行業的迅猛發展也隨之帶來市場對技術型人才的巨大需求，中國正在掀起一場IT人才爭奪大戰。作為IT行業發展的強大推動力之一，IT培訓學校迎來蓬勃發展，而校企合作共建人才培養也日益成為推動學生就業的新模式。
多年的實踐表明，校企合作可有效提高學校的教學質量和學生的就業能力，雄厚的師資力量和優質的硬件設施在其中所起的作用同樣有目共睹。近日有幸走進達內時代科技集團，與集團IT總監陳安和先生了解到優質的硬件設施在促進職業教育方面所起到的支撐作用。
達內教育IT總監陳安和先生
先來了解下達內時代科技集團：
達內時代科技集團(以下簡稱“達內教育”)成立于2002年9月，是目前中國IT職業教育的領導品牌。2014年4月，達內教育成功在美國納斯達克上市，憑借雄厚的技術研發實力、過硬的教學質量、成熟的就業服務體系，在用人企業中樹立了良好的口碑，連續3年復合增長率超過50%。
達內教育目前已在北京、上海、廣州、深圳、大連、南京、武漢、杭州、西安、蘇州、成都、沈陽等60個大中城市成立了200家學習中心，擁有員工近1萬人，截至目前培訓量累計達近60萬人次。達內教育業務領域覆蓋職業教育全產業鏈，開設Java、Android、iOS、軟件測試、C++、Linux云計算、Web前端、VR等21大課程體系，為全行業提供高級應用型人才。
達內教育與高校聯手，共建就業新環境
國家一直在大力發展推進職業教育改革，也在鼓勵相應的學校參與專業的培訓。目前，軟件開發的技術更新換代比較頻繁，達內教育通過對市場的敏銳洞察，以專業化的課程定制，在專業共建、大數據、AI等領域與國內一千多所高校達成合作，精準匹配招聘單位的用人需求。
陳安和總監介紹說：“達內教育目前與高校的合作模式主要有兩種：第一，利用達內教育的培訓中心場地，學生可以通過線上線下兩種方式進行學習。第二，院校提供培訓場地，達內教育投入設備與師資，完成校企的教學共建。學生在校內的課程往往會與市場產生一些時間差，這導致學生在校完成學業后，可能與招聘單位的實際需求不匹配，無法立即上手完成一些項目。達內教育剛好就起到了橋梁的作用，使學生更好地接觸市面上的主流技術，并同時減少招聘企業的運營成本。”
為了更好地推進校企共建與職業教育，達內教育對硬件設備的要求很高：第一，節能省電，多點部署，滿足學生長時間的開機需求;第二，方便管理，優質售后，保證日常培訓的有序進行;第三，強強聯合，優勢互利，提升達內教育的品牌形象。綜合考慮后，達內教育與戴爾展開合作，選擇了戴爾Latitude商用筆記本、OptiPlex商用臺式機、成銘商用臺式機、Precision工作站和顯示器作為培訓與日常業務設備。
達內教育在教學中廣泛使用戴爾OptiPlex臺式機及顯示器
強強聯合--達內教育與戴爾的多角度合作
在教育培訓方面，達內教育的學員培訓周期一般在五個月左右，隨著學員數量的不斷增長，達內教育一方面要針對不同的培訓項目提供配套的高質量硬件設備，另一方面也要不斷完成系統的初始恢復與環境重新搭建。戴爾電腦的卓越品質和性能，與達內教育的需求不謀而合。目前，達內教育每年對戴爾電腦的采購量都在2萬臺以上，未來也將持續增長。
戴爾商用產品線可以全面滿足各種類型的使用需求，針對達內教育不同的培訓課程提供最適合的產品組合。陳安和總監對此深表認可：“我們在教室里主要選擇了戴爾的商用臺式機和顯示器，其中OptiPlex微型機可以直接掛在顯示器后面，在節省空間的同時用來配合硬件要求不是很高的Java課程。成銘系列擁有獨立顯卡，可以滿足大數據、云計算以及UI等方向的培訓需求。對于一些圖形處理的課程，包括近幾年熱度很高的VR技術應用，我們選擇部署戴爾Precision工作站，來處理復雜的創造性工作負載。而Latitude筆記本電腦則主要用于我們自己的員工辦公以及K12編程教育，Latitude系列產品輕薄耐用且性價比較高，使用和管理都十分便捷。”
戴爾成銘商用臺式機為達內教育提供可靠的技術支持
對于優質合作伙伴的探索，達內教育也經歷了一番波折。陳安和總監表示：“達內之前也采購過兼容機，但由于故障率較高，經常會影響培訓課程的順利進行。比如，學員在寫代碼的過程中，如果機器突然發生故障，可能導致信息丟失，大量的時間與心血白費。戴爾的機器在出廠前都經過了嚴格的檢測，其穩定性、耐用性與高品質有效提高了學員們的使用體驗，機器故障率低，學生滿意度高，這也是我們選擇與戴爾合作的重要原因。”
教育行業的另一痛點是需要配合每一輪的新開課，不斷將電腦系統恢復到初始狀態。這也是達內教育在開展工作中遇到的一個問題：“越來越多的設備給我們的管理帶來了很大的挑戰。每次開班前，我們都需要把學生用的環境重新搭建，并將硬盤恢復到最初的基礎設置，這極大地增加了我們的工作量。”戴爾針對中國教育市場開發的硬盤保護增強套件，有效滿足了達內教育的管理需求，實現了高速系統恢復、遠程監控、PC 資產管理，并可在不同操作系統及應用程序間無縫切換，打造更為流暢的課堂互動體驗。
戴爾產品以其卓越品質和性能贏得同學們的信賴
因材施教，迎接未來挑戰
對于即將走向工作崗位的大學生來說，擁有一份好工作至關重要。目前，達內教育在職業培訓上不僅涵蓋IT行業的，也有UI、會計、網絡營銷等課程。陳安和總監詳細介紹了相關細節：“我們在招生過程中，會通過前期的考核，來分析學員真正的興趣點與擅長的方向。這樣做主要是出于對學員的接受能力考慮，對他保持學習興趣與未來就業都能起到更積極的作用。同時，我們在課程進行中，也會對學員進行全程跟蹤，并根據學員的實際情況安排線上線下輔導，保證培訓結束后學員的課程掌握度。”
達內教育目前培訓范圍不僅是大學生，少兒編程即K12領域也在運行中。在少兒編程這部分，達內教育更多使用戴爾Latitude系列筆記本電腦，不僅操作方便，而且便于攜帶和學員們交替使用，更好地滿足了少兒編程教育的設備需求。
神經網絡旨在模擬人的思考方式，思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象(邏輯)思維、形象(直觀)思維和靈感(頓悟)思維三種基本方式。而神經網絡主要就是模擬人類的邏輯思維。
邏輯思維是人們在認識事物的過程中借助于概念、判斷、推理等思維形式能動地反映客觀現實的理性認識過程，又稱抽象思維。它是作為對認識者的思維及其結構以及起作用的規律的分析而產生和發展起來的。只有經過邏輯思維，人們對事物的認識才能達到對具體對象本質規定的把握，進而認識客觀世界。它是人的認識的高級階段，即理性認識階段。
同時，邏輯思維是思維的一種高級形式。是指符合世間事物之間關系(合乎自然規律)的思維方式，我們所說的邏輯思維主要指遵循傳統形式邏輯規則的思維方式。常稱它為“抽象思維(Abstract thinking)”或“閉上眼睛的思維”。
例如由笛卡爾提出的著名的“我思故我在”，我無法否認自己的存在，因為當我否認、懷疑時，我就已經存在!”因為我在思考在懷疑的時候，肯定有一個執行“思考”的“思考者”，這個作為主體的“我”是不容懷疑的，這個我并非廣延的肉體的“我”，而是思維者的我。所以，否認自己的存在是自相矛盾的。
這個“我思故我在”就是典型的邏輯思維產物。
神經網絡可以算是人工智能領域中一個小小的部分，簡單來說就是通過一些列函數的串行和并行來擬合一個已經產生了一系列數據(x,y)的黑箱系統。
因為神經網絡的這種特性，讓人很難追溯產生的結果的原因，所以一般很少會用于推薦、運營相關方面。
作為一個數學不太好的設計師，神經網絡的入門可以說是對數學要求沒有那么高對我等相對來說比較友好的一個方向。
神經網絡的點和點通過權重連接。把神經網絡訓練好了(就是權重調整好)。然后，讓它去識別一個輸入，把一個輸入從神經網絡出來后，就會被映射到一個輸出(一個分類)。 所以也很適合做分類器。
我這里引用PararthShah在Quora(賈偉 翻譯)上對機器學習(神經網絡是機器學習的一部分)的解釋：
你需要挑選芒果，你不知道什么樣的芒果最好吃，所以你就嘗遍了所有的芒果，然后自己總結出個大深黃色的比較好吃，以后再去買的時候，就可以直接挑選這種。 那什么是機器學習呢，就是你讓機器“嘗”一遍所有芒果，當然，也假設它知道哪些好吃，讓機器去總結一套規律(個大深黃色)，這就是機器學習。具體操作，就是你描述給機器每一個芒果的特征(顏色，大小，軟硬……)，描述給機器其輸出(味道如何，是否好吃)，剩下的就等機器去學習出一套規則。
神經網絡特別適合用于分類，比如圖像識別、垃圾郵件識別等等。這種能自動對輸入的東西進行分類的機器，也可以叫做分類器。
每進行一次分類就被稱為一個神經元，理論上只要足夠多次的分類就可以把任何復雜的東西都能分類。相似的神經元構成一層。
當一層神經元搞不定的時候，怎么辦?兩層唄，兩層搞不定就三層唄，如此反復疊加。上一層的結果可以當做下一層神經元的輸入，直到最后一層再輸出結果。
比如：
第一層分類出是一只狗。
第二層分類出是一只黃色的狗。
第三層分類出是一只黃色的金毛。
看到上面的例子，我相信大家都大概明白了神經網絡的運作原理吧。神經網絡雖然聽起來特別高深、讓人肅然起敬，但其實并不是特別的難。讓人容易想起一個彈幕-“什么都好，就是有點傻”。
不得不說神經網絡從某種程度上來說是有點傻，在實際應用上一般是不會設計超過五層的神經網絡，因為層數越多越復雜、性能越低。
想要訓練神經網絡認識狗的話，就給它看幾百萬只狗、幾百萬只貓并標識什么是狗什么是貓，讓神經網絡自己提取共用特征。然后讓神經網絡分批看幾十萬張隨機挑選的動物圖片，每張圖片可以附帶一個標注(人為標注出是什么)，如果神經網絡得出的結果與人為標注的結果不同則自動修正。
如此反復找到識別率最高的批次。
講到這就不得不提BP了，BP算法是一種計算偏導數的有效方法，它的基本原理是：利用前向傳播最后輸出的結果來計算誤差的偏導數，再用這個偏導數和前面的隱藏層進行加權求和，如此一層一層的向后傳下去，直到輸入層(不計算輸入層)，最后利用每個節點求出的偏導數來更新權重。
BP神經網絡可以用作分類、聚類、預測等。需要有一定量的歷史數據，通過歷史數據的訓練，網絡可以學習到數據中隱含的知識。在你的問題中，首先要找到某些問題的一些特征，以及對應的評價數據，用這些數據來訓練神經網絡。
BP神經網絡主要是在實踐的基礎上逐步完善起來的系統，并不完全是建立在仿生學上的。并且里面的某些算法，例如如何選擇初始值、如何確定隱藏層的節點個數、使用何種激活函數等問題，并沒有確鑿的理論依據，只有一些根據實踐經驗總結出的有效方法或經驗公式。
BP神經網絡雖然是一種非常有效的計算方法，但它也以計算超復雜、計算速度超慢、容易陷入局部最優解等多項弱點著稱，因此人們提出了大量有效的改進方案，一些新的神經網絡形式也層出不窮。
決策樹和神經網絡都可以用來做預測，線性回歸、邏輯回歸也是可以做預測。方法還挺多，但一般我們選擇準確率最好的那個模型。
決策樹因為其特性可以清晰和直觀的知道整個決策流程，而神經網路則是通過算法產生一個最終的結果，這個結果是一些權重數據。所以在大數據的應用領域我更贊成決策樹。可能這個跟自己的一些理念有關。達內教育與戴爾達成全方位合作
面對充滿挑戰和期待的未來市場，陳安和總監表示：“現在的信息技術發展較快，達內教育將一直堅持在自主研發課件的基礎上，緊跟市場的變化和企業的用人需求，因地制宜地繼續投入研發，培養更多的優秀IT人才，促進大學生和新生代編程人員為IT行業發展貢獻自己的力量。”
未來，達內教育也將與戴爾展開更深層次的探索與合作。作為對“在中國，為中國”戴爾中國4.0戰略的持續踐行，戴爾也會積極幫助推動達內教育在IT及更多領域的人才培養與創新發展。通過雙方的資源整合與優勢互利，更好地服務中國教育市場。
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