外企人力资源专家惠蓉

晶兆科技CEO吕家平认为，“创业公司没有时间和精力在人事问题上反复试错，《标准》的发布让技术基础水准明晰化，认证和培训让人才培养和鉴别有章可循，这对创业公司来说很有价值。”。

晶兆科技

百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰认为，百度希望通过落实深度学习工程师认证标准，培养更多、更高水平的工程师，加速推动产业发展，为社会发展变革带来更大价值。算法工程师的标准对于人才、企业、行业的意义是不言而喻的，是百度技术文化导向下的一种能力输出，能把自家对于深度学习算法技术人员培养、测评、发展的一套思路与方法推广到外部，对于技术导向型创业企业、正在进行数字化转型的传统企业等等，只要是用得到深度学习算法的领域都是有益处的。对于想进入深度学习这个热门技术领域的人才也是很好的参考标准。

人工智能算法工程师认证哪家强？

​除了肯定，还有需要讨论的地方，深度学习领域本就是当今科技巨头的战场，谷歌、脸书、微软等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源的深度学习框架。深度学习框架一个非常基础的系统。

百度的深度学习框架Paddlepaddle

在听说百度推出《深度学习工程师能力评估标准》后，很多主攻深度学习的受访者的问题集中在深度学习框架上，从业者对深度学习框架的熟悉程度各有不同，百度的深度学习框架Paddlepaddle、谷歌的深度学习框架TensorFlow、脸书人工智能研究院（FAIR）团队的深度学习框架PyTorch，以及Caffe、MXNet、Keras和Theano都可以选择。这个因素是否会影响测评的效果？另外测评的费用如何？是否是一个盈利项目？也都被问及。《深度学习工程师能力评估标准》共六页，其中在算法模型实现能力方面有提到，“能够独立使用指定的机器学习平台，训练机器学习模型，进行预测计算，并对模型效果进行调优” 工程开发与架构设计能力方面，“能够熟练地使用多种机器学习平台或机器学习工具”。《标准》为首次制定，没有涉及到应用层面的从业者关切问题也可以理解，具体的应用需要与《标准》配套的相关内容解释和说明。（完）

亲爱的数据

出品：谭婧

美编：陈泓宇

思维导图：戴程