從高校到AI工程師？這有一份深度學習訓練營的心得帖（附5 Demo）

李根 發自 鮮肉現場
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

△ 首屆創新工場DeeCamp

「本想招更多，但資源確實有限，實在支持不了那麼多。」

就在DeeCamp創新工場深度學習訓練營結營儀式后，王詠剛說。成果展示帶來的興奮尤未褪去，這位創新工場AI工程院副院長激動之餘想到的，全是如何總結好這「第一次」經驗，以便以後能夠支持更多、招募更多學生。

1000人報名，3.6%錄取率，36個海內外學生

7月12日開營，8月17日結營彙報，總共歷時6周，6個小組最後共計展示5個AI Demo，這就是36個來自國內外的在校大學生經歷的DeeCamp之旅。

不過並不為他們所知的是，在此之前，他們的最終篩選而出，還讓創新工場AI工程院的HR人員痛苦了一番。從報名開始，1000多份簡歷紛至沓來，不乏名校，不乏優秀履歷，不乏亮眼成績……

但最後，限於主辦方創新工場AI工程院導師等為核心的資源支持能力，只能以36人的名額，硬生生從1000多份簡歷中篩選而出。

△ 創新工場AI工程院副院長王詠剛

篩選的標準並非簡單排資論輩式的自上而下。王詠剛透露，他給同事提出的建議是：1）盡量國內外高校均勻覆蓋，2）專業盡量多樣化、可以不是計算機專業的學生、可以是文科商科的學生，3）年級不必都是博士、碩士，4）男女比例也要有所考慮。

於是最後，年級最小者大一，剛滿18歲。學校覆蓋國內外，有北京高校的學生，有專程從上海的實驗室告假而來的博士，甚至還有短暫回國的海外留學生。

△ 創新工場DeeCamp獎狀

工程經驗，跨界學習，6周5Demo

他們交出的實習答卷也頗為有趣。

僅從項目名稱看，有無人商店、有自動駕駛+送貨、有歌詞創作機器人、有「鬥地主」機器人，也有聊天對話程序。

都是最前沿的AI研發領域，但短短6周的時間，這些全無經驗的高校學生，就實現了Demo式工程的跑通。

△ 李開復在DeeCamp結營典禮上

發起者李開復博士覺得目的達到了。他在結營儀式上說：「做DeeCamp，創新工場沒有任何商業目的，一方面是促進你們成長，更重要的是想證明培養AI人才其實很快，並不困難。因為學生的數理工特彆強，找到這些人，六周的時間就能培養出合格、出色的人才。如果這個模式被驗證了，希望未來能有更多的公司更多的學校參與，快速推動人才成長。」

王詠剛也認為最後表現大大超出預期，而且來自五湖四海的36個同學，從陌生到熟悉，不同履歷背景和學習經驗、不同思維方式等帶來的融合，讓他覺得最後展現出的工程化AI產品，更有價值和意義。

DeeCamp導師團成員梁睿則向量子位舉了「跨界」和「融合」的例子。

比如未來偏向「工程師」的同學，項目計劃最開始考慮的就是工程化問題，但商科、文科的背景的同學，思維的方式就是先找應用場景、如何落地，再考慮技術在其間如何起作用，最後選擇的也是「合適」大於「最前沿」。

另外，國內外學生的思維方式也展現出不同。無人零售項目小組來說，一位來自CMU的學員，就帶動了其他同學的「思維改變」。當時遇到問題，其他同學的做事方式傾向於自己窮盡思考，然後再去求教導師，力求顯得不要「笨」，或者「問傻問題」。

但CMU這位同學碰到問題，她會先問其他同學、導師，是否已經遇到過相同或類似的問題，再通過他們找到相關的資源和人脈，最後直接簡單地解決該問題，把事情推動得更快，且達到目的的方式更高效。

△ 「無人商店」最終成果

梁睿發現，CMU這位同學更「直接」的方式後來影響到了全組，於是無人零售團隊推進很快，最後也成功在展示中獲得了一致好評。

當然，工程化實踐經驗的欠缺，是這群DeeCamp學生最明顯的共同點。

王詠剛總結稱，高校里動手能力、工程能力欠缺的問題始終都存在，所以最後可以紮實推出較為完美的工程產品難度不小，這也正是DeeCamp夏令營舉辦的初衷，希望通過實際工程項目的打造，讓更多學生在實踐中獲得提升。

「被問最多的問題就是編程能力差怎麼辦之類的，我也只能跟他們說，沒有捷徑可走，唯一的辦法就是多看優秀代碼，多自己實際去寫。」

不過但從6周時間的表現來看，這位擁有十年Google工作經驗的資深工程師認為，學生們的表現已然足夠優秀，面對實際工程問題時展現出的學習能力也算得上十足優秀。他表示雖然AI相關的人才目前仍舊十分缺乏，但按照這些學子展現出的學習能力，長遠看來，問題可能會得到更迅速解決。

△ 創新工場DeeCamp打造的無人送貨小車

校園AI創業代表，你知道Face++嗎？

量子位也問，有沒有進一步投資這些學生項目的可能？

已在創新工場經歷不少AI項目投資的王詠剛回答說，從當前項目展現出的水平來看，距離工程化、產品化還有些遠，「但學生時期做出的產品也會展現出他們對前沿科技的理解。」

他以創新工場投資Face++的案例說明稱，當時清華學生印奇等運用與現在差不多的基礎模型，運用人臉識別技術做了一些小遊戲、Demo，當時看來離工程化、產品化還很遠，但開復博士覺得潛力已經展現，於是從發現他們開始，就表示如果他們創業，創新工場就一定要投資。

「站在現在的時間點來看，對Face++的投資成功與否，不言自明了吧？」王詠剛說。

不過，現在讓創新工場AI工程院副院長最感緊迫的事情，在於如何把經驗擴張、規模化，能夠越來越把這個方式「工程化」可複製。

「開復已經多次問我，有沒有2.0版、3.0版？北京之外可不可以base上海深圳？夏令營之外有沒有可能也搞個冬令營？」

王詠剛坦承，這次最大的遺憾在於軟性資源方面的限制，讓人數只能容納在36個人，未來希望做得更多、吸納更多，「第一期就有1000多份報名簡歷，我們也不希望與這些人才的聯繫就此斷掉。」

傳送門：5個AI Demo

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