百度 “黄埔学院” 二期开课！从 AI 实践中来，到 AI 实践中去

当不少企业还困惑于如何制定 AI 战略时，百度正悄悄向外界输送定制化 “首席 AI 架构师” 了。

8 月 25 日，由百度联合国家深度学习技术及应用国家工程实验室共同打造的 “黄埔学院” 迎来了第二期 48 位新生。

经过层层筛选，他们中有 30% 是 CTO 或技术总监级别，来自中国联通、中国电信、中国移动、新东方、三星、华为、亚信、寒武纪、爱泊车等企业，遍布 16 个行业。

雷锋网(公众号：雷锋网)观察到，除了相比上期学员数量有所增长外，更多不同行业、不同层次的企业和单位中的高端技术人也加入了此次“黄埔学院”AI 高端人才培养计划的队伍中。

那么，这是否意味着，只要入选 “黄埔学院” 的学员，从此走上康庄大道？尽管这些企业具有丰富的 AI 技术应用与落地场景，拥有深度学习所需的数据和技术条件，但他们在理论、技术、场景及应用方面都存在不小的挑战。

毕竟，上一期 “黄埔学院” 向各领域企业单位输送了 28 名“首席 AI 架构师”，在严苛的毕业考核下，学员毕业率不过 80%。

二期课程有何不同？

具体课程情况如下： 

• 师资力量：百度 20 余位科学家与高 T 将作为导师，其中包括百度研究院 3D 视觉首席科学家杨睿刚、百度飞桨总架构师于佃海、百度深度学习技术平台总监马艳军等。

• 课程内容：学习深度学习、视觉、语音、自然语言理解、自动化建模等一系列百度核心 AI 技术及典型案例。

• 学制周期：为期 6 个月、4 次面对面的核心课程授课。

百度深度学习技术平台总监马艳军介绍，黄埔学院的课程由浅入深，既有深度学习相关的关键技术原理解析，更有侧重应用的实战课程，保证让学员都能从中获取不同领域新的知识。

除了线下面对面授课，黄埔学院还提供线上技术讨论和课程实际操作练习，结合学员在从业实践中积累的经验和认知，开展技术落地作业。需要提醒的是，学员需要提前一个月对课程进行预习。

飞桨社区活跃度正快速提升

实际上，飞桨早因其大量工业级模型提供官方支持，大规模分布式训练能力强，支持多种异构硬件的高速推理引擎，中文文档友好、简单易上手的特点，社区活跃度不断提高。百度近日发布的 2019 Q2 财报中，飞桨的开发者下载量在 2019 年第二季度环比增加了 45%。

加之安卓断供华为的问题之后，作为国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，飞桨所代表的自主可控让开发者惊觉其重要性。

另一方面，从当前芯片 / 服务器的研发速度来看，企业正加紧研发更高效力的新款 AI 芯片 / 服务器，这背后面临着的是计算量剧增的挑战。而对于更多尝试从场景切入以构建 AI 能力的企业而言，除了可以降本增效辅助产品智能化和精细化运营之外，它们也希望可以在搭建自身 AI 平台，服务于多样化的业务场景。

活动现场，寒武纪的学员在交流中指出，为打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片，此次希望了解更多来源于百度产业实践的飞桨，了解其开发环境、底层硬件支持、算子支持、上手程度、二次开发难度等，并积极考虑做芯片与飞桨的对接。

来自京东物流的学员则表示，算法如何能支持高并发的场景的应用，这时就需要跟架构结合起来，不过目前更倾向于利用算法来解决物流中实际的痛点。

来自中国电信研究院的学员表示，此次来到黄埔学院希望进一步学习语音、NLP 领域最新的算法和工程化实施经验，为目前主要从事的智能语音业务的开发做出有益帮助。

“不拿榔头找钉子”

百度 AI 技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任、黄埔学院院长吴甜在开学典礼致辞中表示， 

“黄埔学院希望能够把技术和应用结合起来，核心关注三个方面：一是重视实际场景中问题的沉淀与总结，而不是做想象中的需求。深度学习技术是一个好用的工具，但这不代表我们‘拿着榔头找钉子’；二是重视技术和场景的结合，而不是仅仅依赖数据集上的测试结果；三是重视集成到系统当中的工程实现，而不仅仅是关注在算法的单点上。”

这反映出，尽管黄埔学院招收的学员是来自各行业的技术高管，但彼此间更为稳固的合作将建立在共同为场景方案做到最优的诉求之上。

目前除了黄埔学院外，百度也在持续开展 AI 快车道、线上线下公开课、深度学习工程师能力认证、深度学习算法赛等技术辅导和培养机会，为不同层次的技术人士提供了体系化深度学习路径。百度飞桨总架构师于佃海指出，从各个领域来看，深度学习仍将持续保持热度，学术界和工业界的高端人才缺口依然巨大。

毫无疑问，中国深度学习应用实践者的培养，除了有赖于飞桨等深度学习开源框架上承模型开发和应用、下接基础芯片硬件，为企业开发者提供便利的硬核实力外，更离不开飞桨在推动生态赋能、培养纵深度更强的 AI 社群上的软实力。

更进一步的，百度正在通过 AI 赋能企业的方式，加速各行业深度学习技术走向实际产业化。而它输出的是一种希望共同努力、为中国 AI 发展做出贡献的价值观。

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