深度學習高端人才不僅是AI發展的重要養分，也是企業轉型AI巨大推動力。而據領英大數據顯示，全球AI人才整體供給在340萬人左右，而其中深度學習人才僅9.5萬人，且流動性較大，進一步加大了缺口。近年，國內發展已經從高速增長向高質量發展轉變，從粗放型增長向創新驅動增長轉變。
所以，高端人才需要更細化、更有針對性的定向培養，培養難度與高端人才對行業的價值成正比。在這種大形勢下，國家深度學習技術及應用國家工程實驗室和百度聯合發起創辦「黃埔學院——深度學習架構師培養計劃」。
中國信息通信研究院副總工史德年表示，「在人工智能浪潮席捲全球的當下，深度學習作為核心技術，對於企業向AI轉型的重要性不言而喻。」深度學習作為人工智能發展的重要一環，能讓人工智能技術更快速地普及到各行各業，推動融合創新，推動經濟、社會和文化等變革。
中國軟件行業協會常務副秘書長陳寶國談到，軟件將會成為人類社會的基礎設施，應用軟件的人才也是關鍵。2018年7月，中國軟件行業協會就發佈了國內首個AI產業專業技術人才培養標準——《深度學習工程師能力評估標準》，將深度學習工程師能力評估分為初、中、高三個級別。同時，深度學習技術及應用國家工程實驗室、中國軟件行業協會、百度公司聯合發佈了中國AI領域第一個深度學習工程師認證考試方案和第一個體系化的深度學習人才培養方案，意在培養更多、更高水平的工程師，加速推動產業發展。
提及黃埔學院人才培養方向，「我們希望培養產業中極度稀缺的AI高端人才，能深諳細分領域思路和模式、了解並能分析產業業務核心問題和槓桿點，還能夠有紮實的深度學習理論基礎去分析和規劃問題解決辦法，並將之付諸於工程實踐落地執行。我們認為這些都是通往 『首席AI架構師』之路上必備的能力。」深度學習技術及應用國家工程實驗室副主任、百度AI技術平台體系執行總監吳甜說。
據雷鋒網了解，學生生源方面，黃埔學院面向全行業招募、嚴格選拔出了35位企業深度學習業務決策人。從數百名報名者中脫穎而出的35名學員。他們來自國家衛星氣象中心、中油瑞飛、中信銀行、順豐同城、奇瑞汽車、神思電子、OPPO、廣東電網、廣東長隆集團、中國聯通軟件研究院等，這些企業都具備豐富的AI應用和落地場景，擁有深度學習所需的數據和技術條件。學員都具備兩年以上深度學習從業經驗，並在企業中擔任關鍵技術崗位或技術管理職位。
從學員反饋中發現，這些高端人才也面對着深度學習帶來的諸多挑戰，有三大主要方面：一是缺乏系統的深度學習理念，導致企業對未來AI技術的研究方向不夠明確；二是缺乏成熟的深度學習應用，企業難以發現適用深度學習去解決的問題和場景；三是深度學習技術的各個環節，包括數據的採集、標註，模型搭建、訓練及測試，調參技巧，以及深度學習算法工程化軟件架構等都存在難題。
據悉，2012年以來，無論是在業務應用方面還是前沿技術研究方面，百度都在深度學習領域深耕已久。2013年百度成立了深度學習研究院IDL，並在世界上率先將深度學習技術應用於大規模搜索引擎；2016年，百度開源了國內最早的、也是目前唯一的深度學習框架PaddlePaddle；2017年，百度承建了「深度學習技術及應用國家工程實驗室」。
同時，百度在賦能AI生態企業落地的過程中，也積累了多個業務需求與AI技術結合的實際成功案例。比如招聘領域，雲腦科技利用百度PaddlePaddle深度學習框架優化算法，幫助HR們從海量簡歷中進行初篩和精準排序，大大提升HR挑選面試人選的效率和質量；農林領域，北京林業大學基於PaddlePaddle研發了面向信息素誘捕器的智能蟲情監測系統，該系統大幅降低蟲情監測的人力成本，原本研究院一周的觀察時間可縮短至30分鐘。
從百度研究院、深度學習框架研發團隊與應用技術團隊，集中選出的20餘位科學家與高T作為導師。這些導師兼具強大理論基礎、多年技術底蘊和豐富的應用經驗，都將在黃埔的課程中為各位學員授課。包括Baidu Research Fellow Kenneth Church、百度深度學習技術平台總監馬艷軍、百度PaddlePaddle總架構師於佃海等。
針對目前企業在實際應用中存在的以上種種挑戰，黃埔學院給出了較為完善的課程體系，學員將參與為期6個月、共4次的面對面的北京進修授課，與百度深度學習架構師面對面授課交流。此外，還有定製的線上交互式學習課程，輔助其升級技術知識，快速拆解業務問題，並可能參與行業解決方案的聯合研發等專項支持。最終，從深度學習的理論基礎、應用案例和具體技術三大方面直擊深度學習實際應用的要害。
