（文章來(lái)源：英特爾）
近日，英特爾和優(yōu)達(dá)學(xué)城宣布，推出全新的面向物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者的英特爾邊緣人工智能納米學(xué)位項(xiàng)目。利用英特爾OpenVINO工具包，該項(xiàng)目將為開(kāi)發(fā)者提供深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)培訓(xùn)，從而加快邊緣人工智能模型的開(kāi)發(fā)和部署。順利完成培訓(xùn)的學(xué)員將獲得優(yōu)達(dá)學(xué)城頒發(fā)的畢業(yè)證書(shū)，這預(yù)計(jì)需要三個(gè)月時(shí)間。

英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁、視覺(jué)市場(chǎng)和渠道部門(mén)總經(jīng)理江百倫（Jonathan Ballon）：“長(zhǎng)期以來(lái)，學(xué)員們已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何為云計(jì)算構(gòu)建和部署深度學(xué)習(xí)模型。通過(guò)與優(yōu)達(dá)學(xué)城的合作，我們正培養(yǎng)人工智能開(kāi)發(fā)者在邊緣——數(shù)據(jù)最開(kāi)始產(chǎn)生的地方，進(jìn)行探索。要想優(yōu)化模型在邊緣設(shè)備上的直接部署，就需要了解特有的限制因素，例如能耗、網(wǎng)絡(luò)帶寬、時(shí)延，以及不同的計(jì)算架構(gòu)等等。這個(gè)課程所提供的技能將使開(kāi)發(fā)者以及他們所屬的企業(yè)，在各領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行實(shí)踐。”

隨著制造、零售和醫(yī)療衛(wèi)生等行業(yè)日益加大在邊緣開(kāi)發(fā)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和 AI的力度，以獲得準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)洞察，確保員工具備滿(mǎn)足這些行業(yè)需求的相關(guān)技能成為當(dāng)務(wù)之急。全球邊緣計(jì)算的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)到2023年將達(dá)到89.6億美元，并將以32.6％的復(fù)合年增長(zhǎng)率發(fā)展，勞動(dòng)者還不足以滿(mǎn)足行業(yè)需求。

優(yōu)達(dá)學(xué)城首席執(zhí)行官Gabe Dalporto表示：“該項(xiàng)目是優(yōu)達(dá)學(xué)城承諾‘為全球100萬(wàn)名開(kāi)發(fā)者進(jìn)行培訓(xùn)’的一部分。我們與英特爾的合作將為學(xué)員打開(kāi)大門(mén)，使開(kāi)發(fā)者們能夠?qū)W習(xí)如何在邊緣部署尖端人工智能技術(shù)，并幫助那些無(wú)法充分獲得教育資源的開(kāi)發(fā)者在各自領(lǐng)域進(jìn)步。”為解決日益擴(kuò)大的技能鴻溝問(wèn)題，在該納米學(xué)位項(xiàng)目中，學(xué)員將有機(jī)會(huì)完成三個(gè)實(shí)際項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目都由優(yōu)達(dá)學(xué)城評(píng)審團(tuán)進(jìn)行評(píng)審。成功完成納米學(xué)位課程的學(xué)生將獲得優(yōu)達(dá)學(xué)城的認(rèn)證，并掌握“在邊緣交付人工智能”的從業(yè)人員水平技能。

對(duì)于那些無(wú)法參與完整納米學(xué)位項(xiàng)目的學(xué)員，可參與英特爾邊緣人工智能基礎(chǔ)課，課程包括納米學(xué)位計(jì)劃中的部分免費(fèi)內(nèi)容。該課程不包括項(xiàng)目或?qū)熂夹g(shù)支持，但提供了有關(guān)如何為邊緣開(kāi)發(fā)AI解決方案的知識(shí)。2019年11月，英特爾和優(yōu)達(dá)學(xué)城共同推出了英特爾邊緣人工智能基礎(chǔ)課程。如今，完成為期兩個(gè)半月基礎(chǔ)課程學(xué)習(xí)的前850名學(xué)員獲得了納米學(xué)位獎(jiǎng)學(xué)金。其中25名獎(jiǎng)學(xué)金獲得者來(lái)自“Women Who Code”波特蘭分會(huì)。

納米學(xué)位計(jì)劃將向?qū)W員介紹英特爾OpenVINO工具包，利用英特爾OpenVINO工具包，開(kāi)發(fā)者能夠通過(guò)集成了應(yīng)用程序邏輯的高級(jí)C++或Python推理引擎API來(lái)部署預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)利用英特爾OpenVINO工具包可以使學(xué)員能夠在各種異構(gòu)英特爾架構(gòu)中最大限度發(fā)揮應(yīng)用程序性能，以實(shí)現(xiàn)快速、高效的深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載。公司員工還能利用英特爾DevCloud for the Edge，在最新的英特爾硬件和軟件集群上開(kāi)發(fā)、測(cè)試和運(yùn)行工作負(fù)載。

（責(zé)任編輯：fqj）