行业的迅猛发展也随之带来市场对技术型人才的巨大需求，中国正在掀起一场IT人才争夺大战。作为IT行业发展的强大推动力之一，IT培训学校迎来蓬勃发展，而校企合作共建人才培养也日益成为推动学生就业的新模式。
多年的实践表明，校企合作可有效提高学校的教学质量和学生的就业能力，雄厚的师资力量和优质的硬件设施在其中所起的作用同样有目共睹。近日有幸走进达内时代科技集团，与集团IT总监陈安和先生了解到优质的硬件设施在促进职业教育方面所起到的支撑作用。
达内教育IT总监陈安和先生
先来了解下达内时代科技集团：
达内时代科技集团(以下简称“达内教育”)成立于2002年9月，是目前中国IT职业教育的领导品牌。2014年4月，达内教育成功在美国纳斯达克上市，凭借雄厚的技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务体系，在用人企业中树立了良好的口碑，连续3年复合增长率超过50%。
达内教育目前已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、武汉、杭州、西安、苏州、成都、沈阳等60个大中城市成立了200家学习中心，拥有员工近1万人，截至目前培训量累计达近60万人次。达内教育业务领域覆盖职业教育全产业链，开设Java、Android、iOS、软件测试、C++、Linux云计算、Web前端、VR等21大课程体系，为全行业提供高级应用型人才。
达内教育与高校联手，共建就业新环境
国家一直在大力发展推进职业教育改革，也在鼓励相应的学校参与专业的培训。目前，软件开发的技术更新换代比较频繁，达内教育通过对市场的敏锐洞察，以专业化的课程定制，在专业共建、大数据、AI等领域与国内一千多所高校达成合作，精准匹配招聘单位的用人需求。
陈安和总监介绍说：“达内教育目前与高校的合作模式主要有两种：第一，利用达内教育的培训中心场地，学生可以通过线上线下两种方式进行学习。第二，院校提供培训场地，达内教育投入设备与师资，完成校企的教学共建。学生在校内的课程往往会与市场产生一些时间差，这导致学生在校完成学业后，可能与招聘单位的实际需求不匹配，无法立即上手完成一些项目。达内教育刚好就起到了桥梁的作用，使学生更好地接触市面上的主流技术，并同时减少招聘企业的运营成本。”
为了更好地推进校企共建与职业教育，达内教育对硬件设备的要求很高：第一，节能省电，多点部署，满足学生长时间的开机需求;第二，方便管理，优质售后，保证日常培训的有序进行;第三，强强联合，优势互利，提升达内教育的品牌形象。综合考虑后，达内教育与戴尔展开合作，选择了戴尔Latitude商用笔记本、OptiPlex商用台式机、成铭商用台式机、Precision工作站和显示器作为培训与日常业务设备。
达内教育在教学中广泛使用戴尔OptiPlex台式机及显示器
强强联合--达内教育与戴尔的多角度合作
在教育培训方面，达内教育的学员培训周期一般在五个月左右，随着学员数量的不断增长，达内教育一方面要针对不同的培训项目提供配套的高质量硬件设备，另一方面也要不断完成系统的初始恢复与环境重新搭建。戴尔电脑的卓越品质和性能，与达内教育的需求不谋而合。目前，达内教育每年对戴尔电脑的采购量都在2万台以上，未来也将持续增长。
戴尔商用产品线可以全面满足各种类型的使用需求，针对达内教育不同的培训课程提供最适合的产品组合。陈安和总监对此深表认可：“我们在教室里主要选择了戴尔的商用台式机和显示器，其中OptiPlex微型机可以直接挂在显示器后面，在节省空间的同时用来配合硬件要求不是很高的Java课程。成铭系列拥有独立显卡，可以满足大数据、云计算以及UI等方向的培训需求。对于一些图形处理的课程，包括近几年热度很高的VR技术应用，我们选择部署戴尔Precision工作站，来处理复杂的创造性工作负载。而Latitude笔记本电脑则主要用于我们自己的员工办公以及K12编程教育，Latitude系列产品轻薄耐用且性价比较高，使用和管理都十分便捷。”
戴尔成铭商用台式机为达内教育提供可靠的技术支持
对于优质合作伙伴的探索，达内教育也经历了一番波折。陈安和总监表示：“达内之前也采购过兼容机，但由于故障率较高，经常会影响培训课程的顺利进行。比如，学员在写代码的过程中，如果机器突然发生故障，可能导致信息丢失，大量的时间与心血白费。戴尔的机器在出厂前都经过了严格的检测，其稳定性、耐用性与高品质有效提高了学员们的使用体验，机器故障率低，学生满意度高，这也是我们选择与戴尔合作的重要原因。”
教育行业的另一痛点是需要配合每一轮的新开课，不断将电脑系统恢复到初始状态。这也是达内教育在开展工作中遇到的一个问题：“越来越多的设备给我们的管理带来了很大的挑战。每次开班前，我们都需要把学生用的环境重新搭建，并将硬盘恢复到最初的基础设置，这极大地增加了我们的工作量。”戴尔针对中国教育市场开发的硬盘保护增强套件，有效满足了达内教育的管理需求，实现了高速系统恢复、远程监控、PC 资产管理，并可在不同操作系统及应用程序间无缝切换，打造更为流畅的课堂互动体验。
戴尔产品以其卓越品质和性能赢得同学们的信赖
因材施教，迎接未来挑战
对于即将走向工作岗位的大学生来说，拥有一份好工作至关重要。目前，达内教育在职业培训上不仅涵盖IT行业的，也有UI、会计、网络营销等课程。陈安和总监详细介绍了相关细节：“我们在招生过程中，会通过前期的考核，来分析学员真正的兴趣点与擅长的方向。这样做主要是出于对学员的接受能力考虑，对他保持学习兴趣与未来就业都能起到更积极的作用。同时，我们在课程进行中，也会对学员进行全程跟踪，并根据学员的实际情况安排线上线下辅导，保证培训结束后学员的课程掌握度。”
达内教育目前培训范围不仅是大学生，少儿编程即K12领域也在运行中。在少儿编程这部分，达内教育更多使用戴尔Latitude系列笔记本电脑，不仅操作方便，而且便于携带和学员们交替使用，更好地满足了少儿编程教育的设备需求。
神经网络旨在模拟人的思考方式，思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。而神经网络主要就是模拟人类的逻辑思维。
逻辑思维是人们在认识事物的过程中借助于概念、判断、推理等思维形式能动地反映客观现实的理性认识过程，又称抽象思维。它是作为对认识者的思维及其结构以及起作用的规律的分析而产生和发展起来的。只有经过逻辑思维，人们对事物的认识才能达到对具体对象本质规定的把握，进而认识客观世界。它是人的认识的高级阶段，即理性认识阶段。
同时，逻辑思维是思维的一种高级形式。是指符合世间事物之间关系(合乎自然规律)的思维方式，我们所说的逻辑思维主要指遵循传统形式逻辑规则的思维方式。常称它为“抽象思维(Abstract thinking)”或“闭上眼睛的思维”。
例如由笛卡尔提出的著名的“我思故我在”，我无法否认自己的存在，因为当我否认、怀疑时，我就已经存在!”因为我在思考在怀疑的时候，肯定有一个执行“思考”的“思考者”，这个作为主体的“我”是不容怀疑的，这个我并非广延的肉体的“我”，而是思维者的我。所以，否认自己的存在是自相矛盾的。
这个“我思故我在”就是典型的逻辑思维产物。
神经网络可以算是人工智能领域中一个小小的部分，简单来说就是通过一些列函数的串行和并行来拟合一个已经产生了一系列数据(x,y)的黑箱系统。
因为神经网络的这种特性，让人很难追溯产生的结果的原因，所以一般很少会用于推荐、运营相关方面。
作为一个数学不太好的设计师，神经网络的入门可以说是对数学要求没有那么高对我等相对来说比较友好的一个方向。
神经网络的点和点通过权重连接。把神经网络训练好了(就是权重调整好)。然后，让它去识别一个输入，把一个输入从神经网络出来后，就会被映射到一个输出(一个分类)。 所以也很适合做分类器。
我这里引用PararthShah在Quora(贾伟 翻译)上对机器学习(神经网络是机器学习的一部分)的解释：
你需要挑选芒果，你不知道什么样的芒果最好吃，所以你就尝遍了所有的芒果，然后自己总结出个大深黄色的比较好吃，以后再去买的时候，就可以直接挑选这种。 那什么是机器学习呢，就是你让机器“尝”一遍所有芒果，当然，也假设它知道哪些好吃，让机器去总结一套规律(个大深黄色)，这就是机器学习。具体操作，就是你描述给机器每一个芒果的特征(颜色，大小，软硬……)，描述给机器其输出(味道如何，是否好吃)，剩下的就等机器去学习出一套规则。
神经网络特别适合用于分类，比如图像识别、垃圾邮件识别等等。这种能自动对输入的东西进行分类的机器，也可以叫做分类器。
每进行一次分类就被称为一个神经元，理论上只要足够多次的分类就可以把任何复杂的东西都能分类。相似的神经元构成一层。
当一层神经元搞不定的时候，怎么办?两层呗，两层搞不定就三层呗，如此反复叠加。上一层的结果可以当做下一层神经元的输入，直到最后一层再输出结果。
比如：
第一层分类出是一只狗。
第二层分类出是一只黄色的狗。
第三层分类出是一只黄色的金毛。
看到上面的例子，我相信大家都大概明白了神经网络的运作原理吧。神经网络虽然听起来特别高深、让人肃然起敬，但其实并不是特别的难。让人容易想起一个弹幕-“什么都好，就是有点傻”。
不得不说神经网络从某种程度上来说是有点傻，在实际应用上一般是不会设计超过五层的神经网络，因为层数越多越复杂、性能越低。
想要训练神经网络认识狗的话，就给它看几百万只狗、几百万只猫并标识什么是狗什么是猫，让神经网络自己提取共用特征。然后让神经网络分批看几十万张随机挑选的动物图片，每张图片可以附带一个标注(人为标注出是什么)，如果神经网络得出的结果与人为标注的结果不同则自动修正。
如此反复找到识别率最高的批次。
讲到这就不得不提BP了，BP算法是一种计算偏导数的有效方法，它的基本原理是：利用前向传播最后输出的结果来计算误差的偏导数，再用这个偏导数和前面的隐藏层进行加权求和，如此一层一层的向后传下去，直到输入层(不计算输入层)，最后利用每个节点求出的偏导数来更新权重。
BP神经网络可以用作分类、聚类、预测等。需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。
BP神经网络主要是在实践的基础上逐步完善起来的系统，并不完全是建立在仿生学上的。并且里面的某些算法，例如如何选择初始值、如何确定隐藏层的节点个数、使用何种激活函数等问题，并没有确凿的理论依据，只有一些根据实践经验总结出的有效方法或经验公式。
BP神经网络虽然是一种非常有效的计算方法，但它也以计算超复杂、计算速度超慢、容易陷入局部最优解等多项弱点著称，因此人们提出了大量有效的改进方案，一些新的神经网络形式也层出不穷。
决策树和神经网络都可以用来做预测，线性回归、逻辑回归也是可以做预测。方法还挺多，但一般我们选择准确率最好的那个模型。
决策树因为其特性可以清晰和直观的知道整个决策流程，而神经网路则是通过算法产生一个最终的结果，这个结果是一些权重数据。所以在大数据的应用领域我更赞成决策树。可能这个跟自己的一些理念有关。达内教育与戴尔达成全方位合作
面对充满挑战和期待的未来市场，陈安和总监表示：“现在的信息技术发展较快，达内教育将一直坚持在自主研发课件的基础上，紧跟市场的变化和企业的用人需求，因地制宜地继续投入研发，培养更多的优秀IT人才，促进大学生和新生代编程人员为IT行业发展贡献自己的力量。”
未来，达内教育也将与戴尔展开更深层次的探索与合作。作为对“在中国，为中国”戴尔中国4.0战略的持续践行，戴尔也会积极帮助推动达内教育在IT及更多领域的人才培养与创新发展。通过双方的资源整合与优势互利，更好地服务中国教育市场。
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