环境认证工程师，国内首个深度学习工程师认证标准发布 百度成首家落地企业

中国 AI 人才的培养和发展即将迎来新机遇。10月10日，深度学习工程师认证发布会暨人工智能人才发展论坛在京召开。会上，基于中国软件行业协会发布的国内 AI 领域第一个专业技术人才培养标准——《深度学习工程师能力评估标准》（以下称《标准》），深度学习技术及应用国家工程实验室、中国软件行业协会、百度公司联合发布了中国 AI 领域第一个深度学习工程师认证考试方案和第一个体系化的深度学习人才培养方案。

“深度学习的发展推动了人工智能在各行各业的广泛应用，而深度学习的发展离不开深度学习工程师，未来深度学习工程师也会成为各行各业的主力军。”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表示，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。

↑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致辞

深度学习赋能蓄势待发 人才培养亟待企业力量加入

当前，人工智能的发展正遭遇“人才荒”。根据领英大数据显示，全球 AI 人才整体340万人左右，而全球深度学习人才只有9.5万左右，并且这些深度学习的人才换工作的频率较高，人才的流动，也加大了相关岗位的缺口。

人才的培养需要体系化的人才教育、认证标准作为指导。中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国介绍，中国软件行业协会发布的国内首个人工智能产业专业技术人才培养标准，参考中国软件行业多家企业、多位高校教授和企业技术专家的意见建议制定，主要面向人工智能行业的企业员工及社会开发者，对于深度学习工程师能力的评估分为初级，中级，高级三个级别。深度学习工程师能力评估要素主要包括专业知识，工程能力，业务理解与实践共3大类9小类。

↑中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国演讲

陈宝国表示，行业需要深度学习人才去推动其应用、转型，中国软件行业协会将与深度学习国家工程实验室、百度公司一起，基于《标准》进行认证及培训，借助深度学习国家工程实验室和百度公司在 AI 技术及应用领域的深厚积累，充分发挥中国软件行业协会在软件行业领域的平台优势，共同为行业培养人才，推动行业变革转型。

↑现场嘉宾共同发布深度学习工程师认证

行业人才标准落地 百度抢占 AI 人才培养高点

人才标准的制定只是第一步，标准落地被认可及应用，同样重要。

据介绍环境认证工程师，百度将《标准》中划分的初、中、高三个认证等级与百度工程师职级进行对标，每一个认证等级所代表的能力与岗位职责都能够与百度工程师不同职级水平充分对齐，让企业方对于 AI 人才选育用留能有统一的标尺和参考。此外，百度还将针对《标准》设置培训课程，发布全套培训资料，并邀请资深深度学习工程师作为特邀讲师，共同投入到深度学习人才建设中来。

“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 CEO 吕家平表示。

“深度学习工程师认证是人才评价与培养的有效依据。”百度技术学院院长陈尚义认为，AI 领域发展迅猛，行业对于 AI 人才，尤其是深度学习人才需求旺盛，求职者学习动力十足。而 AI 行业龙头企业对行业趋势和人才需求了解最为深刻，行业领军企业的参与对于人才培养的价值深远，最为适合作为核心力量，深度参与到行业人才建设中来。

百度在深度学习领域深耕已久。2012年，百度就开始对深度学习进行研究和应用，先后验证了其在语音和图像识别上的效果。2013年，百度成立了深度学习研究院 IDL，并在世界上率先将深度学习技术应用于大规模搜索引擎。2016年，百度开源了国内最早的、也是目前唯一的深度学习框架——。2017年，百度承建了“深度学习技术及应用国家工程实验室”。

在深度学习人才培养方面环境认证工程师，国内首个深度学习工程师认证标准发布 百度成首家落地企业，百度也早已开始布局。此前，百度已通过师资培训教学研讨、深度学习公开课、深度学习布道师沙龙、AI 算法赛等比赛等多种路径，推动深度学习人才培养。

百度此前还推出了集合 AI 教程、代码环境、算法、算力和数据集的线上一站式开发平台 AI ，为深度学习人才提供实训平台。目前，AI 已上线400节免费课程、100个样例工程和数据集，提供100 GPU 集群算力，帮助开发者训练了超过7000个实验项目。借助这些工具，无论是零基础的初学者，还是资深的 AI 开发者，都可以提升自己深度学习技术水平，并能让自己的学习成果落地。

百度 AI 技术生态部总经理喻友平表示，让每一位开发者都能平等便捷地获取 AI 能力是百度 AI 的愿景，百度产教结合推动深度学习教育，用产业应用经验指导教学，通过教学为产业提供实用型人才。无论是零基础的初学者，还是资深的 AI 开发者，都可以提升自己深度学习技术水平，并能让自己的学习成果落地。

深度学习技术和背后蕴藏的思维方式，已经成为当下人工智能产业的基石，也是 AI 技术从业者、AI 项目管理者必备的基础能力和认知方式。业内人士分析认为，随着人工智能产业的飞速发展，人才对产业的拉动和支撑作用将更加明显，百度基于领先、严谨的技术实力切入人才建设，将为 AI 落地带来一个新的加速力。

一、美国环境工程专业研究方向

一般设立在工程学院之下，包含结构工程、力学工程、交通运输工程等多个学科领域，因此申请时选择的余地较其他专业更宽。

大气质量工程、水质量工程、环境流体力学和水文学、环境生物技术、环境化学、环境系统分析、环境政策与管理等。需要较好的化学和数学基础知识，主要有生物化学、物理化学、有机化学、无机化学、高等数学、工程力学等。

二、美国环境工程专业学位设置

项目通常分为两种类型：

工程硕士 ( of , MEng)

科学硕士 ( of , MS)

前者更侧重于实践技能和职业发展，后者更侧重于理论研究和学术发展。

硕士项目一般需要1.5-2年的时间完成。

通常授予两种类型的学位：

of (MEng)

of (MS)

两者的区别主要在于课程设置和毕业要求上。

MEng是以实践为导向的专业型硕士，主要培养具备高级技术能力和管理能力的环境工程师。MEng通常不要求写毕业论文，而是通过完成一些实际项目或设计来展示自己的能力。MEng适合那些想要从事环境工程相关行业或职位的申请者。

三、美国环境工程专业核心课程

核心课程一般包括以下几类：

基础课程 (如数学、统计、化学等)

专业课程 (如水处理工程、大气治理工程、固体废弃物处理与处置等)

选修课程 (如环境影响评估、可持续发展、环境经济等)

研讨课程 (如最新的研究进展和案例分析等)

基础课程是为了巩固和提高学生在数学、统计、化学等方面的基本知识和技能，为后续的专业课程和研究项目打下坚实的基础。

专业课程是为了让学生深入了解环境工程的各个领域和方向，掌握相关的理论、方法和技术，为自己感兴趣的研究方向做好准备。

选修课程是为了让学生拓宽自己的知识面和视野，了解环境工程与其他领域的联系和交叉，增强自己的综合能力和创新能力。

研讨课程是为了让学生跟踪最新的研究进展和案例分析，与其他学者和专家进行交流和讨论，提高自己的批判性思维和沟通能力。

四、美国环境工程专业就业前景

环境工程专业是一个具有广阔发展前景和社会价值的专业，随着人类对环境问题的日益重视和关注，环境工程师的需求也在不断增加。

根据美国劳工统计局的数据国外的环境工程专业，美国环境工程专业详情解析，预计到2029年，美国环境工程师的就业岗位将增长3%，高于所有职业平均水平。

环境工程专业毕业后可以从事多种类型和领域的工作，包括政府部门、咨询公司、建筑公司、制造业、能源行业、教育机构等。主要职责包括规划、设计、实施、监测、评估和管理各种环境工程项目，以及进行相关的研究、咨询。

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