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【GET2018】百度唐盈:百度基于AI时代的产教融合

作者:东瓜 发布时间:

【GET2018】百度唐盈:百度基于AI时代的产教融合

作者:东瓜 发布时间:

摘要:最终其实我们想做的事就是把产业的需求和企业用人通过教研、教学、实训、认证这个形式,真正完成教育生态的闭环。

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芥末堆 东瓜 11月22日报道

11月15日,在主题为“碰撞·演变”的GET2018教育科技大会上, 百度技术学院产学合作中心高级经理唐盈发表了题为《AI赋能,人才先行》的主题演讲,在演讲中唐盈也梳理了百度在AI时代所做的努力。

以下为唐盈的演讲实录精选:

大家好,我是百度技术学院的唐盈,今天主要跟大家聊聊人才的事,聊聊AI人才。其实刚才戴院长提出了大数据和云计算,现在还有一件事很重要,也就是说正处在浪潮中,那就是AI。

想说一件事,什么事呢?人类发展近200年,四次工业革命,每一次的工业革命都经过这么一个过程,从风口到浪潮。从一开始都是一些原生机会,从一开始都是一些少数的科学家、科学巨头先研究,然后马上影响到传统行业,2B端的。最终影响客户,影响到我们每一个人,影响到每一个老百姓。可以说我们最近一次,比如说互联网最开始本身就是一个高端的、军用的一个产品,到后来用来了金融、通信领域,再往后是跟老百姓息息相关了。

AI人才需求井喷

同样想说的是AI也到达了这个时代,为什么?可以说百度是和通信的运营商提供了人工智能的客服,再到消费侧,比如说现在的智能家居,智能电视,以及非常火的无人驾驶车,可以说AI的浪潮真的来了。

在浪潮来的过程中,可以说很多重复性的劳动工作已经被AI所取代了,所以大家不用担心,又有很多新的工作岗位被创造出来了。这样企业就面临一个挑战,我们现在可以说所有的企业都在做转型,都在做AI的转型。很多企业在AI的转型过程中就顺带完成了企业组织架构和人才模型的变革,这些时候提出了一个挑战,那就是全面赋能,怎么能让以前不是AI的人才变成AI的人才。

刚才陈博士也提到了一个反向理论,说出口决定入口。那我们现在看看出口发生了什么事?人工智能人才储备和市场需求之间的距离太大了,从2014年到2016年增长了8倍,而且主要的需求都在AI的基础性人才,比如说算法、深度学习、芯片等等。

最近的这个数据,这个数据是在我们今年的10月10号深度学习工程师认证发布会上的领英为我们发布的数据,如果以10月为基准,往前倒一年,也就是说人工智能相关的职业增长了20%,其中有20%的从业者在过去的一年又换了工作,这个数字是77万人,平均在岗时间是15个月,最近一个月,应该是今年9月份在领英上面发布的相关的人工智能的岗位是12万个。

这带来了什么呢?带来了问题和挑战,也就是说缺口大,产业极速增长,人才供需矛盾显著,并且存量少,人工智能是个新兴的东西,很多企业积累少,培养难,因为人工智能不仅仅是单一学科,是一个多领域的学科综合,并且现在沉淀缺少完善的师资,并且技术更新速度非常快。

百度做了什么?

这时候百度做了什么呢?或者说我们百度技术学院做了什么呢?我们不能解决缺口大和存量少的事,我们试图解决培养难。

先说一句话,百度的使命。百度现在认为互联网发展已经迎来下一幕,这就是人工智能,这也是百度现在重要的技术战略方向。我们可以说百度是世界上最早布局人工智能的公司之一,从很早百度就开始布局做技术储备、人才储备和数据储备。

我们看一下时间节点,2013年百度就成立了深度科学实验室,201年被评为全球最聪明的50家公司之一,2017年国家发改委正式任命由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室,2018年百度加入PAI,也就是国际人工智能联盟,是唯一一家加入该联盟的中国企业。

我们想说百度的AI开放战略。可以看到从百度的云到端,从百度的智能云、百度大脑到端的DUEROS到无人驾驶车全面开放。我们秉承着AI开放战略,对人才也是开放的。

百度技术学院成立已经10年了,基于这10年的沉淀,学习AI的相关知识,我们创建了AI人才的一个能力模型。这个能力模型,有三个象限,第一是知识及技能,第二是工程能力,第三是业务能力。并且也是基于这10年的沉淀,我们有了非常完善的培养体系,这里边有有工程师的学习地图,有非常完善的讲师队伍的梯队,还有非常完备的培养方法,我们在百度的内容对所有T序列的工程师都有一个相对应的评价和发展机制。

对外百度技术学院想做什么事?先做产教结合,真正作为一个需求侧和供给侧的纽带。所谓需求侧,比如说企业,包括我们百度自己,会帮助它完成业务设计、组织建设、人才转型,供给侧很多是我们的高校,或者是像慧科、达内这样的集团,帮你做教学设计、技能培养、人才输出,我们帮助大家建立这样一个对话机制,真正落地培养实用型人才。

我们都做了什么事?

先说一个和高校的共建人工智能专业。我们现在已经开始做了,我们和北航软件学院已经共同创建了人工智能研究生专业, 我们还有其他的支持单位,比如其他的兄弟院校、院系,以及中国电子学会和中国软件行业协会。

这里边专业的设计思路,就是以多学科交叉的相生共融的课程体系,然后用企业的方式开课,并且做强化企业实习的培养方案。

大家可以看到,右下角AI基础理论到数学、物理,这部分大部分都是以高校为主,他们来进行多学科的交叉。大家看到机器学习、深度学习和机器人这部分,百度会深度的和高校合作。通过创新实践,最终实现“人工智能+”。

人才培养方案,这里边不一一去讲了,就是说一句话,百度和和北航的软件学院,以及中国电子学会,还有中国软件行业协会,这些支持单位,我们是深度合作的,六位一体。这里边说培养内容设计,我们可以看到下边这一层,这就是刚才提到的多学科交叉融合。再往上是专业基础,我们重点看的是两大块,而且都重要,基础理论和工程实践各占50%。

再往上看专业选修,是企业定制这一层大部分由百度的讲师去讲。高端讲堂会请到中国电子学会以及中国软件行业协会的一些大咖来讲。纵向比如行业技术公开课,有可能请到百度内部的高工、高T帮我们站台,大咖给学生做讲解。

百度深度学习经验

刚才说的是和高校建立的人工智能专业,这个比较宏观,刚才我们提到了困难的地方,因为人工智能这个行业比较广,具体到每一个领域里,或者到每一条线里边有很多,怎么去逐一击破呢?再分享一下百度深度学习的经验。

为什么是深度学习?深度学习框架是在整个人工智能体系里一个非常重要的角色,它下接智能芯片、计算资源池、大数据池,上呈几乎说所有现在应用到的人工智能相关产品,应用层都会用到深度学习框架的训练和预测的这种服务。如果说我们做一个比喻,就是说深度学习框架就是我们PC端时代的windows,或者说我们移动端时代的IOS和安卓,所以说我们选定了深度学习框架来为我们非常发力的一个点。

我们做了什么事?今年7月份,我们联合中国软件行业发布了国内第一个AI人才能力评估标准,就是《深度学习工程师能力评估标准》。这里边分初中高三个层级,对应的要求有专业知识和能力,工程能力和业务实践能力。

今年的10月10日,我们发布了深度学习工程师认证。大家可以看到,对于初级的工程师认证里边,面向人群主要是高校的学生。

百度与慧科的合作

我们刚才说了为什么是深度学习,我们已经有了评估标准和认证,我们怎么做培训?怎么培训学员?这里边有师资训练营、还有学员和学生训练营,今天主要讲携手慧科开展的人工智能深度学习训练营。

这个训练营面向对象的是本科大二以上的学生,这些学生首先得有两个背景,得有数学背景;然后是计算机编程背景。适用的范围是高校的计算机相关专业的人工智能专业课程或实际环节,或者是跨专业基础入门和实践课程,以及创新创业训练的专创融合训练模块。这个训练营有10天,两周。前4天会重点说核心的技术知识的讲解,从第五天开始,我们的训练营目前的计划是招生50人,如果是50人的话,会分成10个小组,每个小组5个人,让大家选项目,这些项目主要是图像分类或者OCR的项目,进行项目工程开发,同时我们还会开一些理论。到第八九天,就开始让学生完成工程开发的集成测试与答辩准备,第10天以竞赛答辩的形式,把10个小组的成果展现给学校领导和老师。

刚才戴院长也提到了团队协作。我们主要说会以案例为驱动教学,这些都是百度真实的案例,并且我们会鼓励学生用探索型的项目任务来完成整个训练营,并且我们提供了高校的实验环境。最终其实我们想做的事就是把产业的需求和企业用人通过教研、教学、实训、认证这么一个形式,真正完成教育生态的闭环。

好,这就是我今天的演讲,谢谢大家。

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