序　学会用AI解决真实世界的问题

创新工场于2017年开始举办的DeeCamp人工智能训练营（简称DeeCamp训练营），经过几年的积累和发展，已成为中国乃至全球最有特色也最有影响力的大学生科技训练营之一。DeeCamp训练营行之有效的方法论、知识体系、课程内容、实践课题，值得每一个即将或已经投身于人工智能领域的大学生、工程师、科研人员乃至产品经理认真学习。

人工智能是新一代产业革命的核心驱动技术，必将在未来的几十年里对人类各产业领域、各商业形态乃至个人生活的方方面面产生深远影响。但正如历史上每一次重大产业革命的早期进程一样，人工智能技术从稚嫩走向成熟、从科研实验室走向现实世界的过程也必然充满波折与挑战。今天的人工智能从业者普遍存在着科研属性重于工程与商业属性、对商业场景和市场需求缺乏了解、对技术与商业结合的本质问题缺乏深入思考、轻视或忽视产业基本规律等问题。例如，近年来一些曾经的明星AI团队，虽科研能力与技术出色，却始终难以解决产业中的真实问题，最终不得不走向失败的结局。

如何在30天左右的时间里，培养出擅长解决真实世界问题的AI中坚力量？

DeeCamp训练营用系统的方法论和出色的训练成绩给出了最好的答案。对参加过DeeCamp训练营的历届营员们来说，他们中的许多人都进入了世界顶级科技企业，用自己积累的对人工智能科技与商业化规律的正确认知，解决了各行各业的真实问题—他们正在从事的，不就是用人工智能等前沿科技来推动产业变革，以此改变世界的伟大事业吗？！

我认为，DeeCamp训练营最成功的经验主要有四点。

第一，学术大师与产业界领军人物梳理的人工智能知识体系。

掌握知识和理解知识背后的深层规律是两件完全不同的事。高屋建瓴的大师级人物善于描绘出那些只有站在学术或技术顶峰才能看到的最透彻、最立体的图景。DeeCamp训练营每年都会邀请科研领域的大师和产业界领军人物，如图灵奖得主John Hopcroft，人工智能领域世界级专家吴恩达、周志华、张潼，人工智能产业界领军人物孙剑、何晓飞，资深计算机科学教育家俞勇等为营员们授课。我自己也曾多次为营员们讲授科研、产业与商业间的规律。这些课程往往能给营员们带来更有助于理解知识体系的全新视角和方法论，让他们的学习方式在短时间内从一招一式的“点滴型学习”转变为能够博取百家、融会贯通的“系统型学习”。

第二，从学科知识过渡到工程实践的课程设计。

人工智能领域世界级专家周志华和张潼亲自担任DeeCamp训练营的课程设计顾问，他们和创新工场人工智能工程院的资深科学家、工程师一起，为DeeCamp训练营设计了强调应用场景与产业实践、重视市场与产品规律的完整课程体系，并围绕机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶、大数据等理论与实践的真实需要，丰富课程内容，开创了从学科知识过渡到工程实践的最佳学习路径。

第三，来自产业界的真实实践课题和训练数据。

每一位DeeCamp训练营的营员都有机会亲自尝试并解决来自各个产业界最具代表性的企业的真实问题，在合作企业提供的真实数据基础上完成机器学习模型的构建。真实场景和真实数据对于绝大多数在校学生，或者较少接触真实商业项目的研究员和工程师来说，都是不可多得的实践素材。对于每年DeeCamp训练营的每一个实践课题，营员们都会创造出让合作企业和产业导师眼前一亮的出色成果。

第四，发掘营员自主能力和自身潜力。

DeeCamp训练营给营员们提供了一个发掘潜力、展示自己的大舞台。营员们从第一天起就组成实践小组，自我组织和管理。他们像参加或运营一个创业团队一样，做好团队内部分工和项目计划，并在进展过程中不断评估团队效能、修正问题，以期在最终的结营展示环节获得好成绩。营员们还自发组织学习交流和知识分享，这实际上是营员们锻炼自主能力、提升综合素质的最好机会。

我非常高兴地看到，DeeCamp训练营的成功培训经验、方法论、课程体系、部分实践课题可以出版成书。以前DeeCamp训练营只能通过4～8周的培训，帮助数十位或数百位营员提升素质与技能。现在，这本书的出版可以让成千上万名有志于人工智能工程实践和商业落地的学生、研究员、工程师、产品经理受益。希望大家喜欢这本书！

最后，特别感谢将课程内容授权给本书的所有DeeCamp训练营讲师，感谢将真实案例授权给本书的合作企业，感谢为本书的出版付出辛勤劳动的创新工场DeeCamp训练营运营团队，感谢电子工业出版社博文视点的编辑人员，也感谢所有为本书的编写提供过指导意见或参与过本书文字校阅的朋友！

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