终于到“魔都”了！百度AI快车道全国巡回进行中

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日前,百度AI快车道——企业深度学习实战营第四期在上海开营,就“目标检测”专题带来了丰富的案例与实战交流。该“实战营”基于百度深度学习开源平台飞桨,为“魔都”有此技术相关需求的企业技术人员们提供了一个学习和交流的平台。

实际上,深度学习技术已逐渐渗透到各行各业,正在推动着人工智能进入工业大生产阶段,直接为生产带来“降本增效”的商业价值。

这其中,目标检测是深度学习计算机视觉领域非常活跃的研究领域。目标检测的“目标”是指确定某张给定图像中,是否存在给定类别(比如人、汽车、自行车、动物)目标实例。目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂、更高层次视觉任务的基础,已在人工智能和信息技术的许多领域有着广泛应用。

在当天5个多小时的深入交流中,百度深度学习领域的主任架构师进行了技术分享,全览了百度深度学习的内外部应用场景,百度深度学习框架飞桨在官方模型支持、预测部署、超大规模分布式训练以及本土服务支持上的工业应用优势。分享中,不仅深入介绍了基于百度应用场景的图像检索技术的线上案例、工程经验和代码分析,还在最后通过现场实践加强了参会学员的实际操作技能。

图:第四期百度AI快车道上海站活动现场

活动现场,有来自工业检测相关领域的学员分享表示,目前他所在工作领域中运用到目标检测场景众多,属于不同任务处理模型;因此,他所做的样本预处理、训练过程、以及应用的环境和工具都非常不一致。例如,在仓库监测中,如果想要实现对仓库中某些仓位的“目标接近预警”,就常会因目标类型、大小不同而出现偏差的情况。他还指出,该问题一直以来是其业务上的难题,而今天的分享对他来说启发很大。接下来,他会试着把飞桨(PaddlePaddle)框架迁移到自己的业务中。

图:飞桨(PaddlePaddle)全景图

据悉,百度AI快车道——企业深度学习实战营是百度依托自身深厚的深度学习技术实践经验,面向有AI技术需求企业的算法工程师、架构师群体提供的快速应用扶持计划。该计划的学习内容囊括了6套工程实施与深度学习技术落地结合的详细方案,覆盖百度领先的AI技术和业务应用场景的深入剖析,如OCR、精密仪器质检、推荐排序经典场景、遥感图像处理等;源于百度业务实践的深度学习框架飞桨的性能优势、模型优势、生态优势的解读;百度自研和顶级学术会议魁首算法、预训练模型的详细介绍,还有与案例与算法紧密相扣的在线实验,并以“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,并计划在年内于上海、深圳、杭州等多地,支持1000家企业的深度学习技术快速应用。

目前已在北京进行了“推荐系统”、“目标检测”、“图像检索”等三个主题的分享,此次再次成功在上海举办了目标检测专场的学习实践活动。

图:百度AI快车道第四期的学员们正在进行实验

图:百度AI快车道“目标检测”上海场

AI时代下的人才缺口已让各企业感受强烈。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。

7月28日,北京水立方北五环咖啡将要举办AI快车道第五期NLP-语义表示专场,看语义表示发展、前沿技术、超强能力的ERNIE以及实际业务的应用方案和效果现场。可以关注PaddlePaddle公众号参与活动报名。