和机器学习技能。其中一些来自外部资源，该公司的首席技术官Jonathan Sander这样说道。“但其中很大一部分是点对点的。”
他说，对于不同的工程团队，实际培训是不同的。“对那些将要动手研发的人员，他们正在寻找更全面的入门课程，然后是我们生成的点对点材料，最后进入我们培养研发人才的指导系统。从基础知识到应用程序的所有一切，这条发展轨迹简直无所不包。”
他说：“我们的客户总是受益于技能娴熟的工程师。机器学习培训使他们做好了准备并在这方面为他们提供了很好的建议——用我们的机器学习驱动解决方案，并且大体上将机器学习作为一种有价值的工具。”
Insight Engines的技术副总裁Darien Kindlund说：“我们先让新员工逐步小范围地接触我们的开发渠道，他们所做的改变会对客户产生巨大的影响”。然后，他们将继续致力于改善工作流程，同时仍由经验比较丰富的导师监督。
Kindlund说，到目前为止，大约65％的技术和非技术员工都接受过这种培训，培训的重点在于机器学习，自然语言处理和数据科学。
他说：“我们通过在应用环境中提供专注于客户影响的在职培训，我们得知，相较于学术环境，团队能更快地吸收、学习和拓展这些技能。”
网络安全供应商Vectra Networks也专注于在职的，点对点的培训。
该公司数据科学团队负责人Kevin Ni表示：“通常情况下，我们有经验比较丰富的导师与新员工合作，提供相关建议并指导员工使用机器学习方法。通过这样的方式培训员工，我们就可以让他们朝着我们处在的独特问题空间发展。这在某种程度上预示着客户能更快地得到结果。我们还鼓励员工在不熟悉特定课题的情况下对主要的在线课程进行审计。”
网络安全供应商Cavirin Systems的首席技术官Joseph Kucic表示，指望员工自学，这样的速度还是不够快的。直到最近，他还在威瑞森（Verizon）的企业人工智能工作组工作。
他说，如果你迫切地需要人才，那么你能采用激进的行动，比如收购另一个企业来获取人才。“但从长远来看，采取合作伙伴导师的方法（partner－mentor approach）才是重点。”
在培训员工用任何新兴技术时，跟上创新速度是关键。这就是说要采取持续的方法来培养新技能。
Invoca这家位于加利福尼亚州的呼叫情报供应商（call intelligence vendor）大约一年前发布了机器学习产品Signal AI。由于机器学习现在是该公司的核心关注点，因此培训至关重要。
该公司的产品管理总监Sean Storlie说：“我们在各个部门举办教育会议，向内部团队介绍人工智能基础，以及与我们的人工智能解决方案产品相关的内容。该公司的数据科学团队每季度都有和AI相关的培训。此外，员工可以用公费参加在线教程，会议和现场培训。
OpenText的安全性、发现和分析工程的副总裁Lalith Subramanian说：“我们创建了有助于其它公司实施机器学习和人工智能的软件。在内部，我们发现技能必须不断更新。”
他说，公司为员工提供学费报销计划，并且在过去三到四年间不断地实施培训计划。他说：“例如，假如我们有一个交换神经网络这样的课题需要接受培训，我们就会引进一个培训公司并让一组员工接受培训。”
有些公司不愿意投资AI相关的培训，因为它们担心员工很快会另谋高就，将他们的新技能转化为高薪。
OpenText的Subramanian说：“在科技行业，特别是在硅谷，一群机会主义者将接受最新的培训，以便在面试中表现出色，但没受过这样的培训也不见得会表现得很差。”
另一家为员工提供大量与AI相关的培训的网络安全公司是Demisto。
该公司的联合发起人Rishi Bhargava说：“我们并不担心人才流失，作为一个企业，我们坚信，训练有素的员工就是快乐的员工，能更好地完成工作。此外，鼓励技能提升只是我们整体公司文化的一个方面。若公司帮助员工接受培训，然后员工离职了，员工肯定一开始就对该工作不满意。”
安泰的首席安全官Jim Routh说：“这教会他们很多在市场上越来越吃香的技能，这对专业技术人员来说是件好事。”
他说，安泰有一个向公司的每一位安全专业技术人员传授数据科学基础的计划。继续留在安泰，员工不但可以继续接受这种培训，而且还可通过他们在尖端应用程序中学到的技能，即最先进、非传统的安全控制措施。
Routh说：“我们在健康和业务方面与一个由数百名数据科学家组成的数据科学团队展开合作，我们一起开发了一门核心课程，该课程结合了商业化的在线培训和我们内部开发的一些培训。”
到目前为止，已有200名安全专业技术人员参加了必修的基础课程。他说：“如今，我们教这门课程已经两年了，起初它是选修的，但它很快是我们教授的最受欢迎的课程。”
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