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創(chuàng)澤機(jī)器人
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百度算法大牛35頁(yè)P(yáng)PT講解基于EasyDL訓(xùn)練并部署企業(yè)級(jí)高精度AI模型

來(lái)源:智東西     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2020/5/15   主題:其他 [加盟]

數(shù)據(jù)不足的情況下,我們可以利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式進(jìn)行彌補(bǔ);訓(xùn)練效率的問(wèn)題,可以通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型+遷移學(xué)習(xí)的方式節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間;而在整個(gè)“煉丹”的過(guò)程中,我們也可以通過(guò)超參推薦實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化,減少人工調(diào)參的成本;同時(shí)加上靈活的部署方式,可以實(shí)現(xiàn)高精度AI模型一站式開(kāi)發(fā)與部署。

在5月9日晚7點(diǎn)的高精度AI模型公開(kāi)課百度EasyDL專(zhuān)場(chǎng)中,百度AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)高級(jí)研發(fā)工程師餅干老師,為大家系統(tǒng)講解企業(yè)在AI模型開(kāi)發(fā)中的難點(diǎn),以及針對(duì)這些難點(diǎn),百度EasyDL專(zhuān)業(yè)版又是如何解決的。

1、企業(yè)在開(kāi)發(fā)與部署AI模型中面臨的挑戰(zhàn)
2、AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)EasyDL介紹
3、EasyDL技術(shù)原理解析
4、腳本調(diào)參和Notebook開(kāi)發(fā)方式介紹
5、EasyDL企業(yè)應(yīng)用案例
6、實(shí)操:飲品檢測(cè)模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與部署


百度算法大牛講解基于EasyDL訓(xùn)練并部署AI模型




張帆博士與Yiannis Demiris教授團(tuán)隊(duì)提出高效的機(jī)器人學(xué)習(xí)抓取衣服方法

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基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和負(fù)反饋的深度召回模型

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實(shí)時(shí)識(shí)別卡扣成功裝配的機(jī)器學(xué)習(xí)框架

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華南理工大學(xué)羅晶博士和楊辰光教授團(tuán)隊(duì)發(fā)文提出遙操作機(jī)器人交互感知與學(xué)習(xí)算法

羅晶博士和楊辰光教授團(tuán)隊(duì)提出,遙操作機(jī)器人系統(tǒng)可以自然地與外界環(huán)境進(jìn)行交互、編碼人機(jī)協(xié)作任務(wù)和生成任務(wù)模型,從而提升系統(tǒng)的類(lèi)人化操作行為和智能化程度

【深度】未來(lái)5-10年計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展趨勢(shì)為何?

專(zhuān)家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國(guó)鋒)從計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來(lái)研究方向以及視覺(jué)研究范式等多方面展開(kāi)了深入的探討

音樂(lè)人工智能、計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)及音樂(lè)科技

音樂(lè)科技、音樂(lè)人工智能與計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)以數(shù)字音樂(lè)和聲音為研究對(duì)象,是聲學(xué)、心理學(xué)、信號(hào)處理、人工智能、多媒體、音樂(lè)學(xué)及各行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合的重要交叉學(xué)科,具有重要的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)價(jià)值

讓大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練線性加速、性能無(wú)損,基于BMUF的Adam優(yōu)化器并行化實(shí)踐

Adam 算法便以其卓越的性能風(fēng)靡深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,該算法通常與同步隨機(jī)梯度技術(shù)相結(jié)合,采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺(tái)機(jī)器上執(zhí)行

基于深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)算法的人體姿態(tài)估計(jì),技術(shù)細(xì)節(jié)都講清楚了

人體姿態(tài)估計(jì)便是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點(diǎn)問(wèn)題,其主要任務(wù)是讓機(jī)器自動(dòng)地檢測(cè)場(chǎng)景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)比

SIFT、PCA-SIFT、SURF 、ORB、 VJ 等目標(biāo)檢測(cè)算法優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比及使用場(chǎng)合比較

基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比

深度學(xué)習(xí)模型:OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD

如何更高效地壓縮時(shí)序數(shù)據(jù)?基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索

大型商用時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮的特性,提出了一種新的算法,分享用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索

滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn)與K8s二次開(kāi)發(fā)

滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開(kāi)發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn),包括平臺(tái)穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺(tái) k8s 版本升級(jí)與二次開(kāi)發(fā)等內(nèi)容
資料獲取
機(jī)器人開(kāi)發(fā)
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服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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