當(dāng)下，人工智能人才的巨大缺口，主要通過三種方式緩解：海外人才引進(jìn)、高校加大培養(yǎng)、傳統(tǒng)人才轉(zhuǎn)行。

海外人才引進(jìn)，一定程度上緩解了AI頂尖人才的極度匱乏情況，但無法滿足社會(huì)對(duì)普通AI人才更為廣泛的需求。

高校對(duì)AI人才的培養(yǎng)，是解決問題的根本，但通常需要6-8年的籌備與探索期，才會(huì)逐漸形成穩(wěn)定的人才輸出。今年4月，教育部為響應(yīng)國務(wù)院號(hào)召，發(fā)布《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，計(jì)劃中明確提出：加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，到2020年建立50家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心。但是由于國內(nèi)高校的AI起步較晚，師資力量較為欠缺，目前還未形成系統(tǒng)的課程培養(yǎng)體系，難以很快填平AI人才缺口。

上述兩種方式的尷尬現(xiàn)狀，均不能在短期內(nèi)緩解AI人才市場(chǎng)的需求。供需嚴(yán)重不平衡的現(xiàn)狀，使得AI從業(yè)者薪水普遍數(shù)倍于傳統(tǒng)行業(yè)！

急劇增長的市場(chǎng)需求、豐厚的薪資，驅(qū)使數(shù)以十萬計(jì)的研究者急于轉(zhuǎn)行。他們迫切希望能在數(shù)月內(nèi)掌握深度學(xué)習(xí)知識(shí)，達(dá)到就業(yè)的水平，因此他們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)理論似懂非懂的情況下，直接動(dòng)手實(shí)踐，開啟了“調(diào)參數(shù)”的漫漫人生路。

但是，2017年下半年開始，人工智能逐漸趨于理性，國內(nèi)整體經(jīng)濟(jì)形式下行，重度依賴資本的AI科技企業(yè)哀鴻遍野。

知乎上的一個(gè)問題“2019年秋招的AI崗位競(jìng)爭(zhēng)激烈嗎”得到了330萬人次的瀏覽，整理200多個(gè)有效回答，發(fā)現(xiàn)理論基礎(chǔ)扎實(shí)的畢業(yè)生才更能受到企業(yè)青睞，只會(huì)跑幾個(gè)項(xiàng)目代碼的成為了重災(zāi)區(qū)。究其原因，在于企業(yè)往往面臨不同的項(xiàng)目需求，需要企業(yè)員工具備舉一反三的靈活變通能力，而不能只會(huì)“調(diào)參”。這，就需要扎實(shí)的理論基礎(chǔ)作為后盾。

針對(duì)上述情況，深藍(lán)學(xué)院推出『深度學(xué)習(xí)：從理論到實(shí)踐』第四期在線直播課程。課程從深度學(xué)習(xí)所需的基礎(chǔ)理論出發(fā)，詳細(xì)介紹所需要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，進(jìn)而講述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、Pytorch框架，以及基于該框架的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)實(shí)踐。

【講師介紹】

宮博，算法工程師，中科院自動(dòng)化所博士，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，曾在模式識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)頂級(jí)國際期刊發(fā)表論文，參加某知名互聯(lián)網(wǎng)公司舉辦的圖像分割競(jìng)賽，獲得第四名的成績。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。

【課程特色】

1.?理論與實(shí)踐結(jié)合，采用當(dāng)下最熱的Pytorch框架，同時(shí)也是簡(jiǎn)單入門的框架；

2.?微信答疑群里，可與講師及時(shí)溝通交流；

3.?課程設(shè)置作業(yè)題目，便于鞏固；

4.?基于深度網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別實(shí)踐，Pytorch代碼詳解，提升實(shí)戰(zhàn)能力。

【課程目錄】

第一章：圖像處理基礎(chǔ)

預(yù)-1. 圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)
? ? ? 1.1 概述：起源、簡(jiǎn)史和應(yīng)用
? ? ? 1.2 基礎(chǔ)：基本概念、像素間的關(guān)系

預(yù)-2. BP算法數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及實(shí)踐
? ? ? 2.1 BP算法數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
? ? ? 2.2 BP算法原理

? ? ? 2.3 BP算法在預(yù)測(cè)問題中的實(shí)踐

第二章：深度學(xué)習(xí)理論

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

第三章：Pytorch框架
??3. Pytorch框架介紹
? ? ? 3.1 Pytorch簡(jiǎn)介及安裝
? ? ? 3.2 Pytorch重要組件
? ? ? ? ? ?3.2.1 Tensor
? ? ? ? ? ?3.2.2 Variable
? ? ? ? ? ?3.2.3 autograd
? ? ? 3.3 Pytorch搭建網(wǎng)絡(luò)
? ? ? ? ? ?3.3.1 數(shù)據(jù)層
? ? ? ? ? ?3.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
? ? ? ? ? ?3.3.3 損失層
? ? ? ? ? ?3.3.4 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
? ? ? 3.4 Pytorch的高級(jí)使用：添加新的層

第四章：基于深度網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別實(shí)踐
? 4. 深度學(xué)習(xí)實(shí)踐：目標(biāo)識(shí)別
? ? ? 4.1 背景以及傳統(tǒng)方法介紹
? ? ? 4.2 CNN進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別
? ? ? 4.3 Faster RCNN詳解
? ? ? ? ? ?4.3.1 目標(biāo)提取模塊
? ? ? ? ? ?4.3.2 目標(biāo)識(shí)別模塊
? ? ? 4.4 Faster RCNN Pytorch代碼詳解
? ? ? ? ? ?4.4.1 安裝
? ? ? ? ? ?4.4.2 使用（著重分析目標(biāo)提取和識(shí)別模塊的實(shí)現(xiàn)）

【報(bào)名咨詢】

1.?11月4日-25日，每周周六、周日晚上7-9點(diǎn)直播授課；

2.?直播后一年內(nèi)可以無限次回放；

3.?前100位，可領(lǐng)取100元優(yōu)惠券，優(yōu)惠后為299元；

4.?課程限報(bào)200人，報(bào)滿即止。

5.?微信添加課程助教-書哲（shenlanflying），領(lǐng)券報(bào)名。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AI岗位秋招纪实：算法原理扎实才是王道，而不是调参的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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