大学生如何把握AI时代机遇，规划职位未来？AI带来隐私与安全、道德和公正等难题，技术人如何应对？掌握了AI赋予的“超能力”，如何承当相应责任？创业者应遵守哪些底线原则？如何理性客观的自我复盘？创业如何在转变期捕捉商业新需求和新机遇？

DeeCamp大师授课虽然已经结束，但各位大师的真知灼见和谆谆教诲言犹在耳，让学员充分领略了学术大师的思维方式，感受知识的魅力。

过去六周，李开复、张亚勤、吴恩达、张宏江、俞敏洪、周志华等12位来自AI领域学术界、产业界的重量级嘉宾，为余名国内外顶尖高校的大学生，高密度分享了AI前沿理论、产业创新、行业发展、创业趋势等领域的最新洞察。

来自联合国开发计划署的官员则着眼全球，探讨了科技在可持续发展中应扮演的重要角色。

至此，DeeCamp人工智能训练营进程过半。未来的两周中，竞赛将进入冲刺阶段，余名学员将组成40余支队伍向DeeCamp开放性竞赛的5大赛道、10余个赛题发起挑战，冲刺“推塔”！

期待大家最终的重磅作品！

DeeCamp由创新工场联合华为共同推出，在今年全球变局与挑战的背景下，召集科技领军新人类，肩负时代新使命，用AI解决真实世界的难题。

DeeCamp过往历程回顾：↓↓↓

DeeCamp启动，邀请全球AI菁英共克世界变局下真实难题！

DeeCamp上百所全球高校学生争名额倒计时，联合国打Call

AI赋能时代的创业

by李开复：创新工场董事长兼CEO

作为在AI领域从业多年的资深专家，李开复博士有着对行业的深刻洞察和宏观视角。

课上，他从六个方面分析了中国AI如何弯道超车，崛起成为AI超级大国。

1.大批优秀的年轻AI工程师；2.坚韧顽强的企业家；3.产品创新急起直追；4.高度互联网化产生海量数据；5.中国AI投资全球领先；6.有力技术发展的政策。

当前，AI已从少数精英的“发明期”走向遍地开花的“应用期”，新技术从发明到大规模普及的时间大大缩短。技术更新迭代飞快，如何武装自己成为有竞争力的人才，对同学们来说非常重要。

开复老师还分析了AI赋能时代的商业模式和创业特点，并且从职业规划的角度帮同学分析了未来的选择与机遇：

1、投身AI赋能的时代机会：撸起袖子创业、加入AI赋能公司、或加入像创新工场一样的AI赋能公司。

2、留在学校积蓄变革力量：专注投入AI理论科研、先创业，成功后回归学校、在学术圈兼职参与创业。

崔同学：开复老师凭借多年的经验给我们讲述了AI创业的难点与发展势头，虽然只讲了一节课，但是感觉对未来的规划都有了一些改变。

王同学：李开复老师对于AI的产业应用前景有着深入的研究，对于未来的工作和创业都有着很大的指导作用。

肖同学：李开复老师对于科学家和企业家身份转变的探讨让我有了更清晰的个人定位。

NewWaveofDigitalTransformation

by张亚勤：世界级科学家和企业家，清华学“智能科学”讲席教授

张亚勤博士是AI领域的世界级科学家和企业家，在数字化方面不仅对理论知识有深入的研究，也对其应用和落地有自己独到的见解。

在课上，亚勤老师从三个方面全面刨析了数字化的新浪潮。

一、数字化的发展历史

从内容数字化（ContentDigitalization）的数字化1.0，比如数字电视机和MP3/4的出现；

到数字化2.0：企业数字化（EnterpriseDigitalization），比如供应链和数据库方面的革新，以及消费互联网（ConsumerInternet）的产生；

再到我们现在所处的数字化3.0时代：物理界和生物界的数字化（DigitalizationofthePhysical/BiologicalWorld），例如自动驾驶方面的发展和生化电子芯片的发明。

二、人工智能领域的技术革新

1.AI算法层面的发明，深度学习就是其中最典型的例子；

2.AI在感知器方面的先进，像我们众所周知的人脸识别和声音识别；

3.AI在认知水平的发展，比如自然语言处理和视频语义理解。

同时亚勤老师也谈到了AI发展所带来的问题，例如隐私和安全、道德和社会公平公正，以及就业，这都是AI人才在研究新理论，开发新产品的同时需要考虑的问题。

三、基础设施方面的改革

从AI领域中的单点突破到全方位的AI赋能社会，需要各个单点的发展和融合，比如5G的普及和新的传感器发明都是推动社会走向全方面AI时代的重要支持和力量。

谷同学：数字化时代的眼光看未来，使我对新发展浪潮有了更深的认识

黄同学：学到了未来数字化的新浪潮，未来架构在认知方面的启示。

BridgingtheProofofConcepttoProductionGap

by吴恩达：全球知名的人工智能专家，Coursera的创始人及董事长，斯坦福大学计算机系兼职教授

TheFullCycleMachineLearningisdesignedforMLpractitioners(DataScientists,MLEs,DataEngineers,DataAnalysts),studentsofML/AIaswellasdatasoftwareengineerswithsomebackgroundinML/AI.ThiscoursebridgesthegapbetweenbeingabletodevelopaMLalgorithm/modelandbeingabletodevelopanddeployarobustMLsystemtoproduction.

AlotofAIworkfocusesonbuildingthemodel---suchastheneuralnetworkneededtogenerateaspecificX--Ymapping.Buttobuildpracticalproductionsystems,manyadditionalstepsareneeding,rangingfromscopingtheproject,todecidingonthedatacollectionmethodology,tomakingsurethedataishighquality,tostrategiesformodeliteration,topracticaldeploymentandmonitoring.

崔同学：AI在医疗领域的应用十分热门，我也相信是未来几年各个互联网公司发展的方向，老师本人十分开朗，上课的互动分组模式也让我能够切身地去参与。

叶同学：了解到了机器学习技术从科研成果到产业应用之间的距离和问题，这样的内容在其他地方很难深入了解到。

人工智能的发展和投资思考

by张宏江：世界多媒体和人工智能研究领域一流科学家，源码资本投资合伙人

张宏江老师不仅是AI领域一流的科学家，在投资方面也很有建树。张宏江老师在课上从四个方面谈了AI的发展及投资：

第一，机器学习的学术研究现状。张宏江老师分析了从知识驱动的符号模型（symbolicmodel），到数据驱动的亚符号模型（如神经网络）的转变，以及到现如今可信、可靠、安全、高性能的AI产品的过渡。

第二，AI从辅佐人、到代替人、再到超越人的发展。一开始AI做人力也可以做的事情，但从速度和规模方面超越人类；发展到可以做人类可以做但是无法清晰表述的事情，比如在选项中选择最优解；再到最后能够做人类无法做到的事情。如何顺应这种趋势、寻找机遇也成为了当代AI和非AI人才都需要面临的重要课题。

第三，AI投资机会和陷阱。张宏江老师带领大家从行业和公司的这两个主要角度入手，分析了AI的整体产业发展和潜在的投资机会，对同学们的产业认知和商业思维都非常有帮助。

第四，中外AI投资的比较。许多对投资感兴趣的同学都反映从张宏江老师深入浅出的讲解中收获颇多。

王同学：从投资人的角度入手，渗透了对未来的判断，理解深刻并且受益匪浅。

兰同学：观点清晰具体，对未来的展望有独到分析。

机器学习的挑战

by周志华：人工智能领域世界级专家，国际AI学会“大满贯”Fellow华人第一人，欧洲科学院外籍院士，南京大学人工智能学院院长

周志华老师不仅是在人工智能方面的权威专家，也是很多同学在AI领域的启蒙老师，周老师所编写出版的《机器学习》也是很多人的AI启蒙读物。

目前大家谈到深度学习时，第一个想到的就是深度神经网络（DeepNeuralNetworks），很多时候也会将两者划等号。

周志华老师分析了深度神经网络的特质：逐层加工处理、内置特征变换、模型高复杂度，并根据这三个特质提出了深度森林这一新的概念，打破了深度学习就是深度神经网络这种想法，为深度学习集合中其他模型的出现畅想出了无限可能。

王同学：周志华老师的讲解让我从一个很高的层面重新认识了机器学习领域，让我领略了学术大师的思维方式。

严同学：老师深入浅出的讲解，让我感受到了知识的魅力。

崔同学：周老师的名号真的是太响了，我入门的书籍就是周老师的，能听到他再次分析他的深度森林，也让我觉得机器学习还有很多发展的空间，同样也相信会有超过机器学习的方法问世。

神经网络模型设计和理论研究简介

by张潼：人工智能领域世界级专家，机器学习、大数据分析领域的顶级学者，香港科技大学计算机系和数学系教授

当今深度学习的发展是以大数据和大计算力为基础的。这个模式在现阶段起到如下作用：设计更深更复杂的模型来提升效果，大模型预训练技术和表示学习取得广泛应用，自动化模型设计成为可能。

虽然基于这个模式的深度学习研究有很多的成功案例，但是已经遇到了一系列技术瓶颈。为了进一步的技术突破，我们在现阶段需要建立更加完整的理论体系来指导今后研究。

在大师课上，张潼老师围绕以上这几个问题简单介绍关于神经网络研究的一些近期进展，包括以下三个部分：

人工设计模型和预训练大模型简介针对特定任务和硬件的自动化模型设计简介神经网络的优化和过参数化理论简介

崔同学：干货满满，我对于NLP和视觉方向的涉猎较少，老师整体性地铺开了整个AI网络，让我有了一个清晰的认知。

AI在教育领域的应用和教育创业启示

by俞敏洪：新东方教育科技集团创始人、董事长，洪泰基金创始合伙人

作为新东方教育集团创始人，俞敏洪老师一直投身于教育行业中，与此同时也在进行人工智能和教育方面的结合与革新。

俞敏洪老师在课上首先讲述了智能教育发展的几个阶段以及AI在教育领域的应用及现状，比如拍照搜题的功能，为学生推荐定制化练习题的系统，监督和分析老师上课行为的设备等等。

紧接着，俞敏洪老师分享了自己的创业历程和管理新东方的心得启示，从用人态度到企业文化都做了深度分享。

两个小时的课程不仅让学员们对AI在教育场景里的应用有了更生动的了解，也体会到了创业者和从业者应该遵守的原则和所需要注意的问题，既有干货也有人生道理。

钱同学：俞敏洪老师的课程给我的印象比较深刻，我对于他对自身性格和企业现况的把握方面很有感触，在管理一个较大的企业时能站在旁人角度冷静的评估自己企业的优缺点，这会给将来发展的道路指明方向。这种思想和评估方法用在自己所在的事业上也是非常值得借鉴和学习的，希望自己也能早日达到这样不惑的境界。

严同学：俞敏洪老师给我们带来的不仅是AI+教育，他的人格魅力和创业经历也给我深刻的影响。

崔同学：俞敏洪老师实在是楷模，尤其是老师讲到自己在新东方作为领导者的不足时，十分恳切又毫不避讳，让我触动很深。

计算视觉：过去，现在和未来

by田奇：华为云人工智能首席科学家

作为计算机视觉(CV)方面的专家，田奇老师围绕着计算机视觉做了全方面的解析。

田奇老师首先概述了计算机视觉和其发展历程，再介绍了计算机视觉的基本技术以及应用场景和市场分析，比如无人驾驶、医学影像分析、图像视频制作等等；

最后田奇老师也聊到了华为在视觉研究方面的计划和进展，以及华为是如何从三个方面克服计算机视觉所面临的挑战：挖掘数据中的有效信息、设计高效的视觉识别模型和表达并存储知识。

田奇老师深度与广度兼得的分享，让不管是有CV背景还是从未接触过CV的同学都受益匪浅。

程同学：老师讲解了cv的历史进程，对我的思维有很大的启发。

肖同学：对计算机视觉技术的发展脉络进行了梳理和总结，很有启发思考。

谌同学：对完全不了解cv领域的我开了个好头。

如何做出真价值的AI产品

by唐文斌：旷视联合创始人兼首席技术官

唐文斌老师在AI落地方面有多年经验，不仅技术能力超强，对市场需求和产业现状也有深入了解。

在课上，唐文斌老师从自身经历出发，谈了在研发AI产品时如何从成本优化、效率提升、和体验增加做到“以客户为中心，创造商业价值”。

他和同学们分享了AI时代所需要的人才类型：即懂技术也懂市场的复合型人才的竞争力将会是1+1大于2的效果。

除此之外，那些在把握需求的同时也能对现有产品作出创新的人才，将会进一步推动AI在传统行业的改革和普及。许多同学在课后都反映，唐文斌老师的分享对他们的产品研发和职业规划都非常有启发。

李同学：让我更全面的了解了AI是如何从技术转化为一个产品的。

刘同学：唐老师的课程系统讲述了AI产品的开发，讲述正真有价值意义的算法开发和产品运用。

肖同学：唐老师从实际场景出发，非常实际接地气，聊到很多实际落地中的问题，很有启发。

技术产品与商业落地的AI+双轮驱动

by徐辉：创新奇智联合创始人、首席执行官，创新工场合伙人

徐辉老师历任多家强企业高管，有着20多年的B2B企业服务经验。

在课上，徐辉老师从创新奇智的AI2.0双轮驱动实践开始谈起，他认为AI领域已经从少数人掌握技术专利，需要研究型人才的AI1.0时代进入了开源代码/课程普及，需要研发+产品+行业+工程化+算法的应用型人才的AI2.0时代。

徐辉老师接着又分享了创新奇智是如何应行业大趋势部署自己的发展战略和各种实践案例。

在最后，徐辉老师讲了从战略到战术的AI创业商业化管理，让学员们不仅了解到了创新奇智的发展战略和企业模式与文化，也在职业规划、领导力培养和团队管理收获了很多启发。

孙同学：创业大课，从一个创业者角度诠释很多关键问题。

刘同学：徐辉老师的讲解逻辑更为紧密，谈到了产品，谈到了发展驱动，AI产品的布局，算法开发！

谭同学：徐老师对于产品的商业落地有非常清晰的阐释，对我有很大的启发。

科技互联网发展趋势与ToB创业方法论

by汪华：创新工场联合首席执行官，管理合伙人

汪华老师从AI商业化和创业的角度出发，全面综合地系统性分析了过去10年科技互联网发展趋势和ToB（企业服务）创业方法论。

经济体量增长、互联网基础设施的完善、流动性的提升都是中国在过去十年里跃迁的重要因素。

而现如今，降本提效成为了各行各业

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