《深度学习工程师能力评估标准》已发布，分为初级、中级、高级三个级别，涵盖专业知识、工程能力和业务理解等方面，旨在为人工智能行业提供人才评估依据。
当前，深度学习行业伴随人工智能技术得到迅猛发展，深度学习工程师优质人才供不应求，若缺乏合适的人才评估标准，难以促进优质人才的培养及就业。
7月31日，《深度学习工程师能力评估标准》正式发布，此标准由深度学习技术及应用国家工程实验室和百度联合制定，将成为国内人工智能产业第一个专业技术人才培养标准，用于指导深度学习工程师的考核和培训。
新标准的分类
《深度学习工程师能力评估标准》将工程师能力级别分为初级，中级，高级三个级别，小伙伴们可以先对照标准判断下自己处于哪个能力级别。
初级：能够熟练开发、修改和运行深度学习代码，并进行工程化层面上的改造；具有将初等复杂的应用问题初步转化为适当的机器学习问题，并予以解决的能力。
中级：能够对自然语言处理、计算机视觉、语音三大领域中的任一类任务，通过调优使得该任 务上的模型达到特定的需求指标；熟悉机器学习算法的原理及不同算法间的差异，能够对中 等复杂的应用问题进行合理选型、设计相应的指标完成全流程构建并解决问题。
高级：应能够深入分析自身业务或同类业务的需求，了解产品特性和研发关键点，理解算法本质，能够合理组合、改造并创新模型来解决更加复杂的应用问题。
新标准的评估指标
除了划分三个能力级别，新标准也有具体的能力评估指标，主要分为专业知识，工程能力，业务理解与实践共 3 大类 ，每类能力指标包含若干具体考核要素。
专业知识：编程基础、 机器学习基础、神经网络基础、深度学习基础
工程能力：代码规范能力、 算法模型实现能力、工程开发与架构设计能力
业务理解与实践：行业及业务知识、业务应用能力
各项指标更详细说明，欢迎小伙伴们移步“阅读原文”中在线文档仔细查看~
既然新标准已经确定，未来也会配套相应的深度学习工程师考核方式，想要进阶通过考核，也需要参照标准做足准备。在以往的文章中，小PP也为大家奉上了深度学习工程师进阶指南，欢迎大家点击菜单栏“往期专栏”中的“进阶指南”温习一番~
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