我报名参加了史上第一个深度学习工程师认证考试，然后…

另外，由于英文世界的AI生态布局具有先发优势，造成一个明显的现象就是，大部分深度学习的教学、开发和编程都是在tensorflow、pytorch等英文框架上实现的。这就造成了两个问题：一是针对中国企业和开发需求的支持不够，二是技术的安全性和人才池都面临一定的风险。中文平台和认证标准还需要持续发力，百度职业工程师认证体系的打造，对此确实能起到一定的助推作用。

更重要的是，目前针对人工智能、深度学习的培训和技能证书，学习曲线都非常陡峭。不少科技公司，内部都会定期举办技术培训和沙龙分享，比如Google AI训练营、华为大学、阿里内训等。但只是针对极少数的顶尖程序员，提供的工具也是“从1到100”式的高阶辅助。

有程序员调侃过Tensorflow的学习过程：开始学，坚持，然后你就成功了！

对于大部分处在艰难入门和上升期的普通人，目前还没有一个完整的社会公认的职业技能发展路径。但可预见的是，随着人工学习神经网络成为社会的基础设施，我们必然需要越来越多的深度学习工程师来保驾护航。那么，建立渐进式的职业认证金字塔体系就变得非常重要。

从这个角度来看，职业认证标准体系，确实能在一定程度上倒逼高校和工业界AI教育和培训的查漏补缺。

当然，想要推行这样的职业标准，与科技企业自身在人工智能产业端的布局，技术引领优势和示范效应，以及生态能量紧密有关。缺少了任何一样，都难以让持证者知行合一，满足工业界的能力需求，从而实现职业理想。

具体到工程师考试上，现场有已经通过考试的学生，抛出相关问题：“不知道这个证书能够有什么作用”“在面试时会有加分吗？”。接下来需要做的，或许是通过一系列规划，让“更适合中国人体质”的职业标准进一步下沉到产业界，将人才需求真实与职业认证体系对接起来，。

总体来说，以一场500元的考试作为入场券，迈进深度学习产业的大门，学有余力的同学值得一试的，毕竟技多不压身，更何况还是深度学习这样的明日之星。不过，要是指望靠一纸证书赚取高薪，可能还要寻求更多的磨砺。

（编辑：温州站长网）

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