对于 Facebook 来说，AI 技术是提升用户体验、创造新体验的一大法门。该公司表示，每天处理数十亿的发文、评论和照片，需要开发出“地球上最高效”的 AI 系统。
但 AI 领域的人才和专业知识十分缺乏，尤其是深度学习。即便是 Facebook 这样的巨头，也一直感受到招募压力。
顺便说一句，李开复前段时间把 Google、Facebook、Microsoft、Amazon 以及中国 BAT 比喻为 AI 人才的“七大黑洞”，把行业人才吞噬一空。即便如此，无论人、技术还是资料，离满足巨头们的胃口仍然差得远。
就业市场的 AI 工程师已经被瓜分一空，但企业还需要更多。
在全世界范围内，高校纷纷上马 AI、机器学习、资料科学的专业以及课程。但这只是问题的某一方面：现在非常多工程师，缺乏在实际业务环境做 AI 开发的第一手经验和履历。
为填平这一道技能鸿沟，Facebook 在 29 日晚上宣布创建 Facebook AI Academy，对公司内部员工进行免费 AI 技能培训。
Facebook 表示：
“我们坚信创新以教育为基础。透过向公司工程师提供最前线的 AI 技术培训，Facebook 能够向全公司业务线部署更多的深度学习专家。当下，Facebook 有超过 40 个技术团队、超过 25% 的工程师在产品服务中要用到 AI 。我们想要进一步提升这个数字。”
据了解，Facebook AI Academy 的培训分为两部分。第一部分是要求学习者亲身实践的深度学习课程。课程由身为 Facebook AI 研究实验室（FAIR）首脑人物之一的 Larry Zitnick，与其他顶级专家共同设计，让 Facebook 全公司的工程师能够直接向 FAIR 专家学习。学院课程的主题包括深度学习基础、CNN / RNN 以及增强学习等相关话题。一套课程包含 6 节课，结合学术理论讲解和在实验室亲自动手开发深度学习模型。
（Source：Facebook）
第二部分是让学员获得更深度的亲身实践经历。为此 Facebook 开设了 AI Immersion Program（项目名称：“沉浸在 AI 中”）。该项目提供工程师到 FAIR 上班的机会，锻炼一到两年。这期间，他们会与行业顶级专家共同从事各领域的研究项目，包含深度学习、电脑视觉、自然语言处理、语音、推理等等。“毕业后”，工程师离开 FAIR 团队把知识应用于 Facebook 的其他技术团队，比方说 Applied Machine Learning（应用机器学习）、Newsfeed 部门。这样做的目的，不但把 AI 专业知识扩散到全员，也是为了在 FAIR 和公司其他部门之间创造更好的合作、分享社群氛围。
据了解，在 Facebook，AI Academy 的培训项目一直非常热门，想上课的人太多以致上课人数爆满，回馈也十分正面积极。对 FAIR 研究人员来说，这也是向各领域技术专家学习、拓展人际关系的好机会。AI 技术研究已经变得极度复杂，需要高效的软件平台、大规模计算集群，以及大量资料资源。因此，做前线 AI 研究必须要出色的工程开发人才。AI Academy 为 Facebook 的技术人才储备提供了紧密的联系。
Facebook 最后还表示：
“我们清楚，为加速专案进展，并保证流水般源源不绝的工程技术人才；保持一个充满活力的学术研究社区十分关键。做为 Facebook 对外开放思路的执行，FAIR 一直在向全世界的 AI 开发者社群提供开源软件以及硬件。其中一些我们的开源工具请看这里。Facebook AI Academy 目前只对 Facebook 内部技术员工开放，但我们会继续评估向广大学术社群分享知识的机会。”
最后一句话给了我们希望：或许有一天，全世界都能听 FAIR 讲课。
- Facebook AI Academy
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