大學生如何把握AI時代機遇，規劃職位未來？AI帶來隱私與安全、道德和公正等難題，技術人如何應對？掌握了AI賦予的「超能力」，如何承當相應責任？創業者應遵守哪些底線原則？如何理性客觀的自我復盤？創業如何在轉變期捕捉商業新需求和新機遇？
DeeCamp2020大師授課雖然已經結束，但各位大師的真知灼見和諄諄教誨言猶在耳，讓學員充分領略了學術大師的思維方式，感受知識的魅力。
過去六周，李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位來自AI領域學術界、產業界的重量級嘉賓，為200餘名國內外頂尖高校的大學生，高密度分享了AI前沿理論、產業創新、行業發展、創業趨勢等領域的最新洞察。
來自聯合國開發計劃署的官員則著眼全球，探討了科技在可持續發展中應扮演的重要角色。
至此，DeeCamp2020人工智慧訓練營進程過半。未來的兩周中，競賽將進入衝刺階段，200餘名學員將組成40餘支隊伍向DeeCamp開放性競賽的5大賽道、10餘個賽題發起挑戰，衝刺「推塔」！
期待大家最終的重磅作品！
DeeCamp 2020 由創新工場聯合華為共同推出，在今年全球變局與挑戰的背景下，召集科技領軍新人類，肩負時代新使命，用AI解決真實世界的難題。
DeeCamp 2020過往歷程回顧：↓↓↓
DeeCamp 2020啟動，邀請全球AI菁英共克世界變局下真實難題！
DeeCamp上百所全球高校學生爭200名額倒計時，聯合國打Call
AI賦能時代的創業
by 李開復：創新工場董事長兼CEO
作為在AI領域從業多年的資深專家，李開復博士有著對行業的深刻洞察和宏觀視角。
課上，他從六個方面分析了中國AI如何彎道超車，崛起成為AI超級大國。
1.大批優秀的年輕AI工程師；2.堅韌頑強的企業家；3.產品創新急起直追；4.高度網際網路化產生海量數據；5.中國AI投資全球領先；6.有力技術發展的政策。
當前，AI已從少數精英的「發明期」走向遍地開花的「應用期」，新技術從發明到大規模普及的時間大大縮短。技術更新迭代飛快，如何武裝自己成為有競爭力的人才，對同學們來說非常重要。
開復老師還分析了AI賦能時代的商業模式和創業特點，並且從職業規劃的角度幫同學分析了未來的選擇與機遇：
1、投身AI 賦能的時代機會：擼起袖子創業、加入AI 賦能公司、或加入像創新工場一樣的AI 賦能公司。
2、留在學校積蓄變革力量：專注投入 AI 理論科研、先創業，成功後回歸學校、在學術圈兼職參與創業。
崔同學：開復老師憑藉多年的經驗給我們講述了AI創業的難點與發展勢頭，雖然只講了一節課，但是感覺對未來的規劃都有了一些改變。
王同學：李開復老師對於AI的產業應用前景有著深入的研究，對於未來的工作和創業都有著很大的指導作用。
肖同學：李開復老師對於科學家和企業家身份轉變的探討讓我有了更清晰的個人定位。
New Wave of Digital Transformation
by 張亞勤：世界級科學家和企業家，清華學「智能科學」講席教授
張亞勤博士是AI領域的世界級科學家和企業家，在數位化方面不僅對理論知識有深入的研究，也對其應用和落地有自己獨到的見解。
在課上，亞勤老師從三個方面全面刨析了數位化的新浪潮。
一、數位化的發展歷史
從內容數位化（Content Digitalization）的數位化1.0，比如數位電視機和MP3/4的出現；
到數位化2.0：企業數位化（EnterpriseDigitalization），比如供應鏈和資料庫方面的革新，以及消費網際網路（ConsumerInternet）的產生；
再到我們現在所處的數位化3.0時代：物理界和生物界的數位化（Digitalization of the Physical/Biological World），例如自動駕駛方面的發展和生化電子晶片的發明。
二、人工智慧領域的技術革新
1. AI算法層面的發明，深度學習就是其中最典型的例子；
2. AI在感知器方面的先進，像我們眾所周知的人臉識別和聲音識別；
3. AI在認知水平的發展，比如自然語言處理和視頻語義理解。
同時亞勤老師也談到了AI發展所帶來的問題，例如隱私和安全、道德和社會公平公正，以及就業，這都是AI人才在研究新理論，開發新產品的同時需要考慮的問題。
三、基礎設施方面的改革
從AI領域中的單點突破到全方位的AI賦能社會，需要各個單點的發展和融合，比如5G的普及和新的傳感器發明都是推動社會走向全方面AI時代的重要支持和力量。
谷同學：數位化時代的眼光看未來，使我對新發展浪潮有了更深的認識
黃同學：學到了未來數位化的新浪潮，未來架構在認知方面的啟示。
Bridging the Proof of Concept to Production Gap
by 吳恩達：全球知名的人工智慧專家，Coursera的創始人及董事長，史丹福大學計算機系兼職教授
The Full Cycle Machine Learning is designed for ML practitioners (Data Scientists, MLEs, Data Engineers, Data Analysts), students of ML/AI as well as data software engineers with some background in ML/AI . This course bridges the gap between being able to develop a ML algorithm/model and being able to develop and deploy a robust ML system to production.
A lot of AI work focuses on building the model---such as the neural network needed to generate a specific X-->Y mapping. But to build practical production systems, many additional steps are needing, ranging from scoping the project, to deciding on the data collection methodology, to making sure the data is high quality, to strategies for model iteration, to practical deployment and monitoring.
崔同學：AI在醫療領域的應用十分熱門，我也相信是未來幾年各個網際網路公司發展的方向，老師本人十分開朗，上課的互動分組模式也讓我能夠切身地去參與。
葉同學：了解到了機器學習技術從科研成果到產業應用之間的距離和問題，這樣的內容在其他地方很難深入了解到。
人工智慧的發展和投資思考
by 張宏江：世界多媒體和人工智慧研究領域一流科學家，源碼資本投資合伙人
張宏江老師不僅是AI領域一流的科學家，在投資方面也很有建樹。張宏江老師在課上從四個方面談了AI的發展及投資：
第一，機器學習的學術研究現狀。張宏江老師分析了從知識驅動的符號模型（symbolicmodel），到數據驅動的亞符號模型（如神經網絡）的轉變，以及到現如今可信、可靠、安全、高性能的AI產品的過渡。
第二，AI從輔佐人、到代替人、再到超越人的發展。一開始AI做人力也可以做的事情，但從速度和規模方面超越人類；發展到可以做人類可以做但是無法清晰表述的事情，比如在選項中選擇最優解；再到最後能夠做人類無法做到的事情。如何順應這種趨勢、尋找機遇也成為了當代AI和非AI人才都需要面臨的重要課題。
第三，AI投資機會和陷阱。張宏江老師帶領大家從行業和公司的這兩個主要角度入手，分析了AI的整體產業發展和潛在的投資機會，對同學們的產業認知和商業思維都非常有幫助。
第四，中外AI投資的比較。許多對投資感興趣的同學都反映從張宏江老師深入淺出的講解中收穫頗多。
王同學：從投資人的角度入手，滲透了對未來的判斷，理解深刻並且受益匪淺。
蘭同學：觀點清晰具體，對未來的展望有獨到分析。
機器學習的挑戰
by 周志華：人工智慧領域世界級專家，國際AI學會「大滿貫」 Fellow華人第一人，歐洲科學院外籍院士，南京大學人工智慧學院院長
周志華老師不僅是在人工智慧方面的權威專家，也是很多同學在AI領域的啟蒙老師，周老師所編寫出版的《機器學習》也是很多人的AI啟蒙讀物。
目前大家談到深度學習時，第一個想到的就是深度神經網絡（Deep NeuralNetworks），很多時候也會將兩者劃等號。
周志華老師分析了深度神經網絡的特質：逐層加工處理、內置特徵變換、模型高複雜度，並根據這三個特質提出了"深度森林"這一新的概念，打破了深度學習就是深度神經網絡這種想法，為深度學習集合中其他模型的出現暢想出了無限可能。
王同學：周志華老師的講解讓我從一個很高的層面重新認識了機器學習領域，讓我領略了學術大師的思維方式。
嚴同學：老師深入淺出的講解，讓我感受到了知識的魅力。
崔同學：周老師的名號真的是太響了，我入門的書籍就是周老師的，能聽到他再次分析他的深度森林，也讓我覺得機器學習還有很多發展的空間，同樣也相信會有超過機器學習的方法問世。
神經網絡模型設計和理論研究簡介
by 張潼：人工智慧領域世界級專家，機器學習、大數據分析領域的頂級學者，香港科技大學計算機系和數學系教授
當今深度學習的發展是以大數據和大計算力為基礎的。這個模式在現階段起到如下作用：設計更深更複雜的模型來提升效果，大模型預訓練技術和表示學習取得廣泛應用，自動化模型設計成為可能。
雖然基於這個模式的深度學習研究有很多的成功案例，但是已經遇到了一系列技術瓶頸。為了進一步的技術突破，我們在現階段需要建立更加完整的理論體系來指導今後研究。
在大師課上，張潼老師圍繞以上這幾個問題簡單介紹關於神經網絡研究的一些近期進展，包括以下三個部分：
人工設計模型和預訓練大模型簡介針對特定任務和硬體的自動化模型設計簡介神經網絡的優化和過參數化理論簡介
崔同學：乾貨滿滿，我對於NLP和視覺方向的涉獵較少，老師整體性地鋪開了整個AI網絡，讓我有了一個清晰的認知。
AI在教育領域的應用和教育創業啟示
by 俞敏洪：新東方教育科技集團創始人、董事長，洪泰基金創始合伙人
作為新東方教育集團創始人，俞敏洪老師一直投身於教育行業中，與此同時也在進行人工智慧和教育方面的結合與革新。
俞敏洪老師在課上首先講述了智能教育發展的幾個階段以及AI在教育領域的應用及現狀，比如拍照搜題的功能，為學生推薦定製化練習題的系統，監督和分析老師上課行為的設備等等。
緊接著，俞敏洪老師分享了自己的創業歷程和管理新東方的心得啟示，從用人態度到企業文化都做了深度分享。
兩個小時的課程不僅讓學員們對AI在教育場景裡的應用有了更生動的了解，也體會到了創業者和從業者應該遵守的原則和所需要注意的問題，既有乾貨也有人生道理。
錢同學：俞敏洪老師的課程給我的印象比較深刻，我對於他對自身性格和企業現況的把握方面很有感觸，在管理一個較大的企業時能站在旁人角度冷靜的評估自己企業的優缺點，這會給將來發展的道路指明方向。這種思想和評估方法用在自己所在的事業上也是非常值得借鑑和學習的，希望自己也能早日達到這樣不惑的境界。
嚴同學：俞敏洪老師給我們帶來的不僅是AI+教育，他的人格魅力和創業經歷也給我深刻的影響。
崔同學：俞敏洪老師實在是楷模，尤其是老師講到自己在新東方作為領導者的不足時，十分懇切又毫不避諱，讓我觸動很深。
計算視覺：過去，現在和未來
by 田奇：華為雲人工智慧首席科學家
作為計算機視覺(CV)方面的專家，田奇老師圍繞著計算機視覺做了全方面的解析。
田奇老師首先概述了計算機視覺和其發展歷程，再介紹了計算機視覺的基本技術以及應用場景和市場分析，比如無人駕駛、醫學影像分析、圖像視頻製作等等；
最後田奇老師也聊到了華為在視覺研究方面的計劃和進展，以及華為是如何從三個方面克服計算機視覺所面臨的挑戰：挖掘數據中的有效信息、設計高效的視覺識別模型和表達並存儲知識。
田奇老師深度與廣度兼得的分享，讓不管是有CV背景還是從未接觸過CV的同學都受益匪淺。
程同學：老師講解了cv的歷史進程，對我的思維有很大的啟發。
肖同學：對計算機視覺技術的發展脈絡進行了梳理和總結，很有啟發思考。
諶同學：對完全不了解cv領域的我開了個好頭。
如何做出真價值的AI產品
by 唐文斌：曠視聯合創始人兼首席技術官
唐文斌老師在AI落地方面有多年經驗，不僅技術能力超強，對市場需求和產業現狀也有深入了解。
在課上，唐文斌老師從自身經歷出發，談了在研發AI產品時如何從成本優化、效率提升、和體驗增加做到「以客戶為中心，創造商業價值」。
他和同學們分享了AI時代所需要的人才類型：即懂技術也懂市場的複合型人才的競爭力將會是1+1大於2的效果。
除此之外，那些在把握需求的同時也能對現有產品作出創新的人才，將會進一步推動AI在傳統行業的改革和普及。許多同學在課後都反映，唐文斌老師的分享對他們的產品研發和職業規劃都非常有啟發。
李同學：讓我更全面的了解了AI是如何從技術轉化為一個產品的。
劉同學：唐老師的課程系統講述了AI產品的開發，講述正真有價值意義的算法開發和產品運用。
肖同學：唐老師從實際場景出發，非常實際接地氣，聊到很多實際落地中的問題，很有啟發。
技術產品與商業落地的AI+雙輪驅動
by 徐輝：創新奇智聯合創始人、執行長，創新工場合伙人
徐輝老師歷任多家500強企業高管，有著20多年的B2B企業服務經驗。
在課上，徐輝老師從創新奇智的AI 2.0雙輪驅動實踐開始談起，他認為AI領域已經從少數人掌握技術專利，需要研究型人才的AI 1.0時代進入了開原始碼/課程普及，需要研發+產品+行業+工程化+算法的應用型人才的AI 2.0時代。
徐輝老師接著又分享了創新奇智是如何應行業大趨勢部署自己的發展戰略和各種實踐案例。
在最後，徐輝老師講了從戰略到戰術的AI創業商業化管理，讓學員們不僅了解到了創新奇智的發展戰略和企業模式與文化，也在職業規劃、領導力培養和團隊管理收穫了很多啟發。
孫同學：創業大課，從一個創業者角度詮釋很多關鍵問題。
劉同學：徐輝老師的講解邏輯更為緊密，談到了產品，談到了發展驅動，AI產品的布局，算法開發！
譚同學：徐老師對於產品的商業落地有非常清晰的闡釋，對我有很大的啟發。
科技網際網路發展趨勢與 To B 創業方法論
by 汪華：創新工場聯合執行長，管理合伙人
汪華老師從AI商業化和創業的角度出發，全面綜合地系統性分析了過去10年科技網際網路發展趨勢和To B（企業服務）創業方法論。
經濟體量增長、網際網路基礎設施的完善、流動性的提升都是中國在過去十年裡躍遷的重要因素。
而現如今，"降本提效"成為了各行各業關注的重點，如何在轉變期中捕捉到新需求和新機遇，是許多創業公司在成立和發展期時需要考慮的重要問題。
對企業服務來說，AI技術是敲門磚，意味著更好的方案，和企業超額利潤來源。創業者應該首先選擇合適的客戶和合適的需求，然後才是結合技術優勢。
汪華老師對市場趨勢的分析和對企業務創業步驟的闡述，帶給純技術的同學巨大啟發，感興趣的同學們在課後也自發組織了創業分享會，討論創業過程中需要注意的問題。
丁同學：對企業服務方面的講解非常清楚，給我們這種沒有商業經驗的學生很有啟發。
崔同學：汪老師在經濟領域、AI領域都是十分精通，對於to B的把控也讓我對這個方向的創業有了更清晰的認知。
科技產品研發中的工程師思維
by 王詠剛：創新工場首席技術官，創新工場人工智慧工程院執行院長
王詠剛老師是有著十幾年「實戰」經歷的資深工程師。
在課上，詠剛老師對工程師思維做了全面刨析：從工程師思維的本質：求解優化問題；到科學思維、產品思維、工程師思維辨析；再到工程師思維中的幾種典型優化過程，比如語言優化、複雜度優化、方法優化、效率優化、質量優化、過程優化等等。
詠剛老師對每種優化過程的常見思路都逐一做了解釋和舉例，讓學員們對所謂「工程師思維」有了更深刻認識，在技術層面和個人能力提升方面都很大啟發。
錢同學：王詠剛老師對很多現有的知識有比較深入的了解，最有意思的就是以c++為例子的團隊工程規則，很有啟發。
李同學：AI從技術轉化為產品的分享，讓我更清楚了一個AI產品從0到1的過程。
劉同學：詠剛老師的講解非常有深度，對於產品思維的理解，設計，開發都闡述了工業對於一個產品的定義包裝，還注重講了技術層面的知識。
科技助力全球可持續發展目標（SDGs）
by 張薇：聯合國開發計劃署UNDP助理駐華代表
DeeCamp的大師課設置不僅覆蓋技術乾貨，AI落地以及宏觀產業，我們也希望學員們可以擁有國際視角，成為世界精英。
所以在最後一周的大師課裡，由聯合國開發計劃署(UNDP)助理駐華代表張薇帶領大家從全球的宏觀角度思考科技在國家發展中所扮演的角色。
張薇老師首先介紹了聯合國的概況以及全球發展趨勢和可持續發展目標實現的重要性，最後放出了DeeCamp學員福利：如何申請"聯合國開發計劃署AI4SDG特別參與證書"。
學員在DeeCamp所做的項目不僅可以有機會拿到DeeCamp所評選、頒發的大獎，也有可能同時申請到聯合國開發計劃署所頒發的認可證書，為實現全球可持續發展盡一份力。
錢同學：課堂氛圍很好，跳出了技術人的層面，在國際視野上看待了技術這一個更廣義的詞彙對於人類發展的助力。
黃同學：向我們展示了未曾接觸過的聯合國相關內容。
徐同學：張老師對於聯合國的發展目標剖析得很清楚，也給研究提供了方向。