人才供需比高达1：14深度学习人才培养要如何提上轨道？

智东西（公众号：zhidxcom）

文 | 季瑜生

10月10日，百度深度学习工程师认证发布会暨人工智能人才发展论坛开幕，会上嘉宾对深度学习人才标准、人才培养方案以及人才发展现状做了探讨。

会上邀请了百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰、工信部信软司产业处处长商超、领英中国区解决方案总监王郁、中国软件行业常务副秘书长陈宝国、百度技术学院院长陈尚义、百度AI技术生态部总经理喻友平等嘉宾。

三、百度的深度学习人才培养方案

在百度的培养方案中，主要包括社企共建联合培养、深度学习公开课、系列赛事、平台资源供给几大方面。

在培养中，参与培训的学员可以获得包括百度AI实训平台、深层网络的网络结构、深度学籍应用实操在内的百度的教学课件、教学案例、参考书籍以及技术支持。

学习过程中，包括六个重点技能点：人工智能、机器学习、深度学习、智能驾驶、图像、自然语言处理。培训方式包括在线课程以及技术沙龙，会邀请内训师、特约讲师、布道师三大队伍对人才进行培训。

其中，在线课程AI Studio上共包括400节入门学习免费课程、100个共享阳历工程和数据集，100GPU集群算例的集成开发，7000个实训项目，考前模拟即将上线。

培训结束后，对人才的认证可以分为深度学习高级工程师、深度学习中级工程师、深度学习初级工程师，分别能力对标百度的资深工程师、高级工程师、工程师三级。

在今年的7月31日，百度与中国软协联合发布了国内首个AI人才能力评估标准《深度学习工程师能力评估标准》发布，将人才分为初级、中级、高级三个标准。

其标准包括：初级人才应当有扎实理论基础、了解简单的深度学习框架从事相关AI开发、技术支持工作有两年以内相关行业经验的人员。中级人才应当具有熟练的工程能力，掌握了多场景下AI项目的设计和开发方法，专业从事自然语言处理、计算机视觉、语音、数据挖掘与分析等方向产品设计或者研发工作，有两到五年相关行业经验的人员。高级人才则需要具备深厚业务经验、掌握复杂场景下AI解决方案的设计和实施方法从事AI相关产品、系统、工程、解决方案的结构设计工作五年以上经验的人士。

一、为什么要发布人才标准

第四次工业革命的核心就是人工智能，在这次革命之中，由互联网行业开启的人工智能浪潮，不仅可以催生很多新的行业，同时也会普惠各个行业。人工智能领域中，深度学习作为重要组成极大推进了行业的发展。

作为一门应用性强、入行门槛高的行业，深度学习具有相当的特殊性。作为一门交叉学科，综合了计算机学科以及应用学科的专业知识。同时，在AI发展浪潮中技术日新月异会产生快速的变革，因此相关人员的技术更迭必须实时更新，因此培训必须产教结合培养实用性人才。

另外，深度学习比较依赖硬件基础，需要专业的平台来提供实训项目。一个专业的平台生态可以为其提供专业的硬件基础以及培训机会。

发布一个专业的人才标准对于人才的培养、筛选以及企业的生态建设都具有重要意义。

二、深度学习人才现状：需求高、应用广

人工智能行业的发展，极大地促进了互联网行业发展，同时赋能给了传统行业。因此，在人工智能行业的发展过程中产生了极大的人才缺口，深度学习工程师则将在很长一段时间内成为各行各业的主力，甚至是在一些传统行业中，都涌现出了众多领域内开发者。

根据领英中国区解决方案总监王郁发布的现场数据，当前的世界人工智能领域深度学习方向人才呈现出以下几个特点：技能应用广、人才需求大、行业缺口高、人才竞争激烈。

数据上体现为，人才供需比高达1:14，深度学习的人才增长率高达225%，全球人工智能人才的数量超过9.5万，主要集中在美国、印度、德国、英国、中国等国家，50%的从业者去年换了工作，平均十个月就换了一份工作，领域主要集中在传统的ICT行业以及高晓宇研究机构之中。

三、百度的深度学习人才培养方案

在百度的培养方案中，主要包括社企共建联合培养、深度学习公开课、系列赛事、平台资源供给几大方面。

在培养中，参与培训的学员可以获得包括百度AI实训平台、深层网络的网络结构、深度学籍应用实操在内的百度的教学课件、教学案例、参考书籍以及技术支持。

学习过程中，包括六个重点技能点：人工智能、机器学习、深度学习、智能驾驶、图像、自然语言处理。培训方式包括在线课程以及技术沙龙，会邀请内训师、特约讲师、布道师三大队伍对人才进行培训。

其中，在线课程AI Studio上共包括400节入门学习免费课程、100个共享阳历工程和数据集，100GPU集群算例的集成开发，7000个实训项目，考前模拟即将上线。

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培训结束后，对人才的认证可以分为深度学习高级工程师、深度学习中级工程师、深度学习初级工程师，分别能力对标百度的资深工程师、高级工程师、工程师三级。

在今年的7月31日，百度与中国软协联合发布了国内首个AI人才能力评估标准《深度学习工程师能力评估标准》发布，将人才分为初级、中级、高级三个标准。

其标准包括：初级人才应当有扎实理论基础、了解简单的深度学习框架从事相关AI开发、技术支持工作有两年以内相关行业经验的人员。中级人才应当具有熟练的工程能力，掌握了多场景下AI项目的设计和开发方法，专业从事自然语言处理、计算机视觉、语音、数据挖掘与分析等方向产品设计或者研发工作，有两到五年相关行业经验的人员。高级人才则需要具备深厚业务经验、掌握复杂场景下AI解决方案的设计和实施方法从事AI相关产品、系统、工程、解决方案的结构设计工作五年以上经验的人士。

结语：供求不对等亟需人才的规范化培养

面对当前人工智能领域人才紧俏，人才培育供给难以满足需求的现状，各大企业与政府部门纷纷支招，社企共建联合培养、人才标准发布成为规范产业人才培养以及企业人才生态建设的一大重要渠道。