網絡設置

? ? ? 2.5 網絡訓練以及相關應用

二、 實踐：基于深度網絡的場景分割（6學時）

? ?3. 深度學習框架Caffe入門

? ? ? 3.1 Caffe簡介

? ? ? 3.2 安裝和配置

? ? ? 3.3 優點與局限性分析

? ? ? 3.4 Caffe調試

? ?4.?場景分割介紹及傳統方法概述
? ? ? 4.1?場景分割背景介紹
? ? ? 4.2?傳統方法介紹
? ? ? ? （1）分水嶺算法
? ? ? ? （2）基于圖論的圖像分割
? ? ? ? （3）馬爾科夫隨機場與條件隨機場
? ? ? 4.3?傳統場景分割代碼實踐
? ? ? 4.4?經典深度場景分類網絡介紹及CNN

? ? ? ? ? ? 網絡設計潛規則

? ?5.?基于深度網絡的場景分割方法概述與實踐
? ? ? 5.1?從深度場景分類到場景分割
? ? ? 5.2?主流方法介紹：從FCN到Mask-RCNN
? ? ? 5.3?場景分割網絡設計: 從數據層到損失層
? ? ? 5.4?代碼實踐：從訓練到測試
? ? ? 5.5?深度場景分割方法與傳統方法對比

三、 深度學習常見模型與Keras實踐（4學時）

???6. 深度殘差網絡和Highway網絡

? ? ? 6.1 Keras簡介與安裝配置

? ? ? 6.2 傳統深度神經網絡的局限性

? ? ? 6.3 從Highway到ResNet到DenseNet

? ? ? 6.4 Keras代碼實踐

? ? ? ? （1）Keras實現全連接網絡、卷積網絡等

? ? ? ? ? ? ? ? ?基礎網絡

? ? ? ? （2）Keras實現Highway層

? ? ? ? （3）Keras實現殘差網絡

? ? ?習題：DenseNet來解決圖像分類問題實踐

? ?7. 自動編碼器與GAN

? ? ? 7.1 深度無監督學習知識回顧

? ? ? 7.2 自動編碼器及其變種

? ? ? 7.3 從自動編碼器到生成對抗網絡

? ? ? 7.4 Keras代碼實踐

? ? ? ? （1）Keras實現自動編碼器、稀疏自動編碼

? ? ? ? ? ? ? ? ?器等基礎算法

? ? ? ? （2）Keras實現生成對抗網絡

? ? ? ? （3）Keras實現條件GAN

? ? 習題：去噪自動編碼器來解決圖像去噪問題實踐

四、實踐：基于深度網絡的行為識別（4學時）

? ?8. 行為識別概述與傳統方法實踐

? ? ? 8.1 問題描述及研究意義

? ? ? 8.2 發展脈絡及主要研究組

? ? ? 8.3 傳統行為識別方法

? ? ? ? （1）時空特征提取

? ? ? ? （2）時空特征編碼

? ? ? ? （3）動作識別算法

? ? ? 8.4 代碼實踐：傳統行為識別方法

? ? ? 8.5 深度網絡行為識別引入及討論

? ?9. 基于深度網絡的方法概述與實踐

? ? ? 9.1 深度網絡行為識別方法綜述

? ? ? 9.2 基于三維時空網絡的行為識別方法

? ? ? 9.3 基于雙流時空網絡的行為識別方法

? ? ? 9.4 數據集介紹及參數分析

? ? ? 9.5 代碼實踐：深度網絡主流算法

? ? ? 9.6 主流方法與傳統方法的對比

講師介紹

宮博：資深算法工程師，中國科學院自動化研究所博士，在計算機視覺與人工智能領域具有近六年的研究經歷。攻讀博士學位期間主要研究方向是模式識別與圖像處理，團隊成員在領域頂級會議期刊?ICCV、TNNLS、TIP等發表論文20多篇，參加全國視頻圖像分析技術挑戰賽，獲得目標檢測識別第二名，熟練掌握并應用深度學習Keras框架和Caffe框架。目前主要負責計算機視覺與人工智能方面的算法研發工作。

獎學金計劃

課程時間

1.??5月6日-6月10日，每周末晚7點-9點；

? ?2.??課程限報?300?人，報滿為止；

3.??前200名報名者贈送『Python基礎入門』課程，詳情咨詢深藍學院助教。

報名方式

添加工作人員「深藍學院助教宇軒」微信，備注“深度學習”，領取100元優惠券。

微信號：shenlanedu

總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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