AI to B全面下沉：百度黄埔学院为企业培养首批“首席AI架构师”

在传统产业“遭遇”智能时代， 科技 革新亟待深化的当下，“革新者”的队伍该如何壮大？

今年初，百度联合“深度学习技术及应用国家工程实验室“成立黄埔学院，以“黄埔学院，革新者来”的口号给出答案，旨在为各行各业培养第一批“首席AI架构师”。6月16日，黄埔学院在北京迎来一期学员的毕业典礼。

百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任、黄埔学院院长吴甜为来自国家卫星气象中心、中油瑞飞、中信银行、神思电子、OPPO、广东电网、广东长隆集团、中国联通软件研究院、爱奇艺等的28位通过了毕业答辩的学员颁发了毕业证书。他们可谓业界的首批“首席AI架构师“。

吴甜在毕业典礼致辞时说到：“我们今天拥有非常好的时机。国内现在有大量的需求在驱动着我们，我们能够预见，人工智能和产业的深度结合势必发展迅速。黄埔学院希望能切实帮助企业储备既能分析业务问题，又掌握模型算法，还能操刀落地应用，深谙算法与工程的紧密结合的企业创新型人才。如此由内需驱动，让我们拥有更多更好的创新机会。”最后，她指出：“今天是黄埔学院的毕业典礼，对于第一期学员来说是一次课程的句号，但对中国深度学习的应用实践来讲，这是一个新的起点。百度期待着与各位学员一起，成为深度学习技术与产业实践融合的‘火种’，最终形成一片燎原之势!”

据介绍，百度黄埔学院配备了 20 余位科学家与业务架构师作为导师为学员就细分技术领域和研究课题进行授课。课程内容上，百度大数据实验室主任浣军、百度深度学习技术平台部总监马艳军、百度机器人与自动驾驶实验室主任杨睿刚、百度研究院的科学家Kenneth Church、百度研究院访问教授杨易等亲自讲授深度学习框架飞桨（PaddlePaddle）、3D视觉技术与无人系统、AutoDL、对抗网络的设计与应用、强化学习等多项百度核心 AI 技术及典型案例。来自百度的架构师们还针对飞桨分布式训练及推荐应用、使用飞桨进行GPU的多机分布式训练、最潮流的动态图设计、对抗神经网络设计与应用等核心AI技术，以及工业级的词法分析系统、情感分析系统的构建方法等实用内容，充分结合实战进行深度剖析授课。

全部课程设置围绕问题定位、问题拆解、解决方案探讨、实际解决设计作业和实验体系，让每位学员实现“所学即所得”，并且每位学员都有2位助教协助共同学习。为期近6 个月在北京的进修授课，让学员们充分结合自身行业和企业需求，使用中文深度学习开源平台——飞桨（PaddlePaddle），将AI结合到业务实践中应用落地。

飞桨（PaddlePaddle）作为国内唯一自主研发、功能完备的中文开源深度学习平台，已经支持60 多个经过真实业务场景验证的官方模型，涵盖视觉、自然语言处理、推荐等 AI 核心技术领域。在核心框架层面，它可以提供开发、训练和预测一整套的技术能力；同时，为适应工业大生产阶段的“标准化、自动化和模块化”，飞桨还提供了包括迁移学习、强化学习、自动化网络结构设计、训练可视化工具、弹性深度学习计算等在内的工具组件。而在服务平台层面，飞桨则提供了零基础定制化训练和服务平台EasyDL和一站式开发平台AI Studio，进一步降低深度学习应用门槛，让零算法基础加速推动产业智能化变革。

当天现场，学员们完成答辩后，百度黄埔学院的技术导师还与来自华为、米文动力、爱奇艺的AI架构师学员们就“深度学习中文开源平台飞桨（PaddlePaddle）在企业中的应用”展开了圆桌讨论。讨论中，在提到AI to B的落地痛点时，导师与学员们纷纷指出，由于在B端“工业级”应用的同一场景，其应用细节也千差万别，因此无论是从算法、模型还是部署等层面都充满了挑战。而百度飞桨（PaddlePaddle）提供的算法模型全部源于百度的工业实践，历经大规模数据、场景训练，特别是针对中文的语义表示、情感分析等等，百度基于特有的数据算法已可提供成熟稳定的模型，大幅提升训练速度和实现效率。

来自华为的优秀学员代表在发言中也指出:“在半年的学习中，我越来越觉得振奋，很多算法模型我们都是走在世界前面！”同时，分享学习感受时他指出“AI架构师的最大关注点，不仅有如何通过算法、部署和分布式训练等，获得更高更快更准的能力，还要有落地一套完整的实用解决方案。可以说，将AI工程化，真正应用到实践时，才会创造出更大的价值。”

人工智能，特别是“深度学习”已经成为新一代科技革命与产业变革的核心驱动力量，而百度正在借助自己AI to B的技术和落地优势，为各行各业培养着智能“大航海”时代的掌舵手，为各行各业带去新的问题解决思路，也带去新的机遇。百度黄埔学院的第一期学员已毕业，但是技术革新的路，才刚刚开始。