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至顶网人工智能不会写代码也能上的深度学习课,NVIDIA DLI瞄向的是AI人才缺口问题

不会写代码也能上的深度学习课,NVIDIA DLI瞄向的是AI人才缺口问题

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就在上周,至顶网记者又一次体验了NVIDIA深度学习学院(DLI)的培训课程。作为一只没有任何编程基础的技术小白,哪怕不懂复杂的数学函数,不会Python等语言,搞不清CNN、RNN、LTSM这些概念背后的深层原理,也能分分钟成为一个“深度学习专家”。

作者:高玉娴 来源:至顶网人工智能频道【原创】 2017年12月29日

关键字: DIGITS GPU NVIDIA 深度学习

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就在上周,至顶网记者又一次体验了NVIDIA深度学习学院(DLI)的培训课程。

作为一只没有任何编程基础的技术小白,哪怕不懂复杂的数学函数,不会Python等语言,搞不清CNN、RNN、LTSM这些概念背后的深层原理,也能够在Caffe2、TensorFlow等框架中,完成基于深度卷积网络的实验课程,分分钟成为一个“深度学习专家”。

这就是NVIDIA DLI深度学习培训课程的魅力所在。

先谈谈操作体验:整个过程只需“点点点”即可

培训课程采用的是云端 NVIDIA GPU,具体基于NVIDIA的深度学习训练系统(Deep Learning GPU Training System, DIGITS)完成。由于系统中封装了目前所流行的大部分深度学习开发框架,包括Caffe2、Torch、TensorFlow、MXNet等。学员只需要点点鼠标、改改参数,就能轻松实现深度学习训练。

以图像分类为例,整个动手实验记者只做了以下操作:数据集创建、模型创建、模型训练、模型测试,就完成了基于深度学习模型的图像分类、检测等任务。

实验中所用的是MINIST数据集,由0-9共10个数字的不同手写文字的图像组成,每个手写数字都是28*28像素的图像,共有70000个训练样本和10000个测试样本。

通过将数据输入到创建的模型中(这里使用的是DIGITS现有的LeNet卷积神经网络),在1分钟内就完成了对70000个样本的训练。同时,整个过程以可视化界面的方式展现出来,可以随时看到训练损失、验证损失、验证正确率、学习率变化、GPU资源占用等训练进度信息。如下图:

不会写代码也能上的深度学习课,NVIDIA DLI瞄向的是AI人才缺口问题

模型训练完成后,就可以导入手写体数字图片进行测试,以下是测试结果,呈现了图片为具体数字可能性的概率:

不会写代码也能上的深度学习课,NVIDIA DLI瞄向的是AI人才缺口问题

不会写代码也能上的深度学习课,NVIDIA DLI瞄向的是AI人才缺口问题

完成!总而言之,整个过程只需“点点点”即可。

当然,这只是NVIDIA DLI系列培训中非常基础的一个课程,开发者在实际应用中也可以根据需要导入自己的数据集、创建自己的模型,去完成如图像分割、图像生成,以及自然语言处理等更深入的场景应用。

再说说培训课程:要解决的是AI人才缺口问题

近两年来,随着人工智能技术席卷互联网服务、医疗、媒体娱乐、安全防护、自动驾驶等各行各业,行业对于AI人才的需求也越来越大。

据领英大数据显示,过去3年间,通过领英平台发布的AI职位数量从2014年的5万飙升至2016年的44万,增长了近8倍。然而,满足应聘需求的人才却少之又少,尤其在算法、智能芯片、机器学习等细分领域。可以说,AI人才缺口非常之大。

从这方面来看,全球的研发人员、数据科学家和研究人员都迫切需要能够获得基于最新的AI技术和工具的实用性培训。但现实情况是,目前的大学或教育培训机构的相关课程都偏重理论而疏于实践,难以满足AI应用开发者的需求,也没法与时俱进地更新最新的AI技术。AI人才培养和储备成了个难题。

而这,正是NVIDIA DLI深度学习培训课程推出的初衷。

具体来看,DLI的课程定位是深度学习零基础入门的培训,通过自学式在线学习和讲师指导式的课程,让学员通过动手实验亲身体验深度学习的工作流程,包括数据管理、模型设计和训练、应用优化和部署动手实验课程基于最新的AI framework,深度学习、软件和GPU技术。

不会写代码也能上的深度学习课,NVIDIA DLI瞄向的是AI人才缺口问题

课程采用了进阶形式,不断加深知识难度,具体分为通用基础课及专业应用领域课。其中,通用基础课包括计算机视觉、自然语言处理和场景内容生成;专业应用领域课程涉及医疗医学影像分析和基础组研究、自动驾驶汽车感知、智能视频分析、机器人、加速计算、数字内容生成、金融交易策略等。既可以引导像记者这样的技术小白入门,也可以满足开发者、数据科学家等专业人员的需求。

不会写代码也能上的深度学习课,NVIDIA DLI瞄向的是AI人才缺口问题

据了解,目前NVIDIA DLI已经在北京、上海、广州、深圳、成都、西安等地都开设了线下课程。2016年,共计超过1万人参与了课程培训,而这个数字在2017年预计将翻10倍,达到10万人,覆盖行业企业、政府和科研院校的相关人员。

通盘来看,这对于产业而言,解决了AI人才缺口的问题;对于开发者而言,找到了快速入门深度学习的捷径;对于NVIDIA而言,在培养了一批深度学习“玩家”之后,GPU的使用需求增加也在所难免。可以说,是个多赢的事情。

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