DLI 五大優勢助您成功踏上人工智慧之路

作為新一輪科技革命的重要代表，人工智慧已經成為當下科技領域最前沿的課題。

在去年和今年政府工作報告中，人工智慧已作為政府頂層設計的重點。國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》也顯示，到2020年我國人工智慧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，人工智慧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、提高製造業國際化發展水平，都離不開人工智慧，人工智慧是智能製造不可或缺的核心技術。

人工智慧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。但是，受專業人才嚴重匱乏的影響，人工智慧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實施了人工智慧，46%的CIO制定了相關計劃，人工智慧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。

伴隨著人工智慧產業越來越火熱的前景，和相關專業人才供給的嚴重匱乏，企業對人工智慧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》，大數據和人工智慧相關崗位人才供給嚴重不足。其中，搜索演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%。

通過對人工智慧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，有的演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慧行業最好的時機！

DLI 五大優勢助您成功踏上人工智慧之路

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慧之路絕非易事。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，想順利成為人工智慧界的人才，沒有適宜的學習資源是萬萬不成的。

為此，5月19日-5月20日的全球人工智慧技術大會（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慧技術上的問題，DLI五大核心優勢助你輕鬆踏上人工智慧之路。

頂級人工智慧專家親自授課，

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，為開發者提供有關最新人工智慧技術的培訓。依託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，採用了增強學習模式，初學者可以基於訓練好的神經網路進行學習和實操，專為想要學習深度學習基礎知識的學員而設計。去年，DLI 在全球範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

傳統人工智慧教學偏重理論與研究，但對開發者或僱主而言，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路 (DNN)，尤其是卷積神經網路 (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

傳統人工智慧教學偏重理論與研究，但對開發者或僱主而言，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路 (DNN)，尤其是卷積神經網路 (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路去創作內容，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台工具DIGITS，對現有深度學習開發框架的最高級的抽象封裝。該平台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現出來。目前DIGITS已經可以支持 Caffe、Torch、Tensorflow等，後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路、圖像處理、目標檢測、神經網路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。

「現在在大學裡找深度學習應用和了解最新技術的課程非常困難，這也是為什麼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、深度學習軟體和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，用開源軟體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體框架

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，用開源軟體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路 (DNN)， 尤其是卷積神經網路 (CNN) 解決真實圖像分類問題。

您會學到：

* 構建運行在GPU上的深度神經網路

* 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

完成此實驗室後，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路的準確性。

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/ 上註冊賬號。

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。

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