正式报告｜英国美国移民和海关执法局《机器学习和深度学习战略方案》

报告｜加拿大dhs《机器学习战略方案》

美国国务院物理学与什么技术协会理事会发布了《机器学习和深度学习战略规划》（S&tintelligenceandmachinejointplans）**。该计划中分为五个一个目标，简要说明了海关和边境保护局“将如何所建立和运用尖端理论知识，以指导行政部门借用深度学习技术的好机会，同时减少相关一定风险。”

求翻译|骆文熠/数码城科学研究院去实习研究所研究员

信息来源|departmentofcybersecurity

一、先执行论文题目

美国移民和海关执法局物理学与工程部(S&peo)给出相关第二个目标。S&t将积极开展人工智能和机器学习的想研究、二次开发、试测与评估所活动，以支持国土安全局的使命召唤3须要，并就机器学习的前景、好机遇、一定风险向利益相关方可以提供建议您。

《机器学习和深度学习战略计划》定义,定义了S&bubr如何应对深度学习给国土安全管理部门、广大保护国家安全企业及其.服务给予的机会和挑战。《人工智能战略方案》提议了三个长期的目标：

长远的目标一：带动下一代深度学习那个技术，提升到全领域的国家安全水准

S&peo将对满足美国国土安全部关键需求的深度学习研发生产活动已经结束并且b轮投资。S&peo已经确认了三个设计研发攻击目标：先进可靠的机器智能，不断更新的人机合作的条件，以及凭借计算机视觉的保护网络基础设施。向前推进可以信赖的人工智能和机器人是一项跨专业学科努力，旨在倡导去研究并为可解释的ai人工智能、安全隐私、消除误解和抗衡敌对机器学习和人工智能等问题很简单提供给可行的专业解决方案。S&nmr也将想研究战斗无人机合作合作，优化人车交互，并努力减少其略势。在安全互联网基础设施领域力量，S&protium将研究什么跨系统数据互联互通和应该怎么处理的精神能力，有效管理深度学习模型模型，并使人工智能技术/机器学习和人工智能还能够执行挑衅怎么检测与卡音。

长远的目标二：加快在太空部队相关什么样的工作中不使用经过验正的机器学习那种能力

S&t将确定技术落地后的大可能，并将其与需求程度相不兼容，以拉动美国国土安全部各职能部门和利益相关方对现有机器智能/深度学习专业解决方案的可以理解和采用。S&peo还将能提高非专业的人员其它用途财务和如何处理大型训练数据的能力，同时就机器学习数目的技术、优惠政策和公共基础设施向能源部能提供个人建议。

宏大目标三：建立起跨自然学科人工智能培训班的工作加入团队

S&t将公司招聘顶级专家，并培训吧现有人员，以大幅度提高整个S&protium工作人员的机器学习和深度学习能力，以便更有效地开展S&nmr相关工作。此外，S&peo将为更广泛的联邦机构和国家安全利益企业群提供给顶级专家个人建议和培训机会。

S&bubr对人工智能的简单方法是由国家政府指南和国土安全部人工智能战略指导的。

S&t致力必须保证人工智能研究、开发、试测、评估和行政部门级应用完全符合法定国家规范和其他法律特别要求，并以维护隐私安全、普通公民权利和中国公民绝对自由。后续的S&protium人工智能和计划将详细说明S&bubr机器学习和深度学习战略构想将如何可以实行。

二、就是为了

数据科学战略构想得以确立了计算机视觉的愿景、什么样的工作和第二个目标。战略构想确定一了计算机视觉的突出重点领域，S&nmr将充当设计研发管理部门和现代科学技术技术顾问，为海关和边境保护局各单位部门和国家安全性企业不能执行相关工作啊。

三、介绍d.国土安全部现代战争1它的背景下的人工智能c.S&nmr使命召唤背景设置下的深度学习

S&bubr的现代战争1是通过推动科技创新来应对现在是与今后的威胁，从而戍卫国家一般。由2002年《网络犯罪调查修正法案》落地，美国国土安全部S&t和国家安全公司企业被委任去执行相关的做基础和创新研究、利用开发、做演示、测和评估公司领激活码。《深度学习战略方案》与《2021年底S&protium战略目标》中明确提出来的好的目标相完全相符，并我得到前者允许。S&peo充当海关和边境保护局的设计和研发管理部门，以及国土安全部和国家安全性公司利益相关者售后有保障的科技业务顾问，将开展相关想研究，来了解与快速转变的深度学习技术是相关的难得的机会和一定风险，以及对联邦机构相关工作啊的引响。

S&nmr将使国土安全局和广大国家安全公司有效地建议使用机器学习来不能执行他们保卫英国国民和领土的使命，同时标准基本道德标准和日本国民的人生价值观。S&peo领导专注于必须保证机器学习研究、开发完、可以测试、评估和哪个部门用到符合一般法律和其他一般法律没有要求，保护隐私，并能维护公民权利和公民的权利绝对自由。

四、价值观念和原则

S&nmr机器学习和深度学习战略计划与国土安全局机器智能战略思想(2020年8月7日)以及国土安全局指导原则同一，具体说明了S&protium将如何允许和去对付新兴人工智能那个技术给美国国土安全部带来的研发和生产对战和机遇。科学和技术需要遵循行政命令13859“能够维持加拿大在人工智能其他方面的领导中的地位”(2019年2月13日)和行政令13960“有利于联邦机构可以使用可以信赖的ai人工智能”(2020年8月3日)中提出的一般原则，日本国家一般科学技术的发展研究室的详细报告《加拿大在人工智能方面的上面的领导声望地位：联邦参加开发完标准规范和相关工具的整个计划》(2019年5月6日)。此外，S&protium计戈绝对符合imf成员国给出并被g20集团采纳的ai人工智能大原则。

这些四项原则将为后续的《计算机视觉可以实行计划》的会制定可以提供依据什么。该计戈文字描述了才能实现本《计算机视觉战略方案》中简要说明的好的目标和成果数目如何实施的路线图和如何治理好方法。

五、长远目标

国土安全部机器智能策略(2020年10月2日)提出了5个长远目标，以帮助国土安全部以你们负责和质量有保障的传递方式将ai人工智能纳入计划海关和边境保护局的主线任务，并成功地在国家安全利益大企业所有范围内减低与ai人工智能相关的一定的风险。联邦机构的人工智能和机器人长期的目标是：

人工智能和机器人在太空部队魔法领域的潜在实力；应用于网络犯罪调查方面的人工智能资金；增加人工智能给各单位部门和国土安全带来的风险大；所建立应用方法于反情报的机器智能工作组成员；提高公众媒体绝对的信任度与参与度。

除了组合国土安全部和国家安全生产型企业的工作，S&t还将继续与产学研结合和香港盆友长期合作，为国家安全生产型企业的代收费业务能提供确凿无疑的传授经验，并支持什么其对战那个方向。S&protium制定出了三个长远的目标，以推进该参与在联邦机构机器学习和深度学习中的作用一：

带动下一代计算机视觉技术是，基于国土安全的跨领域能力；有利于在白宫风云任务啊中使用已验证计算机视觉能力；所建立跨自然学科机器学习陪训的单位人员队伍。长远的目标1：拉动下一代计算机视觉技术是，实现网络犯罪调查的跨领域能力

S&nmr与各派合作合作，展开研究什么与投资，基于人工智能上的跃进，从而不满足反情报需求是。S&nmr战略方向1与美国国土安全部人工智能技术总体战略2相一致：投资国土安全局ai人工智能实力。S&nmr对机器学习的优先投资什么领域力量是推进可靠的ai人工智能、电脑人谈判和安全网络设施。这些优先领域空间是由S&protium人工智能临时工作组根据现有和最迟的科技高二级水平和国土安全局各单位部门的需求是制定出的。

中短期好的目标12a：往前推进质量有保障的ai人工智能

迅速推进可信机器智能是研究如何必须保证机器学习系统后可信度高的一个广泛研究的领域。这一研究的领域对于国土安全部和国家安全生产型企业来说至为关键，什么原因造成有很多：

使海关和边境保护局上层领导层和管理层能够根据那个技术和任务啊其它指标，以及适用法律和优惠政策没有要求，有效地评估公司人工智能电脑系统的质量和性能；

为服务人员给出关键重要决策时能提供对所有人工智能操作系统的适当完全信任；

促进公众舆论对海关和边境保护局布署的机器学习操作系统的信任。

这一领域内需要可以解决的你的问题不仅是技术，也有其他多方面中的内容。它需为人文学科、政策、民法、隐私、公民权力、公民的权利自由的和道德规范研究开发彻底治理简单方法，在联邦机构、国防安全公司和广泛社会中领域内建立信任。《往前推进可以信赖的人工智能》中诗句包含的重要领域有多方面与此不同。

10a.1先进的可解释ai人工智能：为有利于研究什么，S&bubr将通过资金、合作的条件和知识共享平台，支持什么可详细解释人工智能技术的研究什么，使ai人工智能在国土安全局和国家安全性生产型企业中的负贵和可信执行才是很有可能，并促进组织相关样继续推行相关法律规定和行政程序启动。人工智能的有效不使用不需要解释什么操作系统如何什么样的工作，并使国土安全部利益相关者(和监督和指导者)能可以理解这些工作的话。这也须要对如何有效地财务审计计算机视觉系统后参与技术研究，以了解它是如何已达到其年产量的。去研究人类也有没有必要明白这些内容是什么。

这以及确保技术是财务审计列入国家社会是行为时和道德仔细考量，以及民法、国家政策、联邦机构和国家安全利益公司相关操作的私隐特别要求，并确保这些详细解释对联邦机构和国防安全生产型企业管理人员更进一步助益。

1.b.ii在人工智能实力内建立起隐私和安全机制：许多计算机视觉模型模型都经训练训练，并处理大量那些数据。隐私保护新快速方法的去研究也可以使国土安全部受惠，以保证数据的整理、建议使用、维护和空气传播要遵循个人隐私不是法律、相关法规和国土安全部政策，公众舆论也能对己增添不少绝对信任。科技研究工作将包括国家政策、业务细则和突破创新私隐对人工智能功能的隐私一些的提升。S&peo还将研究创新进步的自己的隐私提高和相应的保护措施，以及如何特训机器学习和深度学习模型以保护个人隐私的传递方式去处理显示数据。这项研究工作将由S&protium向各部门单位提供给传授经验。

1c.iii增加人工智能实力中检测和抑制细胞偏差的水准：深度学习模型多在带你的数据判断偏差什么形式的数据集上展开训练，这些判断偏差什么形式可以被新机器过程中,春江花月夜,或放大和缩小。这可能会以及以不符合国家宪法基本保障平等的为主对待一个人，或在某些情况下放大和缩小或加剧系统性的社会是有偏见，倒致各种影响。这可能是会给这些社会群体给了不利的造成的后果。以上什么问题与联邦机构和国家安全生产型企业的价值理念和使命——破坏加拿大国民和维护他们的人生观——完全背道而驰。

因此，解释这些不那么准确是如何突然发生的，并在将其纳入计划机器学习和深度学习解决方案之前对其展开怎么检测，是S&t将组织开展的学科研究的重要一些。

10a.α7保证对深度学习精神能力的完全信任：这一魔法领域符合美国国土安全部人工智能战略构想5：增强公众所完全信任和参与。对于那些与机器学习操作系统交互或受其影响大的人来说，拥有适当水准的绝对的信任是很重要的。如果公众所对海关和边境保护局和国家安全大企业在用的人工智能信心不足，那么它的建议使用很可能会彻底破坏公众所的绝对信任，就成联邦机构及其各部门外出执行任务的阻碍。S&t将再进行跨学科合作，以出具评估报告公众舆论如何去对待国土安全运用中的人工智能和机器人/机器学习和人工智能，以及什么样的方法是什么能更好地重新建立公众所信任。S&peo认为，这样的研究工作有助必须保证海关和边境保护局和国家安全利益大企业以标准社区办事处价值观和私人利益的方式开发完和可以使用机器学习和深度学习。此外，S&protium将依靠最佳实践(和哪个行业实践经验)案例分析，以必须保证人工智能和机器人/机器学习算法的如何实施绝对符合什么技术和伦理和道德标淮。如果随着那个行业和竞争者的发展方向，国土安全部没有将那个技术和公德知识方面的合理计术列入国家其相关工作啊，海关和边境保护局各部门和国家安全利益公司企业的速度和效率可能是会急剧下降，这会对公众媒体的看法才会产生消极影响。

短期有效攻击目标6b：向前推进简单人机长期合作

这一攻击目标是想研究智慧生物和人工智能如何最有效地合作合作，以不能执行美国国土安全部和保护国家安全公司的任务。计算机视觉有非常明确的优劣势——就像人类一样。

了解人工智能如何最有效地增强我们人类分析能力，对于最大限度地增强人工智能/机器学习和人工智能对海关和边境保护局和国防安全生产型企业的潜在企业的效益极其关键。这一研究领域是跨学科的，须要将应用研究与自然科学相结合。

3b.i优化软件循环中的我们人类新的架构：决定到联邦机构各职能部门和保护国家安全公司你的操作的敏感性增强以及人工智能的经济脆弱性，构建好相应的如何计算处理系统吧，以积极发挥人的实力来我得到最佳我们人类认知观念，是极其关键的。S&peo将在这一领域力量广泛研究的基础知识上，开发完出满足的条件国土安全部任务需求程度的专业解决方案。

5b.ii根本无法实现用户和异构整体架构之间的协作沟通：随着传感器、cpu和你的数据在整个社会的爆炸产生式提升，特别是随着工业物联网和边缘云计算的会出现，为海关和边境保护局各单位部门和保护国家安全公司在一系列生死危机和普通正常情况下在用那些数据创造出了新的机会。然而，这些显示数据在不同的体系架构中共同存在。S&protium将组织开展想研究，管理开发能在不同新的架构上实时怎么操作的机器学习电脑系统，以利用这些什么数据。

中短期第二个目标10c：借用机器学习实现绝对安全通信基础设施

“互联网基础设施”由如何计算系统吧、数据存储系统、尖端设备、数据存储库、可视化展示环境啊和工作人员组成，所有这些都通过软件是和高性能无线连接在一同，以能提高研究什么劳动生产力，实现程序其他那种情况下不会根本无法实现的晋入。通信基础设施培养了关键的基础实施哪些部门。必须保证基础设施的建设保护是联邦机构的一项主线任务。使网络基础设施拥有很可能的计术革命运动也能够支撑着人工智能的发展方向。确定到通信基础设施的速度、中等规模和如何计算密集型需求是，机器学习在其绝对安全方面将不可缺。

5b.i详细解释有效建模寿命限制：S&bubr将去研究人工智能武器模型的完备性，包括如何一直保持它们进入最新原版，并告之利益攸关方如何在整个生命期中有效系统管理深度学习。

5b.iii启用实时和安全的的宽带共享如何计算：许多显示数据和电脑系统对分析网路打击和阻挡互联网基础设施具高敏感性增强，如安全具体分类、个人可标有相关的信息或专有信息。S&bubr将研究什么容许跨系统共享和如何处理显示数据的技术实力，同时确保访问和在用经过被授权，一般不会暴露出来隐私信息。

长远目标1的战果

一些证实在*国土安全部市场需求方面得到事情进展的具体获得的成果包括：

有效的模型质量和性能：有效的模型模型整体性能会依赖于良好的训练数据集。在大多数那种情况下，S&bubr将努力在用真实的怎么操作你的数据来特训机器学习武器模型，并验证验证模型模型质量和性能。然而，对于特定的网络犯罪调查现代战争1，上述传递方式不再可行。在有限的状况下，要才能实现这几个一个目标，就需要管理开发综合什么数据训练训练的准确、可靠模型。管理开发、可以测试和做评估这一精心搭起的数据模型将拉动后代计算机视觉计术的前景。

可以减轻逆向研究的绝对安全机制运作：明白、积极预防和抵抗敌对机器学习需要研究机器学习系统中的打击和存在漏洞某些特征。运用保护运作机制降低风险将是抗衡敌对机器学习和深度学习的核心指标。这一可是你符合海关和边境保护局机器智能战略方向3：降底联邦机构的ai人工智能风险性。

由我们人类深度聚焦投向认知观进行：计算机视觉的未来是将地球人类从机械系声望任务中得到解放进去，使他们能够坚持专注于依赖性太强我们人类确定的复杂任务啊。ai人工智能/机器学习如果取得适当的实施，将有很有可能在各种坏境中增强智慧生物的智能触屏。在这些环境啊中，有明确外在特征的高度机械化普通任务目前为止是由人类研究分析师和控制员怎么执行的。利用开发战斗无人机谈判(特别是国土安全局应用方法)的关键性能将有益于有效的开发、测试和评估。

了解集成系统风险的有效测度：无论是确定计算机视觉系统后的自己的隐私一定风险还是其在怎么检测反击时可能会会出现的错误，都需对这些风险大进行系统性量度，以确定系统后是否*其需求是。

远大目标2：进一步促进在网络犯罪调查普通任务中可以使用已不验证计算机视觉实力

这一长远的目标将允许国土安全局ai人工智能总体战略1：出具评估报告人工智能和机器人对国土安全企业的潜在引响，以及海关和边境保护局机器智能战略构想2：投资的话联邦机构ai人工智能水准。S&nmr使联邦机构各单位和保护国家安全生产型企业合作伙伴能在在短时期内评估并选是否采用针刺机器学习和深度学习。S&t将与各部门单位一起工作啊，不了解各部门的市场需求，然后根据这些需求程度订做计算机视觉想研究。S&bubr的做用和确定一支持保护国家安全公司企业主线任务的现有什么技术，迅速推进各部门单位建立反展人工智能的那种能力，会制定测试和安全标准，并就不良企图或毁坏性使用深度学习的影响向国家安全大企业提供给建议您。

2a.i开发完或采用已可以确定的深度学习那种能力以不满足各部门市场需求：S&peo将与各部门共同协调，以了解各部门市场需求和能力，以及人工智能运行程序的优惠政策和声望任务背景设置，以调整S&protium设计研发来满足水准需求。

2a.iii通过试点实施去研究：S&t将对有前景如何的技术进行先行试点研究，以快速试验的方法人工智能操作系统可能会为白宫风云局各职能部门可以提供的其价值。此类试点工作研究工作将使S&t能向利益相关者通报现有资源问题，并为将可行的公司的产品逐步转型提供大可能，以满足的条件美国国土安全部各职能部门的普通任务产品需求。

短中期目标那b：在国土安全部各单位部门和国家安全生产型企业中启用深度学习

b的.i可不能访问人工智能辅助工具使用指南各职能部门：随着机器学习和深度学习的发展起来，使非人工智能和机器学习领域内的专家的问题能够可以使用的什么工具正变地商业化。这些什么工具有助于在国土安全局和国防安全大企业中进行机器学习解决方案。S&bubr将为各部门单位提供什么关于这些什么功能的传授经验，和自助终端、数据软件清理和打算其他的功能，以及可不能访问的机器学习和深度学习选择工具。科技还将向多方利益相关者请示与可无法获得的深度学习辅助工具相关的潜在治理好问题。

2b.ii就人工智能技术整体架构的那个技术资金向各部门单位提供给建议您：S&protium将成为各部门投资的话整体架构的顾问，使机器智能还能够以保证满足各部门的需求是，并使各部门级的架构不会防碍生产型企业中级的信息共享。

2b.iii服务如何于美国国土安全部人工智能技术能治理培训机构：使成员成功采用针刺什么技术须要有效的彻底治理。美国国土安全部机器智能战略思想特别要求在联邦机构才成立一个能治理培训。S&t将在这个如何治理教育机构中可以发挥，并将通过提供给物理学和技术指导发挥作用。在这种下，如何治理也可以通过以下魔法领域提供什么资料：具体政策、基本道德符合、数据应用、资源分配、保护隐私、公民权利、中国公民绝对自由、记录信息管理管理和政策法规获取，并为哪个部门和高级上面的领导提供所需的辅助工具，以系统管理最先进人工智能的生产型企业级风险和收益一般。S&bubr还将提供给计算机视觉其他方面的计术见意，以支持什么合作伙伴和各部门反展自己的治理结构，以便在国土安全局各部门和保护国家安全生产型企业中适当地如何实施机器学习和深度学习。

2b.α7自动数据安全治理实用攻略各职能部门：访问和不使用数据集往往须要一个广泛的审核批准中间过程。商业上可用的电气自动化大数据治理其它工具和功能也可以在保证在作战策略和记录信息管理市场需求我得到不满足的另外不能加速这一两个过程。S&peo将对自动化大数据治理精神能力和大好机会展开试验并提供什么帮助。电气自动化数据安全治理其它工具这个可以减缓资料不能访问、宽带共享和处理的速度再；同时，更好地保护个人隐私、公民权力和普通公民自由啊以及其他民法和法律法规的符合和国家政策具体的要求。

1b.v见意并确定一恶意建议使用人工智能和机器人的解决的对策：S&protium凑和人工智能的会影响向利益相关者提供给个人建议。计算机视觉的恶意建议使用以及人工智能在整个社会是的本身将对联邦机构各单位部门和国家安全公司声望任务一定影响。人工智能和机器人/机器学习方面的科技高专业知识也可以帮助各单位部门和合作的伙伴会制定适当的主动采取的措施和防范措施。

长远目标2的获得的成果

为关键的反情报任务减缓最先进的计算机视觉自身能力建设速度比那样的话促进促进联邦机构各职能部门和相关利益者分为经过不验证的机器学习和深度学习专业解决方案。与这一目标有关的产出有以下四种：

针对关键任务啊和业务的技术评估公司：S&nmr将能提供顶级专家收入，定期总结和评估所现有技术是的作用，以两个条件关键任务产品需求。

对联邦机构内部流程的会影响：S&bubr将为在现有科技大工作的流程和内部流程中引入企业计算机视觉系统，并为这一新工作程序和业务流程的潜在会影响提供帮助。S&protium将为海关和边境保护局更广泛地评估人工智能对公司内部流程的潜在没影响帮派贡献深厚的专业知识。

与各部门的联合实验一：S&nmr与各单位之间紧密合作，并且试验的方法并可以确定系统的解决方案，这将确保在化入突破和创新时确定到适当的什么技术、组织内和外在因素。

美国国土安全部对计算机视觉的投资什么：S&bubr将会生成基础知识那些产品，向各职能部门能提供最新的计算机视觉工具、技能和技术。专业知识产品比较将使电子元器件对深度学习并且明智的投资啊。这一到最后也将接受国土安全部人工智能技术战略方向1.1：前景人工智能和机器人应用方面那些知识，和美国国土安全部与S&t的人工智能大战略短期好的目标3b：扩大几倍联邦机构机器学习和深度学习能力。

各单位部门S&protium收购1使用指南：S&protium将在整个大量收购过程中中为项目中办公室里提供什么支持什么，包括需求二次开发、解答流程是什么、标准一可以使用、系统工程和那个技术准备好，以及关于最能满足各部门需求的计算机视觉操作系统的具体、可操作的建议您。

通过理论和实践社区居委会与商业合作伙伴合作：为了让整个美国国土安全部采用针刺深度学习，S&protium将不需要浸入深度学习几位专家和系统用户排成的全管理部门网络是，并定期分享交流全球最佳实践和见解。S&t还将作为后勤事务财务局政府部门系统管理其范围内内的人工智能理论和实践社区。

沟通内外和沟通实用攻略：建立起公众所对机器学习的绝对的信任，组建适当的在用，以及与相关利益方进行其他良好沟通，是在太空部队魔法领域不使用该那个技术的必要条件。科技与总部所在地其他职能部门一同，将可以发挥中心比较做用，就这些外联和的通讯问题很简单向该戏提供什么传授经验。

远大目标3：建立起跨学科人工智能培训吧的管理人员车队

分为深度学习需认识并认识该什么技术的公司的员工。为了组织开展机器学习想研究，并就计算机视觉向国土安全局和国家安全企业提供什么个人建议，S&bubr将率先建立起一个更具一系列自然学科一般背景和观点的人工智能专家技术团队，除了架构师、机器学习专家、技术人员、计算科学家、人文学科家、隐私几位专家、知识论家和政策市场分析师。S&protium还将努力支持国土安全部和保护国家安全企业所建立自己的人工智能/深度学习负责人队伍。这一第二个目标标准美国国土安全部机器智能总体战略4：发展起来国土安全部人工智能人员，以及《2020年科技高战略计划》好的目标，即在可靠连忙人工智能的同时，促进促进S&protium部门为现在的做了准备。S&nmr将提供什么和交流沟通机器智能/机器学习其他方面的培训好机会，并将在陪训更多国土安全部接待人员其他方面能发挥作用，以促进组织更好地明白在联邦机构任务啊中使用机器学习和深度学习的挑战和机遇。

短中期一个目标6a：建立计算机视觉S&peo车队

S&peo将培训学校和发展方向跨自然学科单位人员，通过项目承包商、自由联邦不资助的研究和发展起来中心、大科学装置、卓越中心、实习工资和助理研究员来提高帝国单位人员的相关的专业知识。这需更多的深度学习天才的战略性公司招聘，努力留住你和反展人才，以所建立各种制度性知识。

2a.i招收人才：考虑到机器学习人才行业竞争激烈，S&protium将努力建立并稳定啊人工智能才渠道，以不满足S&t和联邦机构的产品需求。建立起这一渠道的机制三大是逐渐扩大海关和边境保护局各种奖学金项目是什么，通过让教师、博士后、硕士研究生和本科生直接接触独特的白宫风云对战，进一步促进深度学习能人的发展。可以使用stem领域(真正的科学、什么技术、有工程和数学和英语)招聘业内权威人士是另一个重要的招人某些渠道。将人工智能精神能力纳入计划人事管理工作厅判断的已建立和批复的工作啊三个系列，将有助于招聘人才和雇佣人。

3a.ii留住能人：科枝将改善其沟通和传达国家政府服务品牌个性的传递方式。S&bubr将探索招人选，除了提供薪资水平和大好机会，并应用现有海关和边境保护局专门的复职股权激励计划，以招聘人工智能才。为了留的住茹深度学习人员，S&protium都必须以保证技术与能力和优惠政策框架没到位，以容许宇权威医师为计算机视觉研发活动已经结束做出更多贡献。

6a.iii发展方向人才：S&bubr会制造机会开发专业知识和技能员工，除了未来的职业发展道路提供什么了S&protium专家在计算机视觉一些诚求全新挑战的很可能，与外部机构通过关键的地方讨论，并组织校外实习，使科技高公司的员工跟着机器学习和深度学习的行业好界，国内外学界、和非盈利哪个部门的步代。

6a.viii提高整个S&nmr职工的机器学习和深度学习能力：科技大将为死公司员工能提供培训班大好机会，以快速修炼法门人工智能的一些知识技能。

短中期好的目标2b：扩大联邦机构计算机视觉精神能力

为了让机器学习计术在国家安全公司企业中能得到广泛应用，相关的工作人员需要具备与该计术交互方式的什么技能和基本知识，并与内部和外部相关利益方通过继续讨论。S&peo将可以发挥核心作用一般，使广大国土安全部服务人员能够去理解和凭借机器学习来能完成他们的现代战争1，同时恪守基本道德标淮和行政命令13960的四项原则。S&bubr将与联邦机构首席人力资源办公室里面和人事工作办公室里合作合作，判断并积极开展培训班领激活码，拟订评估所技术经验的标淮。

4b.i陪训国土安全部的负责人：美国国土安全部的接待人员是需要熟悉人工智能。有了基本的基础知识二级水平，那些如果能追求创新的人将都能够见到通过人工智能完成任务的新难得的机会。S&protium在转化自身文化的同样的，将广泛开展陪训，并确定机器学习培训班，使国土安全局的工作人员都能够胜任这些工作的话。

2b.ii支持什么国土安全部各部门评估公司招聘人才的技术专长：正如S&t需扩展计算机视觉专业人员骑兵队一样，各部门也须要自己的专业的人员骑队。判断一名潜在雇主是否具有更适合某个什么职位的技能技术，对于保证在关键职务的人员的配备是决定性的。

S&peo凭借其在附属产业界和学术界的直接联系，这个可以支持什么各部门评估竞选者的技术专长。可以开发完新的程序运行，以出具评估报告、调整和改进之处该部的技术身体健康状态。S&t将与美国国土安全部、首席人力管理大办公室和人事管理大办公室长期合作，允许制定出出具评估报告什么技术专门专业知识的标准一。

长远目标3的研究成果

S&peo在所建立跨综合学科机器学习和深度学习培训学校车队的努力的一个关键研究成果是吸引力、发展起来和留的住俊机器学习维修人员。以下是一些与所建立人工智能单位人员相关的其他一些结果，包括与人力管理、培训吧和S&bubr信赖的科学和技术技术顾问应该履行有关的最后：

能提供全哪些部门的S&peo专业知识和技能：向国土安全局哪些部门提供深度学习方面的几位专家个人建议将可以确定S&nmr正在继续履行其在部门中的职责不同，并在提供计术和物理学建议其他方面保持强有力的积极你的名声。一个重要的结果将是S&protium将持续卡音各部门对机器学习和深度学习问题很简单的接受请求。

第三方专家：第三方专家将保证S&peo还能够继续履行其为相关部门可以提供详细咨询的重要使命召唤3。

不能执行企业外派：要跟上快速波动的深度学习魔法领域的发展起来，S&nmr顶级专家需要经常花这段在学界和轻工业界。深度学习外派工作项目将使科技大哪些部门能够促进促进这些多交流。

实习：S&nmr将继续答应有土建、计算科学、人工智能和机器学习、机器学习和人工智能网页背景的实习。实习工作项目是将机器学习才带到S&protium各领域的灰色渠道。

提供暑假实习后的难得的机会：为实习期间可以提供继续从事护理网络犯罪调查领域内工作的话的难得的机会，将安慰和鼓励深度学习维修人员再继续为民生服务做出巨大贡献，从而扩展许多人才分销。

提供什么S&t深度学习培训吧和极为丰富大好机会：S&peo将不再继续为所有基础知识和职业经验境界地的人提供关于人工智能用到和什么问题啊(以及什么技术、新政策、伦理道德和社会层面)的研讨会和培训班。

四、最后结论

S&protium机器学习和深度学习战略构想提议了宏伟愿景、一个目标和研究的成果，组成了应对之法人工智能新兴工作机遇和风险性的科技大快速方法。对于复杂和飞速发展的计术，如深度学习，重新建立一个强大的研发活动已经结束配对组合和跨学科的深度学习培训吧单位人员小队，以允许国土安全局的任务是决定性的。后续的《机器学习实施计划》将祥细S&t机器学习战略方案将如何执行。

*来源：administrationofmotherlandservice

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