|
|
( G+ A# ^$ V6 V# |- c4 c2 L3 V

, h, ~) x: t4 y# gAI时代下的人才缺口,已经让各企业感受强烈。人工智能的行业落地,需要多层次的人才结构。来自顶尖企业中的芯片、算法人才;拥揽世界大赛、论文的顶尖实验室是一种;更多的AI解决方案研发,工业级的落地应用等人才,往往是最大缺口。
4 S _4 K' v2 G3 K2 c
' U8 j! F0 a4 r; T百度AI快车道——企业深度学习实战营,由百度AIG飞桨团队研发,针对AI时代的人才缺口,依托自身深厚的深度学习技术产业实践经验,不断为广大相关领域企业的技术从业人员进行实战教学与案例分享,目前已在全国多地举办了多次课程,为企业培养AI领域拥有可实际操作解决业务问题的人才持续努力着。$ x0 b7 z8 [4 U+ Y! J0 B
百度AI快车道将于12月7日、12月8日再入上海,接连带来两场重磅活动。先后举办包含图像语义分割套件PaddleSeg、预训练模型管理和迁移学习工具PaddleHub的“图像语义分割Pro”专场,以及端侧推理引擎“Paddle Lite“专场,满满干货等你来,欲报从速!' x8 P4 T/ q1 P3 c# a7 i3 N6 E4 V
8 d; ^4 |% Y& g( J- \; g# c
- ?2 O. s& ]7 A* ]1 p' `5 z * m' S6 y" [, r: x
12月7日上海——图像语义分割Pro专场: m( @, I' v1 a' H
6 l, W7 e- Z/ o8 k/ X0 X$ K
& u J/ q* k9 ]* T% y4 B; }# R
5 M) B% }8 p# ~9 S4 aPaddleSeg+PaddleHub专场中,将由百度名师带来经典的PaddleSeg图像分割技术介绍、在人像处理与工业质检场景中的实战,以及百度飞桨的预训练模型管理和迁移学习工具PaddleHub结合案例的详细介绍,全新升级的PaddleHub可支持最新发布的产业级预训练模型“Master模式”。
+ L2 M* W4 y' U. _报名链接:https://iwenjuan.baidu.com/?code=9pyp4c+ g" {% D6 `0 j4 s/ Y
关于PaddleSeg与PaddleHub:
' q& N4 h1 h6 m5 p* l在计算机视觉领域,图像分割有非常广泛应用的场景。基于这样背景,飞桨开发了图像分割开发套件PaddleSeg,目标是降低开发门槛,更容易实现产业落地。图像分割开发套件基于飞桨的核心框架,主要做了以下方向的建设:一是数据增强,将工业级常用分割算法开放出来;二是在模型层使用模块化的设计,将整个分割的模型拆分成三块,包括骨干网络、分割网络和模型损失函数。拆解之后,可以让这些模块自由组合,能够解决特定场景的问题。三是在训练场景上,PaddleSeg里面做了大量性能方面的优化,在显存优化和预测速度上都做了大量的工作。四是易用性方面,通过实际的项目打磨验证,找到使用过程当中的痛点并且解决掉。训练模型工业级部署,开发套件也做了集成,可以帮助广泛开发者使用。
6 d7 B. L/ P! m$ ~( E7 V& q' o- \PaddleHub集成了预训练模型和迁移学习的工具,在最新的升级中增加了两个核心能力:一是自动化调参,基于一键自动超参搜索;二是进一步夯实了一键模型化服务的能力,开发者可以很容易把自己想要用的模型快速变成服务。为了提升易用性,PaddleHub的API采用了高层封装,包含迁移任务、迁移策略和数据处理等,方便开发者使用,在解决了开发效率的问题的同时,保持了灵活性。
& k4 l+ K9 }' P X$ x& l/ z& u
# ]$ v. j1 U7 v' t" x% k, i1 [, F8 C# u8 E' d [% i+ x
: B/ X3 ?) l6 g0 V
8 V" R( o- R/ n2 S
12月8日上海——Paddle Lite专场$ o5 p/ j4 }* `5 I+ H; A
+ q5 v- x' a( g. X: g5 `
* W! H& X1 {8 HPaddle Lite专场由百度深度学习技术平台部技术经理、百度深度学习技术平台部资深研发工程师主讲,详细解读Paddle Lite的技术特点、使用方法和相关应用,同时也会通过实践,实现目标检测在手机上的部署,完整体验Paddle Lite在实际业务中的应用。
/ [1 k& J8 n, Z/ P H报名链接:https://iwenjuan.baidu.com/?code=t6729t4 x' D" B- y! c) K# ?# |
关于Paddle Lite:
( e0 C# z8 i0 FPaddle Lite是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化AI应用部署的推理引擎,核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署,根据输入数据,执行预测推理得到计算结果,支持实际的业务应用。8 G% S: \, \ S0 H0 \
今年8月,飞桨对外发布Paddle Lite Beta版,经过两个多月的迭代与发展,“WaveSummit+”2019深度学习开发者峰会上Paddle Lite2.0正式发布,Paddle Lite自Beta版发布以来,在如下核心功能上进行升级:6 I& g8 h5 s: X( V. d# h* n3 A
. D* W: J9 y' D! L- g C. G- 多框架支持:原生支持飞桨的模型,同时通过X2Paddle工具,提供对TensorFlow,PyTorch和ONNX模型格式的更充分的支持;
+ M6 H& q. W1 N L! E - 多硬件支持:除了ARM CPU、移动端GPU、华为NPU,新增支持Nvidia GPU和X86 CPU;/ X$ { J; j1 F- [' B
- 更好的性能:更新benchmark,提升了在ARM CPU上尤其是int8的性能;9 G9 f9 a0 s: ]7 f' t; {1 B
- 更加完备的功能:支持python API,优化编译流程,新增预测库极致裁剪等功能;- M1 K( z! k2 V J, L+ k3 @
- 更加完善的文档和demo:提供完善的文档和多平台的demo,包括安卓、iOS和树莓派等。+ R" G2 E4 y. m5 E3 t) T. i
8 C! ]9 L2 Y+ V& v% z5 }
戳“阅读原文”,立即报名参会!
9 F! z8 [* D: l来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1575378005&ver=2012&signature=Ih7RdpBXmyvZ8p*aHIllrUH4wKx85DxQwrptJvgsJ3J5TpQUCWGAAR35epMAfMnF8RfnQ0C67tJo4JyujJh0o5IASQtt3EIwyFnJXIV4FidCIceCiPIqmvLDihim8G1M&new=1; m. ~" |% E- H! x. w0 W. _
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作! |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册
×
|