日前&＃xff0c;百度AI快车道——企业深度学习实战营第四期在上海开营&＃xff0c;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&＃xff08;PaddlePaddle&＃xff09;&＃xff0c;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&＃xff0c;深度学习技术已逐渐渗透到各行各业&＃xff0c;正在推动着人工智能进入工业大生产阶段&＃xff0c;直接为生产带来“降本增效”的商业价值。
这其中&＃xff0c;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&＃xff0c;是否存在给定类别&＃xff08;比如人、汽车、自行车、动物&＃xff09;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&＃xff0c;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&＃xff0c;百度深度学习领域的主任架构师进行了技术分享&＃xff0c;全览了百度深度学习的内外部应用场景&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff1a;第四期百度AI快车道上海站活动现场
活动现场&＃xff0c;有来自工业检测相关领域的学员分享表示&＃xff0c;目前他所在工作领域中运用到目标检测场景众多&＃xff0c;属于不同任务处理模型&＃xff1b;因此&＃xff0c;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&＃xff0c;在仓库监测中&＃xff0c;如果想要实现对仓库中某些仓位的“目标接近预警”&＃xff0c;就常会因目标类型、大小不同而出现偏差的情况。他还指出&＃xff0c;该问题一直以来是其业务上的难题&＃xff0c;而今天的分享对他来说启发很大。接下来&＃xff0c;他会试着把飞桨&＃xff08;PaddlePaddle&＃xff09;框架迁移到自己的业务中。
据悉&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;覆盖百度领先的AI技术和业务应用场景的深入剖析&＃xff0c;如OCR、精密仪器质检、推荐排序经典场景、遥感图像处理等&＃xff1b;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&＃xff1b;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&＃xff0c;还有与案例与算法紧密相扣的在线实验&＃xff0c;并以“短平快”的课程&＃xff0c;进行对业务问题定位、框架及算法的快速应用培训&＃xff0c;为更多企业带去深度学习技术和经验分享&＃xff0c;并计划在年内于上海、深圳、杭州等多地&＃xff0c;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&＃xff0c;此次成功在上海举办了目标检测专场的学习实践活动。
图&＃xff1a;百度AI快车道第四期的学员们正在进行实验
图&＃xff1a;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;免费实操&＃xff0c;抓紧上车。
7月28日&＃xff0c;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&＃xff0c;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。活动的详情近日会在飞桨PaddlePaddle公众号发布&＃xff0c;请大家持续关注&＃xff0c;您也可以点击文末阅读原文或扫描下图二维码快速报名:
如果您想与更多志同道合的深度学习开发者交流&＃xff0c;请加入飞桨官方QQ群&＃xff1a;432676488
京公网安备 11010802041100号