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2019AIDC丨定了!2019AIIA人工智能开发者大会特供技术干货已备好


文章作者:www.zx8.org.cn 发布时间:2019-10-23 点击:702



昨天要分享的“ China Drive”

11月1日,AIIA2019人工智能开发人员大会即将在杭州开幕,字样为“'来源','机器'与智慧”。据悉,本次会议将继续邀请国内外人工智能界的知名人士,国家政府部门,行业顶尖企业和知名学者代表,现场交流技术现状趋势,分享生态建设经验。作为大会的共同赞助者,百度的独立研发,开源和功能齐全的深度学习平台“飞速发展”在会议当天带来了有关技术,案例和实践的深入学习和开放课程。

据了解,PaddlePaddle平台不仅集成了深度学习训练,预测框架,模型库,工具组件和服务平台,而且还具有将灵活性和高性能相结合的开发机制,即工业级模型库。超大规模分布式培训技术,高速推理引擎和系统的社区服务的五个主要优点是使深度学习技术的创新和应用更加容易。

近年来,人工智能已逐渐成为第四次工业革命的核心驱动力。深度学习技术正在推动人工智能进入工业生产阶段。它的应用场景正在扩大,商业价值的潜力正在继续。已发布。

但是,随着深度学习技术和应用程序的发展,相应的网络模型变得越来越复杂,这给开发人员带来了挑战。在这种情况下,“深度学习框架”可以通过抽象化深度学习任务来封装底层功能,以便开发人员仅通过定义网络描述即可自动完成相应的网络组成和迭代训练功能。可以说,深度学习框架继承了模型的开发和应用,而底层的芯片硬件实际上起到了“操作系统”的作用,有助于开发人员将深度学习技术应用于快速且低成本的应用。

◆◆课程安排◆◆

这次,11月1日,百度开放课程将开放给具有Python编程技能并且对深度学习有一定了解的开发人员以及关心终端AI开发的工程师,不仅设计飞行桨平台。介绍了该想法,五个产品功能和编程指南,以使开发人员能够快速了解如何使用深度学习框架来完成网络构建,培训和部署的整个过程。以图像目标检测领域为例,介绍相关技术。结合PaddleDetection应用程序,为观众提供了一次“真正的战斗”机会,以实现他们当天所学的知识。

公开课还将帮助观众了解如何设计飞行桨图像分割库(PaddleSeg),以及图像分割和数据增强策略分析,分割模型选择,应用程序部署,图像分割的行业惯例是以较低的成本进行的,并且还为开发人员提供了现场体验“现场任务”的机会。

此外,还将介绍与ERNIE相关的工具集,包括用于企业应用程序的ERNIE开源工具集,包括微调工具ERNIE微调,快速预测工具ERNIE快速推论,压缩工具ERNIE Slim,以及向量服务器ERNIE服务。

在算法和模型的压缩中,公开课将介绍压缩,修剪,蒸馏和其他深度学习模型压缩策略的原理,并将着重分享压缩策略在视觉和NLP领域的应用,以及飞桨。模型压缩库PaddleSlim探索小型模型结构的搜索方向。同时,百度还将现场使用PaddleSlim提供的用户界面,以便听众可以快速尝试使用该理论来实践和体验该技术带来的便利。

最后,对于高性能端推理引擎技术分析和移动Paddle Lite应用程序,百度的公开课将向现场的许多开发人员介绍Paddle Lite的使用界面,框架,生态工具和完整案例。开发人员了解如何使用飞行桨在飞行侧完成深度学习算法的完整部署;此外,公开课将进一步介绍基于Paddle Lite扩展硬件支持的方法。

开发人员是人工智能技术应用的核心。 AIIA人工智能开发者大会是中国人工智能领域最具创新性的行业盛会。 AIIA2019人工智能开发者大会将继续与许多开发者深入探讨行业的热门话题,前沿问题和核心技术。

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11月1日,AIIA2019人工智能开发人员大会即将在杭州开幕,字样为“'来源','机器'与智慧”。据悉,本次会议将继续邀请国内外人工智能界的知名人士,国家政府部门,行业顶尖企业和知名学者代表,现场交流技术现状趋势,分享生态建设经验。作为大会的共同赞助者,百度的独立研发,开源和功能齐全的深度学习平台“飞速发展”在会议当天带来了有关技术,案例和实践的深入学习和开放课程。

据了解,PaddlePaddle平台不仅集成了深度学习训练,预测框架,模型库,工具组件和服务平台,而且还具有将灵活性和高性能相结合的开发机制,即工业级模型库。超大规模分布式培训技术,高速推理引擎和系统的社区服务的五个主要优点是使深度学习技术的创新和应用更加容易。

近年来,人工智能已逐渐成为第四次工业革命的核心驱动力。深度学习技术正在推动人工智能进入工业生产阶段。它的应用场景正在扩大,商业价值的潜力正在继续。已发布。

但是,随着深度学习技术和应用程序的发展,相应的网络模型变得越来越复杂,这给开发人员带来了挑战。在这种情况下,“深度学习框架”可以通过抽象化深度学习任务来封装底层功能,以便开发人员仅通过定义网络描述即可自动完成相应的网络组成和迭代训练功能。可以说,深度学习框架继承了模型的开发和应用,而底层的芯片硬件实际上起到了“操作系统”的作用,有助于开发人员将深度学习技术应用于快速且低成本的应用。

◆◆课程安排◆◆

这次,11月1日,百度开放课程将开放给具有Python编程技能并且对深度学习有一定了解的开发人员以及关心终端AI开发的工程师,不仅设计飞行桨平台。介绍了该想法,五个产品功能和编程指南,以使开发人员能够快速了解如何使用深度学习框架来完成网络构建,培训和部署的整个过程。以图像目标检测领域为例,介绍相关技术。结合PaddleDetection应用程序,为观众提供了一次“真正的战斗”机会,以实现他们当天所学的知识。

公开课还将帮助观众了解如何设计飞行桨图像分割库(PaddleSeg),以及图像分割和数据增强策略分析,分割模型选择,应用程序部署,图像分割的行业惯例是以较低的成本进行的,并且还为开发人员提供了现场体验“现场任务”的机会。

此外,还将介绍与ERNIE相关的工具集,包括用于企业应用程序的ERNIE开源工具集,包括微调工具ERNIE微调,快速预测工具ERNIE快速推论,压缩工具ERNIE Slim,以及向量服务器ERNIE服务。

在算法和模型的压缩中,公开课将介绍压缩,修剪,蒸馏和其他深度学习模型压缩策略的原理,并将着重分享压缩策略在视觉和NLP领域的应用,以及飞桨。模型压缩库PaddleSlim探索小型模型结构的搜索方向。同时,百度还将现场使用PaddleSlim提供的用户界面,以便听众可以快速尝试使用该理论来实践和体验该技术带来的便利。

最后,对于高性能端推理引擎技术分析和移动Paddle Lite应用程序,百度的公开课将向现场的许多开发人员介绍Paddle Lite的使用界面,框架,生态工具和完整案例。开发人员了解如何使用飞行桨在飞行侧完成深度学习算法的完整部署;此外,公开课将进一步介绍基于Paddle Lite扩展硬件支持的方法。

开发人员是人工智能技术应用的核心。 AIIA人工智能开发者大会是中国人工智能领域最具创新性的行业盛会。 AIIA2019人工智能开发者大会将继续与许多开发者深入探讨行业的热门话题,前沿问题和核心技术。

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