剛剛度過了史上最長的一個寒假，我們迎來了2020年的春天。很多即將面臨人生考驗的高年級在校大學生，亦或剛剛步入職場的新人，在面對選擇的十字路口，難免思考與彷徨自己的未來之路。

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曾經有一本勵志圖書，書名叫做《成長大于成功，選擇重于努力》。選對行業和風口，職業成功將會簡單許多。春暖花開的4月，當我們思考人生未來的方向時，一則“新基建”的重磅新聞吸引了不少同學的眼球。在七個未來投資熱點方向中，我們又一次看到了過去幾年中不斷映入眼簾的熱詞：“人工智能”。

AI，仍處于商業化前期

過去5年人工智能商業化不斷進步，已經超過了以往50多年AI行業應用的成就。不過現在的AI，依然處在商業化前期。麥肯錫預測到2030年，AI技術可為全球帶來約1.3萬億美元的經濟增長，貢獻全球GDP增長1.2%，70%的公司將至少采用一種形式的AI技術。不幸的是，麥肯錫還預測，到2030年保守估計全球15%的人會因為AI工作發生變動。

怎樣可以在未來十年保持職場競爭優勢而不被AI所取代？最穩妥的崗位莫過于創造AI技術和產品的人。千里之行，始于足下；人生苦短，我學AI。

中國快速發展的AI產業亟待加速人才培養。領英之前發布的《全球AI領域人才報告》顯示：中國在大部分AI領域仍處在追趕和模仿階段，基礎性人才需求量最大，包括軟件、算法等，高層次AI人才極其稀缺，部分職位供求比高達1:10。

并且，當前國內AI人才分布很不均衡，78%的AI技術人才聚集在北京、上海和深圳，二線城市人才缺口更大。各大企業求賢若渴，紛紛開出百萬年薪招攬AI人才。

應對AI人才的緊缺，中國高校在行動！2018年4月，教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》，支持高校在計算機科學與技術學科設置人工智能學科方向，推進人工智能一級學科建設，推進“新工科”建設，2020年建設100個“人工智能+”復合特色專業，建設50門AI領域國家級精品教學課程。

2018年，國內只有南京大學和中科院大學開設人工智能專業；2019年開設AI本科專業的高校增加到35所；2020年180所本科高校計劃新增AI專業，同時171所高職獲批新增人工智能技術與服務專業。

人工智能從過去幾十年的待秀閨中，到最近幾年成為大眾焦點，在學科建設、人才梯隊、課程體系、教學平臺等方面，有太多的功課需要補齊。這其中不僅要學術界，也需要企業界的共同努力。AI的需求，來自于產業，AI科研成果和輸出人才，最終也會回饋到產業。

在AI產教融合及協同育人方面，戴爾科技集團在5年前也已展開行動。

2015年，戴爾科技集團與中科院自動化所共同成立人工智能與先進計算聯合實驗室，建成包含120張GPU加速卡，3PB高帶寬文件存儲系統的AI高性能科研平臺，并在此基礎上共同研發企業級深度學習平臺“諸葛•深知”。

近年來，戴爾科技集團與多所國內知名高校成立人工智能聯合實驗室，并幫助更多高校建設高性能的AI科研計算平臺。

今天，為降低AI入門的高門檻，努力用深入淺出的語言為AI初學者普及人工智能的理論知識和實用技能，聯合戴爾科技集團中國研究院、中科院自動化所以及有志于AI教育的合作伙伴，我們將陸續推出面向高年級本科及高職在校生，企業中AI愛好者的“戴爾科技學院AI精品課堂”系列課程，包含40多門AI專題視頻課程。

點擊文末“閱讀原文”即可進入課堂

➣這其中有零基礎入門的《人工智能基礎》系列課，希望通過課程學習可以從無到有，掌握AI發展歷史、機器學習基本原理、常用算法模型、AI行業應用和計算框架。

➣進階課程《計算機視覺》、《TensorFlow實踐》、《機器學習》、《特征工程》，為同學帶來人工智能應用當前四個熱門方向的學習內容。

➣有志于學習AI異構加速芯片的同學，可以從《AI異構計算- FPGA》中學到FPGA AI加速的理論知識和實驗教程。

工欲善其事，必先利其器。面向380多所計劃未來建設AI教學實驗室的高校，戴爾科技集團聯合推出的AI GPU動態加速云和AI FPGA教學實訓兩個一體化解決方案，提供包含硬件基礎設施、實驗平臺軟件和輔助教學課程在內的端到端解決方案，以最便捷的操作方式搭建AI教學實訓平臺，學生可以方便地進行線上操作和課程實驗。

GPU是AI計算廣泛使用的計算加速技術。有別于科研計算，AI教學環節不需要大量的數據計算以達到工業級精度要求，主要目的是使學生熟悉深度學習訓練流程及方法論。單個學生需要GPU算力有限，但需要同時滿足幾個班學生同時在線實驗，如果按照2個班教學，每個班30-35個學生，則需要60-70個學生同時在線。

按照傳統模式，為每個學生分配一張物理GPU卡，成本是非常高昂的。此時，GPU動態加速云解決方案，實現GPU計算資源池化，對GPU算力（CUDA核心）和顯存精細化切分，支持多個學生同時使用單張物理GPU資源并且互不干擾，AI教育環境下可以提升GPU利用率4-10倍。

課程結束后，軟件平臺可以智能將GPU算力回收，繼續分配給教師或者高年級研究生用于AI科研計算，實現教學和科研算力的無縫倒換。

FPGA是AI計算家族的另外一個重要成員。FPGA以硬件可編程，低延遲，低功耗，豐富的片上資源等諸多特性優勢，使FPGA成為低延遲AI推理計算的解決方案選項，也成為很多科學研究和教學的硬件平臺。

傳統FPGA應用和教學的主要挑戰在于硬件編程的開發難度，開發質量不高通常會造成硬件資源有效利用率偏低。針對FPGA教學，我們提供的AI FPGA教學一體機解決方案，提供與FPGA加速硬件集成的軟件編譯器，與AI深度學習框架無縫集成，提供簡潔通用的API，學生可以參考教程步驟調用軟件庫編程操作，輕松部署AI模型在FPGA上。

基于高度優化的定制數據流軟件架構，常用AI機器視覺模型，FPGA芯片有效利用率最高可以達到98%以上。

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書山有路勤為徑，學海無涯苦做舟。勤奮固然關鍵，戴爾科技集團也希望通過高性能GPU/FPGA硬件設施+AI軟件實驗平臺+AI教學培訓課程的一體化解決方案，可以降低人工智能教學的門檻和難度。未來中國AI工程師的中流砥柱們，讓我們從這個春季開始吧！ 

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戴爾科技學院AI精品課第一期

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