2018GAITC丨DLI 五大優點助您成功踏上人工智能之路

在去年和今年政府工做報告中，人工智能已做爲政府頂層設計的重點。國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》也顯示，到2020年我國人工智能核心產業規模將超過1500億元，帶動相關產業規模超過一萬億元。做爲下一輪產業變革的核心驅動力，人工智能正在成爲中國和全球經濟發展新動能。

不管是提升創新能力、信息化與工業化深度融合，仍是推進重點領域突破發展、提升製造業國際化發展水平，都離不開人工智能，人工智能是智能製造不可或缺的核心技術。

人工智能人才市場供給嚴重不足，薪酬已突破百萬

據IDC統計，兩年後，80%的應用都會與AI相關。可是，受專業人才嚴重匱乏的影響，人工智能還難以實如今行業的大規模商業落地。

有Gartner 「2018年CIO議程調查」顯示，只有4%的CIO實施了人工智能，46%的CIO制定了相關計劃，人工智能的商業化部署纔剛剛開始。更有統計顯示，全球AI人才估算約爲30萬人，市場總體需求則在百萬人以上。

伴隨着人工智能產業愈來愈火熱的前景，和相關專業人才供給的嚴重匱乏，企業對人工智能人才的爭搶則日益激烈。根據 BOSS 直聘發佈的《2017 春季互聯網人才趨勢報告》，大數據和人工智能相關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爲 33.8%。

經過對人工智能相關崗位招聘薪酬梳理髮現，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企業針對應屆生甚至開出了超過30萬元的價碼。

爲此，不少業內人士表示，如今正是進入人工智能行業最好的時機！

DLI 五大優點助您成功踏上人工智能之路

有着巨大誘惑的機會窗口就擺在眼前，想學的人比比皆是，但對大多數朋友來講成功踏上人工智能之路絕非易事。不少前輩學習者都吐槽，去網站收集各大網站的免費教學視頻，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。

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

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

針對不知如何入門、不知如何進階、缺少高人點播、難以瞭解最近前沿應用、缺少實踐環境等等，諸多人們在學習人工智能技術上的問題，DLI五大核心優點助你輕鬆踏上人工智能之路。

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，是英偉達聯合谷歌、Facebook、亞馬遜等全球領先的深度學習客戶和夥伴，以及深度學習領域資深專家，爲開發者提供有關最新人工智能技術的培訓。依託全球最早進的深度學習研究與探索進行設計，培訓內容涵蓋從入門到進階不一樣階段。其中基礎課程，採用了加強學習模式，初學者能夠基於訓練好的神經網絡進行學習和實操，專爲想要學習深度學習基礎知識的學員而設計。去年，DLI 在全球範圍內累計培訓超一萬人。

親身體驗深度學習的完整工做流程

傳統人工智能教學偏重理論與研究，但對開發者或僱主而言，其實都更須要能快速上手、投身生產的培訓項目。但在 DLI 講師指導下進行操做，您能夠經過動手實驗，親身體驗深度學習的完整工做流程，包括數據管理、模型設計和訓練、應用優化和部署。例如，你將知道如何經過在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手寫數據集，在深度學習工做流程中利用深度神經網絡 (DNN)， 尤爲是卷積神經網絡 (CNN) 解決真實圖像分類問題。

以實戰爲導向，面向具體行業具體場景的應用

DLI的不少課程結合了具體行業具體場景的應用。例如，醫療健康課程中就有專門針對應用場景很是普遍的醫學影像分析、經過放射組學進行白血球染色體狀態分析、基因組分析等垂直應用課程。在傳媒和娛樂領域，瞭解如何用生成式對抗網絡去創做內容，好比視頻、電影或廣告中的特效。在醫療和機器人領域，其中的一個實驗室課程涉及到基因組學。

無需寫代碼，優秀開源工具提升學習成果

市場上雖然說提供了不少深度學習開發框架，但學習者每每將極大精力耗費在了框架的代碼調試中。DLI爲此提供了一款超級簡單易用的深度學習平臺工具DIGITS，對現有深度學習開發框架的最高級的抽象封裝。該平臺讓您只需輕鬆修改若干參數，就能輕鬆實現基於深度學習模型的圖像分類、目標檢測、分割等任務，並以圖形界面的方式展示出來。目前DIGITS已經能夠支持 Caffe、Torch、Tensorflow等，後續將有更多的深度學習框架支持。

特定人羣，因材施教

雖然說培訓目標羣體，是垂直行業領域的技術專家，但假若您是企業高級技術管理者，無需瞭解具體代碼實現，DLI還爲您開設了一小時快速培訓課程，主要幫助您更瞭解AI，以及讓您知道AI在您的業務中如何發揮做用。

當前，DLI已經推出了一系列共30多個小時的培訓。課程內容不只包括生成式對抗網絡、圖像處理、目標檢測、神經網絡部署等通用型基礎知識，還包括針對金融、醫療、機器人、交通等具體行業AI應用的開發。

「如今在大學裏找深度學習應用和了解最新技術的課程很是困難，這也是爲何NVIDIA要成立深度學習學院的緣由。咱們但願可以將領先的深度學習和AI技術帶給整個開發者羣體」，英偉達開發者計劃副總裁Greg Estes如此表示。

具體培訓日程

學員可從零基礎起步，學習最新的AI framework、深度學習軟件和GPU技術，還能夠親自動手實踐深度學習的完整工做流程，完成某項應用任務，從而擁有利用深度學習技術探索解決行業問題的思路和能力。

具體的，課程日程及內容以下：

日程：

第一部分  深度學習揭祕和應用  時長：1小時

第二部分  無需寫代碼，用開源軟件DIGITS實現圖像分類  時長：2小時

課程介紹：

●深度學習揭祕和應用

級別：初級 | 預備知識：無
行業：全部 | Frameworks: Caffe, Theano, Torch

此實驗室將介紹快速發展的 GPU 加速深度學習技術。本課程專爲想要學習深度學習基礎知識的學員而設計。

您將學習：

 *深度學習的概念

 *深度學習的發展將如何加強機器感知任務，包括視覺感知和天然語言的能力

 *如何選擇最適合您需求的軟件框架

完成此實驗室後，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實現圖像分類

級別：初級 | 預備知識：無
行業：全部 | Frameworks: Caffe

此實驗室會向您展現如何經過在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手寫數據集，在深度學習工做流程中利用深度神經網絡 (DNN)， 尤爲是卷積神經網絡 (CNN) 解決真實圖像分類問題。

您會學到：

 * 構建運行在GPU上的深度神經網絡

 * 管理數據準備、模型定義、模型訓練和問題排查過程

* 使用驗證數據來測試和嘗試不一樣策略來提高模型性能

完成此實驗室後，您將可以使用 NVIDIA DIGITS 來構建、訓練、評估和提高您的圖像分類應用程序中卷積神經網絡的準確性。

課前準備：

●開通英偉達深度學習學院 (NVIDIA Deep Learning Institute，簡稱DLI)課程實驗網站帳戶：在https://nvlabs.qwiklab.com/ 上註冊帳號。

●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。

值此全球人工智能技術大會舉辦之際，大會聯合英偉達深度學習學院開設的深度學習零基礎入門課，讓人工智能技術爲你敞開大門，祝您順利加入AI人才行列。

諮詢、報名及瞭解更多課程信息，請訪問：https://www.bagevent.com/event/1227464?bag_track=oscbk