2019年,若問什么行業最火,答案非AI人工智能莫屬。大到農業、零售、交通、物流、工業、金融、影視等行業,小到跟老百姓相關的實時翻譯、給照片上色、修復圖片、AI畫畫,背后都藏著AI智能無所不能的影子。正如百度李彥宏所言,在互聯網時代,其實每一家公司都應該是互聯網公司;而在人工智能時代,每一家公司也應該是人工智能公司。錯過了人工智能,可能就要錯過21世紀的后半程。

(圖片來源于網絡)

　　百度會持續助力企業對AI深度學習的應用

　　深度學習多項技術趨于成熟,在互聯網、金融多個典型業務進行驗證。越來越多的滲透到不同的行業,引來更多應用的爆發,而我們都已經身處于由AI引領的工業革命4.0的浪潮中。誰能找到實際的AI落地場景,就能夠最終脫穎而出。

　　百度作為國內AI技術的領頭軍,深深意識到了人工智能人才儲備稀薄,行業乃至企業本身數據儲備、算法能力的薄弱的現實,已經阻礙了智能化的腳步,踟躕不前,針對這一現狀,百度大腦開創了“AI快車道——企業深度學習實戰營”(下文簡稱“AI快車道”)活動,根據百度黃埔學院的課程內容,培訓形式做了迭代,形成短平快的課程內容,為更多企業帶來更多具體業務的講解和定位、算法的快速應用培訓等等。

　　“AI快車道”在5月26日剛剛成功舉辦了第二期實戰營— 目標檢測專場,并邀請到百度大腦技術生態和深度學習平臺的資深研發人員來分享百度深度學習的研究和應用之路,干貨滿滿,卓有啟迪,讓大家親身感受到了深度學習實戰技能的重要性。

　　目標檢測深度學習

　　什么是目標檢測呢?簡單來說,目標檢測就是“目標定位+目標分類”,即在圖片中對可變數量的目標進行查找和分類,是人臉識別技術上,不僅可以識別年齡、性別、種族等基本信息,還可以對顏值、情緒、頭部姿態等信息進行精準識別,目標檢測已經形成了兩大算法陣營:單階段和雙階段。目標檢測的數據豐富是PaddlePaddle一大特點,而且也已經有了豐富的模型庫,而百度大腦近期也已在GitHub上開源目標檢測庫,可以進行目標運行測試服務,為工程師和深度學習愛好者所使用,讓其開放和易用的優勢表現出來,進而投入到更多的產業和學術研究當中。

　　AI快車道培訓中,隨著老師的課程深入,學員們也相應的提出了許多自己工作中遇到的問題,比如:學員龔先生就提出了:目標檢測對淡水魚識別的一些技巧?在實際的操作中會出現魚群遮擋和圖像模糊問題。老師給了他很好的解決方案,圖像模糊的話可以嘗試使用圖像增強技術,例如GAN,擴增樣本;遮擋問題的話,可以從優化目標檢測的損失函數角度來優化。學員宋先生也提出?國內數據集和國外數據集在不同應用場景的問題與圖像畸變檢測的問題,老師的給到的解決方案是魚眼攝像頭圖像畸變問題,可能導致識別率下降問題,類比到人臉識別中人臉不正,通常需要先矯正然后再進行識別的問題,老師的種種建議也給了宋先生很好的啟發,通過比較讓學員知道二者的關聯性。火爆的課堂提問也讓在場的學員們獲益匪淺。

　　本期的目標檢測CodeLive— AI識蟲。據了解,AI識蟲的誕生是包括“PaddlePaddle+百度地圖+行業專家能力”多維能力合作的結果,經過數據采集,模型訓練、優化、部署,設置誘捕設備、離線識別支持技術和地圖能力,能夠有效獲得蟲口分布地圖,遠程檢測病蟲害情況。其中目標檢測模型在其中發揮重要作用。

　　學員們緊跟老師的步伐,都在有條不紊的演練中,遇到問題會及時得到解決。當然,學員們完成AI識蟲檢測練習后,還會得到精美的禮品與視覺技術主題課程資料包,里面有很多深度學習的資料供學員們參考和分享。

　　“AI快車道——企業深度學習實戰營”計劃在年內支持1000家企業的深度學習技術快速應用,正在面臨轉型困境、技術升級的企業技術骨干,不妨來實戰營進行一場別開生面的深度訓練,更好更快地為自己所在的企業升級深度學習“發動機”,在不久的未來,AI快車道活動還將會在深圳、上海等地持續舉辦,走上AI的快車道。提前布局,無疑掌握了未來的人才,自然也取得了掌握未來的先機。