百度大脑为人工智能时代培养主力军

  • 来源: 互联网 2019-07-15/15:38 访问量:
  • 每年桃子收获季节,各个桃园就需要招募大量的工人来完成分拣桃子的工作。起初,人工分拣桃子基本上都靠工人的手感和肉眼观察,因此耗时长、误差大的问题是常事,参差不齐的桃子运往市场,经常会影响销量。2017年暑假,来自北京工业大学自动化专业的三名学生成功研发出了智能大桃分拣机。这台解决了果农心病的智能机器即结合了自动化专业知识和百度AI技术而来,其中便运用了大桃品相识别系统,能根据桃子的大小、颜色、品相来自动分拣,实现"桃脸识别"。这套识别系统是学生们利用百度PaddlePaddle深度学习平台的能力开发而来,智能桃子分拣机节约了大约90%的人力成本。

    如今在各行各业中,深度学习技术的应用,已在非常直接地帮助提高生产效率降低成本了:精密零件智能分拣,单人工作量从1天缩短为1小时;林区病虫害周期性监测,从每月人工采集变为每半小时自动采集;AI简历匹配系统使得面试成功率提升至少五倍。由此可见,人工智能赋能为各个产业带来价值是巨大的。据艾瑞报告《2019中国人工智能产业研究报告》(以下简称《报告》)指出,2019年人工智能赋能实体经济预计贡献收入超570亿。

     

    而深度学作为智能时代最基本但高赋能的一个操作系统,从训练框架、模型到预测框架,所有的业务模型、所有的应用都基于这里产生,计算机视觉就是其一。

    计算机视觉包括静动态图像识别与处理等,对目标进行识别、测量以及计算,应用场景广泛,尤其是工业应用领域,场景最丰富的就是目标检测技术,图像的分类、定位、分割等应用了离不开目标检测的前置动作。面部检测、人流统计、图像搜索引擎、卫星图像分析、仪表指针读取都是目标检测在各行各业的落脚点。而"百度AI快车道——企业深度学习实战营" 则给有深度学习应用需求和场景的企业技术人员提供了一个学习和交流的渠道。

    "深度学习",离生活很近 靠未来很紧

    深度学习正在解决实际的产业问题。一位大学时专攻计算机专业的学员表示,在他毕业后,进入了一家科技公司,主要方向是OCR技术应用在票据检测中:"我们之前都是用传统的目标检测算法,文本识别的精度远不及深度学习的好,在很复杂的场景下效果比传统算法好很多,况且PaddlePaddle有成熟的框架,工作中也确实用得到。"

    此外,来自自动驾驶相关领域的学员,也直言不讳地指出,这一产业尚处于不断发展的阶段,仍有许多技术问题亟待解决,而目标检测技术则是其中非常重要的一环。"自动驾驶对安全性要求非常高,因此目标检测技术很重要——识别车辆线、障碍物,根据传感器获取的图像视觉去把道路的信息提取出来。"传统的目标检测方法在该领域已经取得了一些成果,而在深度学习进入后又不断创造着更好的纪录。"计算机视觉是很热门的一个方向,还是对行业有很大帮助的。"看到当天满满当当的会场,他也分享了自己的看法。

    当天,现场还有从事AI相关算法研究工作的两位学员,在该研究领域已有平均5年经验。他们表示,目前国内众多AI开发者主要依靠的仍旧是经典算法模型。"在底层,可以按照自己的需求来修改模型的人确实不多,做出适合自己算法的人还是很欠缺的。"他们也同时指出,"因此,深度学习的实践课程更显得更有意义和价值。"

    深度学习的实践课程还吸引了众多高校学生,当天的课程虽遇上北京暴雨,却没有浇灭这群年轻人对知识应用于实践的探索热情:"我们实验室主要做的是相机采集图像到产生最后的彩色图像这个过程的研究,而我主要做的则是相机的材料模式,如何用它产生高质量的图像,这些都属于深度学习范畴。"他兴致勃勃的举例说明道:"比如你用的手机,现在为什么可以媲美单反,照出来的照片已经能帮你去'照骗'了,靠的也是深度学习在图像领域的突破和进步。"

    深度学习也给创业者们提供着更多的机会。"熟悉AI技术也是一个选项,而且说不定将来这个框架会成为行业标准,对于我们来说不是坏事儿,多一些选择,也许未来就能发挥用途。"在新能源领域从事图像检测工作的学员,同样认为深度学习对他所在的行业来说,无疑是非常好的助力,为他们这些创业企业提供着突破的机会。

    此外,活动当天还有一位来自于北京高校人工智能方向的老师表示,因为暑假期间计划启动图像识别方面的课程,她打算向学生们普及平台的使用方法。"想让学生接触到实用性的算法,所以借助了百度这一平台。"她在讲述参与活动的初衷时解释道:"第一,国产的必须支持!"她笑言,"第二,平台简单,在网页上就可以带着学生做,上课比较方便,起码让学生入门,有一个平台去实践,而且能快速上手。"

    为了可进行实践的人才养成计划

    人工智能是第四次工业革命核心驱动力量,而深度学习技术正在推动人工智能进入工业大生产阶段,为各行业带去智能化升级的方向与实际的可触摸路径。

    为推动深度学习在各个行业的垂直场景中落地,拥有可用实际操作为企业解决问题的人才,百度于2019年4月13日正式推出"AI快车道——企业深度学习实战营" 计划,并将在2019年内支持1000家企业的深度学习技术快速应用与落地。

    "我们的征途是星辰大海",我们需要一支"有生力量"才能更好地踏上征途。

    当然,对人工智能方面的实践人才培养,这不是一蹴而就的事儿。目前,百度大脑已经构建了三大人才培养板块:以培养首席AI架构师为目标的黄埔学院、主打深度学习方向的"AI快车道-企业深度学习实战营"以及PaddleCamp-未来深度学习工程师集训营,都在为AI人才培养添砖加瓦,助力企业加速深度学习产业应用。

    其中,"AI快车道——企业深度学习实战营" 由百度"黄埔学院——首席AI架构师培养计划"组委会亲自操刀,对黄埔学院的课程内容及培训形式做了精选,形成短平快的课程,进行对业务问题定位、框架及算法的快速应用培训,为更多企业带去深度学习技术和经验分享。

    在4月的一期课程中,学员们全览了百度深度学习的内外部应用场景、百度深度学习框架PaddlePaddle在官方模型支持、预测部署、超大规模分布式训练、本土服务支持上的工业应用优势,通过现场实验加强了参会学员的认知和体验,获得深度学习实战技能。

    5月下旬的二期课程,则以"目标检测"为课题,聚焦在"目标检测"的应用及实战,不仅有来自百度深度学习部架构师的深度讲解,以及百度深度学习认证布道师的实操演示与指导,还有完整的课后作业及反馈追踪,为所有学员们创造了可以互动、有问必答的学习便利。

    AI时代下的人才缺口,已让各企业感受强烈。不久前的斯坦福全球AI报告中显示,近几年,社会需要的AI相关人才大幅度增加。百度的"AI快车道"在如此需求下应运而生,特别针对"深度学习"这一依靠实践、并需要应用于实践的技术,持续为广大相关领域的企业从业人员进行免费教授与分享。趁着时间尚早,免费实操,抓紧上车。


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