|
|
3 v3 S3 @& B9 E; {( Z$ U

6 M# \' U& E" h; cAI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。* M5 }/ n0 r' S9 ?, u, p
$ C. ]3 a' x8 a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。2 I0 E- u9 n$ [$ m
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!
$ J# h/ n& S$ M) c9 k1 ]
8 k& h& G2 h; z# ?- c
! X! w, a" o3 L% G+ Q4 U0 Y D6 e 9 q+ P% O2 g. }
12月7日上海——图像语义分割Pro专场" A# G. q' w, {% N! Y1 v
, v- g8 e; `4 r" Q8 D. M) Y4 E2 `
7 o2 B, q- S1 Q0 g- f5 a7 ~5 K4 Q9 H/ D- z/ ]8 ?6 X
PaddleSeg+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”。* G, r8 y. @; J& a3 Z B
报名链接:https://iwenjuan.baidu.com/?code=9pyp4c4 H2 e2 j4 f7 X3 k0 J, T
关于PaddleSeg与PaddleHub:
* h" U; Z! `. N$ c: |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。4 E7 }% e# v. _
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。 # K( q! T8 B _) s) O- G

+ B8 V5 e) \( p S2 ~1 S& m; _
6 v* L) b% K/ l4 p
" h& f0 S1 }# x$ a, ?: U
" ~/ t& B V- g& n2 _ I$ [12月8日上海——Paddle Lite专场
! ^7 i+ q+ Y' ] x
h/ y( K0 }3 G9 P1 \, o" ?3 r, M6 R( h
Paddle 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。
. M; J" i2 y0 ~0 u& p报名链接:https://iwenjuan.baidu.com/?code=t6729t& M& G4 @, C7 D8 Q$ ?
关于Paddle Lite:
9 W. A7 b4 d: IPaddle 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。
3 `$ }' |! S }0 J. s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:2 n. @: x8 n7 d
( R, P) ?; \+ o0 d
- 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;5 O7 ?8 [3 q5 B
- 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;$ ^4 L( ]1 T% w# D7 E) a
- 更好的性能:更新benchmark,提升了在ARM CPU上尤其是int8的性能;6 K9 i8 ^. O7 _6 I5 ?% c" a
- 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;
. ~; a& g4 d5 `% H - 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。# ^7 C0 ]8 r& o! p% P" S8 B: e
2 |- Q& b6 V2 f7 {9 ?' U$ [
戳“阅读原文”,立即报名参会!: o% N+ [, l( o) D3 L: [+ ~
来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1575378005&ver=2012&signature=Ih7RdpBXmyvZ8p*aHIllrUH4wKx85DxQwrptJvgsJ3J5TpQUCWGAAR35epMAfMnF8RfnQ0C67tJo4JyujJh0o5IASQtt3EIwyFnJXIV4FidCIceCiPIqmvLDihim8G1M&new=1$ P4 n8 R; k4 ~
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
×
|