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百度联合软协发起深度学习工程师认证考试,19年1月启动报名

本文作者:汪思颖 2018-10-10 20:33
导语:本月 24 日,将会迎来第一期深度学习工程师师资训练营,从今年 11 月开始,将会推出一系列深度学习课程学习,2019 年 1 月,认证考试将启动报名。
活动
企业:百度
操作:组织工程师认证考试
事项:

雷锋网 AI 科技评论消息,10 月 10 日,深度学习工程师认证发布会暨人工智能人才发展论坛在京召开。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出席了此次论坛。

中国软件行业协会于 2018 年 7 月 31 日发布《深度学习工程师能力评估标准》,这是国内第一个 AI 人才能力评估标准,基于这一标准,深度学习技术及应用国家工程实验室、中国软件行业协会、百度公司联合发布中国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表示,百度希望通过落实深度学习工程师认证标准,培养更多、更高水平的工程师,加速推动产业发展,为社会发展变革带来更大价值。

百度联合软协发起深度学习工程师认证考试,19年1月启动报名

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表示,全球拥有人工智能领域技能的人才超过 340 万,深度学习是人工智能领域人才重叠度最高的技能之一,在模式识别、语音处理、文本挖掘、计算机视觉、无人驾驶汽车、推荐系统上均有大规模应用,但相较之下,全球拥有深度学习技能的人才仅 9.5 万左右。

这时候,加大深度学习人才的培养力度尤为关键,深度学习工程师认证应运而生。

中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国详述了深度学习工程师能力评估标准。他表示,深度学习工程师能力评估要素主要包括如下三个方面:专业知识、工程能力、业务理解与实践。

专业知识

  • 编程基础

  • 机器学习基础

  • 神经网络基础

  • 深度学习基础

工程能力

  • 代码规范能力

  • 算法模型实现能力

  • 工程开发与架构设计

业务理解与实践

  • 行业及业务知识

  • 业务应用能力

陈宝国说道,中国软件行业协会将充分发挥在软件行业的平台优势,与深度学习国家工程实验室、百度一起,基于《标准》进行认证及培训。他们将借助合作伙伴在 AI 技术及应用领域的深厚积累,如百度的工业实践案例、PaddlePaddle 深度学习框架等,展开深度合作,共同为行业培养人才,推动行业变革转型。

他表示,深度学习工程师认证具有五大价值:

一是贴近市场,评估参考了中国软件行业多家企业的人才招募和培养需求,认证考核内容与改需求保持一致。

二是专业权威,中国软件行业协会、深度学习国家工程实验室以及高校教授和企业技术人员给予指导和建议。

三是严格把关,需经过扎实的学习和练习方能掌握相关知识点和实践要求,在考试题难度和通过率上严格把关。

四是公平公正,第三方权威考试机构负责监督和运营,保障认证考试的公平性。

五是行业领先,认证试题体现工业界最新 AI 实践案例,符合工业界的人才能力需求。

百度联合软协发起深度学习工程师认证考试,19年1月启动报名

现场嘉宾共同发布深度学习工程师认证

深度学习工程师认证分为三个等级,具体如下:

初级

  • 面向人群:高校学生、企业员工或社会人士,具备相关行业两年以内工作经验

  • 能力水平:具备扎实的理论基础,掌握简单场景下的深度学习框架的应用方案

  • 岗位建议:从事 AI 相关项目的基础开发、技术支持等工作

中级

  • 面向人群:企业员工或社会人士,具备相关行业 2-5 年工作经验

  • 能力水平:具备熟练的工程能力,掌握多场景下 AI 项目的设计和开发方法

  • 岗位建议: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的产品设计或研发工作

高级

  • 面向人群:企业员工或社会人士,具备相关行业 5 年以上工作经验

  • 能力水平:具备深厚的业务实践经验,掌握复杂场景下 AI 解决方案的设计和实施方法

  • 岗位建议:从事 AI 相关产品、系统、工程、解决方案的架构设计工作

百度将《标准》中划分的初、中、高三个认证等级与百度工程师职级进行对标,深度学习高级工程师认证对应百度资深工程师(T6-T7),深度学习中级工程师对应百度高级工程师(T4-T5),深度学习初级工程师对应百度工程师的等级为 T2-T3,此外,百度还将针对《标准》设置培训课程,发布全套培训资料,并邀请资深深度学习工程师作为特邀讲师,共同投入到深度学习人才建设中。

百度技术学院院长陈尚义在现场分享了百度技术学院 AI 人才培养经验:相关知识有人工智能、机器学习、深度学习、智能驾驶、图像、自然语言处理。讲解队伍分为内训师、特约讲师、布道师,培养方法分为四种,在线课程、Bootcamp、技术沙龙、Hackathon。

目前,百度深度学习 Bootcamp 已经对外开放。基于深度学习初级工程师,课程包括 50% 理论+50% 实践,知识主题为人工智能综述(人工智能产业概述、百度人工智能技术综述),深度学习技术基础(深度学习理论基础、深度学习环境搭建、深度学习算法调优),深度学习应用实操(CNN 实验、RNN 与自然语言处理、RNN 实验)。基于深度学习中级工程师能力评估标准,课程相比初级进行进阶,包括 100% 项目实战,课程主题有智能小车训练营、对话系统实训营、推荐系统实训营,课程内容包括百度真实项目案例、实战挑战赛(任务 1+PK1、任务 2+PK2、任务 3+PK3)、案例复盘解析。

百度 AI 技术生态部总经理喻友平在现场介绍了百度集合 AI 教程、代码环境、算法、算力和数据集的线上一站式开发平台 AI Studio。他表示,AI Studio 已上线 400 节免费课程、100 个样例工程和数据集,提供 100GPU 集群算力,帮助开发者训练了超过 7000 个实验项目。可以为深度学习人才提供实训平台。借助这些工具,无论是零基础的初学者,还是资深的 AI 开发者,都可以提升自己深度学习技术水平,并能让自己的学习成果落地。

发布深度学习工程师认证考试方案是第一步,本月 24 日,将会迎来第一期深度学习工程师师资训练营,从今年 11 月开始,将会推出一系列深度学习课程学习,2019 年 1 月,认证考试将启动报名。欢迎大家踊跃参与。

深度学习工程师能力评估标准:

http://www.csia.org.cn/_img/2018/07/31/20180731145940217.pdf

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