目前，几乎所有科技公司都意识到，这个世界需要更多的人工智能和机器学习专家。然而，在受教育程度、工作经验和才能等方面，具备开发AI技术的人才根本无法满足当前需求。人才的严重缺乏阻碍了全球企业的数字化转型。

为了应对人才短缺，科技巨头也开始提供在线课程，以让更多人方便地学习AI。

与此同时，今年2月份，一年一度的 MIT 十大突破性技术《MIT科技评论最新评出十大技术进步，未来几年将改变你的生活》评选揭晓，“AI 大众化”位列其中。现在，许多科技公司都在不遗余力地推行人工智能的大众化。

谷歌技术项目经理Zuri Kemp说： “人工智能可以解决复杂的问题，并有可能改变所有行业，这意味着人工智能必须能反映人类的各种观点和需求。”

让我们来看看科技巨头们为挖掘行业人才，实现人工智能“大众化”教育，都提供了哪些在线课程项目。

谷歌的全民AI计划

ML速成课程

谷歌一直在追求AI教育，他们希望通过免费的在线课程，向更多的AI和ML领域人士提供教育。今年3月份，谷歌推出了一个名为Learn with Google AI的新网站，旨在成为任何想了解核心ML概念，开发和磨练ML技能，并将ML应用于现实世界问题的人的信息中心。

随网站推出的，还有一个机器学习速成课程（MLCC）。这是谷歌最初为新员工设计的一门为期两天的课程，旨在对ML基础知识进行介绍。15小时的在线课程包括真实案例研究、交互式可视化、视频讲座和40多个练习，以帮助学习者对ML概念的理解与学习。

链接：

https://ai.google/education/

深度学习入门

这是谷歌通过Udacity提供的免费高阶课程。它不适合初学者，主要针对一些有机器学习经验的人，至少要熟悉有监督学习。

这门课程侧重于深度学习，并教你设计可以从大型复杂数据集中进行学习的自学习系统。

本课程面向那些希望将机器学习、神经网络融入工作的数据分析师、数据科学家或机器学习工程师，也适用于想要获取大量可用开源库和资料的人。

链接：

https://cn.udacity.com/course/deep-learning--ud730?utm_medium=referral&utm_campaign=api

为非Ph.D.者提供的TensorFlow和深度学习

这是谷歌云平台的Developer Advocate（DA）Martin Görner提供的免费在线课程。

这个3小时的课程(视频+幻灯片)为开发人员提供了深度学习基础知识的快速介绍，并加入一些TensorFlow的内容。

链接：

https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-without-a-phd

微软的AI专业计划

微软致力于通过“AI大众化”，解决他们面临的大部分紧迫挑战，从而不断提高员工和组织的能力。今年4月份，该公司启动了一项新的技术认证计划课程，名为“微软专业计划”，专用于AI领域。该计划面向希望扩展AI功能的开发人员，以及任何对通用人工智能教育感兴趣的人，共包括10门课程，涵盖数学、统计学、Python、数据分析、计算机视觉、伦理学、Azure ML、语音识别和NLP等内容。每门课程需要8—16个小时才能完成。

虽然这些课程是免费的，但是学生需要付费从edX购买每门课程的证书。完成所有课程后，你会收到AI领域可共享的“微软专业计划”数字证书。

链接：

https://academy.microsoft.com/en-us/professional-program/tracks/artificial-intelligence/

亚马逊AWS计划

去年，亚马逊推出了两门新课程，教开发人员使用亚马逊的AWS优化AI解决方案。

ML入门

这是一个40分钟的免费网络培训，面向掌握了AWS基础知识的开发人员、解决方案架构师和IT决策者。它概述了机器学习，并介绍了一个用例，教授相关术语，指导用户将ML解决方案整合到业务或产品中。

链接：

https://aws.amazon.com/training/course-descriptions/machine-learning/

AWS上的深度学习

这是一个为期一天的讲师指导培训，面向有兴趣了解AWS深度学习解决方案的开发人员。它教授深度学习模型，并为用户提供一个路线图，以了解深度学习可以解决的挑战。它还包括图像识别、语音识别和语音翻译方面的解决方案。本次培训包括如何使用基于深度学习Amazon Machine Image ( AMI )和MXNet框架的Amazon Elastic Compute Cloud ( Amazon EC2 )，在云上运行模型。

链接：

https://aws.amazon.com/training/course-descriptions/deep-learning/

英伟达深度学习课程计划

英伟达的深度学习学院，为AI爱好者提供实践培训课程和在线课程。课程的主题包括如何成为一名自动驾驶汽车工程师，使用微软Azure等工具进行深度学习以创建更智能的机器人、预测疾病风险、预防疾病等。它还包括由讲师指导的研讨会、讲习班，以及面向亚洲、欧洲和美国开发者的课程。

实践培训课程由Nvidia partnering公司和大学的资格认证专家讲授，介绍深度学习的基础知识，主题包括用于物体检测的AI和TensorFlow图像分类，用DIGITS进行的神经网络部署，以及用TensorRT对自动驾驶汽车进行推理优化。在线课程通过AWS和谷歌的Qwiklabs提供。

链接：

https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/education/

百度Apollo在线课程计划

在百度CES 2018新闻发布会上，百度首席运营官陆奇与Udacity创始人Sebastian Thrun一起宣布了两家公司之间的新合作。Thrun透露百度和Udacity将在多个领域进行合作，两家公司将首次一起合作开设在线教育课程。

百度为Apollo自动驾驶开放平台提供在线课程，两家公司还将一起举办联合技能竞赛。Udacity将帮助Apollo进行人才认证，并推出一个Introduction to Apollo项目，完全支持Apollo的软件并进行环境模拟，为学生提供实际的学习机会。

链接：

https://cn.udacity.com/course/intro-to-self-driving-cars--nd113-cn

英特尔学生大使AI计划

英特尔的“学生大使AI计划”是一个面向大学生的开发者亲近计划，旨在让学生围绕机器学习、深度学习和AI方面的工作与英特尔进行交流。这家科技公司正与世界各地的大学合作，推出这项计划。该公司表示:“受邀担任学生大使的学生将获得技术支持、资源和市场推广，借助英特尔软件、工具和硬件推进他们的工作。”该项目面向本科生、硕士研究生和博士研究生。

目前该计划共包括3门课程：机器学习501、深度学习501、实战AI。

链接：

https://software.intel.com/en-us/ai-academy

Uber AI Residency计划

这是Uber AI实验室和Uber ATG多伦多分公司提供的为期一年的研究培训计划，旨在让参与者加快在ML和AI研究与实践方面的职业发展。参与者将有机会直接与公司内部的研究人员和工程师合作，还可以在机器学习国际顶会（NIPS、ICLR、ICML、CVPR、EMNLP、ACL、ECCV、ICCV等）上发表他们的作品。

链接：

https://eng.uber.com/uber-ai-residency/

结论

总而言之，这些科技巨头提供的课程不仅想填补人才鸿沟，还想让更多的开发人员和学生一起开发人工智能。这些举措还会促进人工智能团队分享他们的最佳实践和研究，以最大限度地提高社会效益，解决道德问题，并使来自其他领域的学生更容易地获得大量机器学习知识。

微软人工智能和研究部门的企业副总裁Eric Boyd准确地概括了这种现象：“机器学习有能力改变我们工作、交流和沟通的方式。要做到这一点，我们需要把合适的工具放在正确的人的手里。”

本文转自智能观，文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场。