在去年和今年政府工作報告中，人工智能已作為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。作為下一輪產業變革的核心驅動力，人工智能正在成為中國和全球經濟發展新動能。
無論是提高創新能力、信息化與工業化深度融合，還是推動重點領域突破發展、提高制造業國際化發展水平，都離不開人工智能，人工智能是智能制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，兩年后，80%的應用都會與AI相關。但是，受專業人才嚴重匱乏的影響，人工智能還難以實現在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才剛剛開始。更有統計顯示，全球AI人才估算約為30萬人，市場整體需求則在百萬人以上。
伴隨著人工智能產業越來越火熱的前景，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 直聘發布的《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為 33.8%。
通過對人工智能相關崗位招聘薪酬梳理發現，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。
為此，很多業內人士表示，現在正是進入人工智能行業最好的時機!
DLI 五大優勢助您成功踏上人工智能之路
有著巨大誘惑的機會窗口就擺在眼前，想學的人比比皆是，但對大多數朋友來說成功踏上人工智能之路絕非易事。很多前輩學習者都吐槽，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。
殊不知，工欲善其事，必先利其器，想順利成為人工智能界的人才，沒有適宜的學習資源是萬萬不成的。
為此，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) ，為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。通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、缺乏高人點播、難以了解最近前沿應用、缺乏實踐環境等等，諸多人們在學習人工智能技術上的問題，DLI五大核心優勢助你輕松踏上人工智能之路。
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伙伴，以及深度學習領域資深專家，為開發者提供有關最新人工智能技術的培訓。依托全球最先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同階段。其中基礎課程，采用了增強學習模式，初學者可以基于訓練好的神經網絡進行學習和實操，專為想要學習深度學習基礎知識的學員而設計。去年，DLI 在全球范圍內累計培訓超一萬人。
親身體驗深度學習的完整工作流程
傳統人工智能教學偏重理論與研究，但對開發者或雇主而言，其實都更需要能快速上手、投身生產的培訓項目。但在 DLI 講師指導下進行操作，您可以通過動手實驗，親身體驗深度學習的完整工作流程，包括數據管理、模型設計和訓練、應用優化和部署。例如，你將知道如何通過在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手寫數據集，在深度學習工作流程中利用深度神經網絡 (DNN)，尤其是卷積神經網絡 (CNN) 解決真實圖像分類問題。
親身體驗深度學習的完整工作流程
傳統人工智能教學偏重理論與研究，但對開發者或雇主而言，其實都更需要能快速上手、投身生產的培訓項目。但在 DLI 講師指導下進行操作，您可以通過動手實驗，親身體驗深度學習的完整工作流程，包括數據管理、模型設計和訓練、應用優化和部署。例如，你將知道如何通過在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手寫數據集，在深度學習工作流程中利用深度神經網絡 (DNN)，尤其是卷積神經網絡 (CNN) 解決真實圖像分類問題。
以實戰為導向，
面向具體行業具體場景的應用
DLI的很多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非常廣泛的醫學影像分析、通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，了解如何用生成式對抗網絡去創作內容，比如視頻、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，優秀開源工具提高學習成果
市場上雖說提供了很多深度學習開發框架，但學習者往往將極大精力耗費在了框架的代碼調試中。DLI為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。該平臺讓您只需輕松修改若干參數，就能輕松實現基于深度學習模型的圖像分類、目標檢測、分割等任務，并以圖形界面的方式展現出來。目前DIGITS已經可以支持 Caffe、Torch、Tensorflow等，后續將有更多的深度學習框架支持。
特定人群，因材施教
雖說培訓目標群體，是垂直行業領域的技術專家，但倘若您是企業高級技術管理者，無需了解具體代碼實現，DLI還為您開設了一小時快速培訓課程，主要幫助您更了解AI，以及讓您知道AI在您的業務中如何發揮作用。
當前，DLI已經推出了一系列共30多個小時的培訓。課程內容不僅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。
“現在在大學里找深度學習應用和了解最新技術的課程非常困難，這也是為什么NVIDIA要成立深度學習學院的原因。我們希望能夠將領先的深度學習和AI技術帶給整個開發者群體”，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，還可以親自動手實踐深度學習的完整工作流程，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，課程日程及內容如下：
日程：
第一部分 深度學習揭秘和應用 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：
●深度學習揭秘和應用
級別：初級 | 預備知識：無
行業：所有 | 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。本課程專為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增強機器感知任務，包括視覺感知和自然語言的能力
*如何選擇最適合您需求的軟件框架
完成此實驗室后，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：所有 | Frameworks: Caffe
此實驗室會向您展示如何通過在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手寫數據集，在深度學習工作流程中利用深度神經網絡 (DNN)， 尤其是卷積神經網絡 (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同策略來提升模型性能
完成此實驗室后，您將能夠使用 NVIDIA DIGITS 來構建、訓練、評估和提升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)課程實驗網站賬戶：在https://nvlabs.qwiklab.com/ 上注冊賬號。
●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，讓人工智能技術為你敞開大門，祝您順利加入AI人才行列。
咨詢、報名及了解更多課程信息，請訪問：https://www.bagevent.com/event/1227464?bag_track=mt
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