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百度 AI 开发者大会官宣新 CP,百度地图 + 飞桨让

发布时间:2020-04-24 16:28编辑:国民彩票app下载-林业浏览(93)

    中新网11月3日电 深度学习技术能让文化底蕴浓厚的老茶馆换上科技的“新装”,也能让原本1周的工作量缩短为1个小时,且效果更佳……这些看似稀奇的事已经随着深度学习技术的发展成熟逐渐普及。

    暑假又到了,你有外出旅行的打算吗 ? 是飞去国外看异国风光,还是约上三五好友一起自驾游 ? 无论去到哪里,满怀着好心情出发却堵车在半路,难以准时赴约都 " 让人头大 "。对此,百度地图就与新 CP 飞桨 ( PaddlePaddle ) 一起带来了关于出行时间预估的 " 喜讯 ",或许能为你的出游减少些焦虑。在 "Baidu Create 2019" 百度 AI 开发者大会百度大脑分论坛上,百度地图事业部总经理李莹介绍了在应用百度深度学习平台飞桨之后,百度地图 " 通行时间智能预估 " 的效率提升。

    10月18日下午消息,2019年中关村论坛期间,在AI时代的深度学习技术与应用创新论坛上,百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰提到,深度学习开发与产业应用是一个复杂系统,百度开源开放了自主研发的深度学习平台飞桨,期待与软硬件领域各界一道,更好地把深度学习技术标准化、自动化和模块化,促进产业智能化。

    11月1-2日,“2019 AIIA人工智能开发者大会”在杭州重磅开启。主论坛上,百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜所分享的百度开源深度学习平台飞桨,正是改变人们生活的“助攻者”之一,同时也是开发者最想快速掌握的深度学习平台。会上,百度与中国人工智能产业发展联盟(AIIA)联合成立的人工智能人机对话联合实验室正式揭幕。

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    论坛现场,百度AI技术平台体系执行总监,深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜介绍了百度深度学习平台飞桨及其产业实践。在全球开源框架阵列里,飞桨是中国首个也是目前国内唯一开源开放、功能完备的产业级深度学习平台。

    现场,吴甜分享到:“‘源’开则行,‘机’智则灵,此次会议的主题也是百度飞桨开源开放的初心。当前深度学习技术已推动人工智能技术进入新阶段,我们期待与开发者们一道推进深度学习技术标准化、自动化、模块化,不断降低门槛,共拓产业智能浪潮。”

    ( 百度地图事业部总经理李莹 )

    截止目前,飞桨深度学习平台已累计服务150多万开发者,定制化训练平台上企业用户超过6.5万,发布了16.9万个模型。

    国民彩票app下载,当下,人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力量,人工智能技术已从人工规则、机器学习发展至当前,以深度学习技术为核心的新阶段。而深度学习之所以带来深刻变化,其通用性优势是关键。

    据了解,飞桨可大幅提升百度地图 ETA 的开发和调试的便捷性、训练效率、部署和预测性能,实现每天响应近百亿次道路计算请求。最直观的表现就是路线规划的预估到达时间越来越精准,推荐路线越来越 " 懂我 ",更符合每个用户不同的出行或驾驶习惯。

    深度学习是近年来人工智能发展最迅猛的领域之一。在算力、数据、算法三架马车的有力驱动下,深度学习在语音识别、机器视觉、自然语言处理等人工智能问题上取得实质性进展,由此AI走进了真实应用场景,开始发挥出真正的价值。

    现场,吴甜以自然语言处理等经典人工智能问题为例进行了阐释。例如做机器翻译系统,在人工规则阶段,需要依赖语言学家的专业知识来编写规则,开发成本高且迁移困难。有了机器学习后,如MaxEnt等可以从数据里自动学习、训练模型但仍存在模型选择及算法调试复杂等问题。而深度学习技术出现后,标准化、自动化程度大幅提升,以往需要反复调节的东西,都统一在深度学习框架下。技术足够通用,则意味着大规模产业应用的发端。

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    百度CTO王海峰博士曾将深度学习平台比作“所有人工智能应用的一个基础的底座”。从组网、训练、到预测,深度学习平台对底层语言和重要算法模型进行封装,极大降低了研发门槛,是典型的共性技术平台。

    深度学习框架正是其中的核心,吴甜表示,深度学习框架下接芯片,上承各种业务模型、行业应用。类比来说,深度学习框架可以看作是智能时代的操作系统。通过对底层语言和重要算法模型进行封装,能有效帮助开发者面对大规模产业化实践过程中,在开发、训练、部署等方面面临的多种挑战。

    对于实时出行,百度地图通过研发基于飞桨的深度神经网络时间预估模型,实现了更精准的出行时间计算。即使遇到堵车,也能对拥堵路段所需的通行时间了如指掌,做到 " 堵路不堵心 "。而对于赶飞机这种需要提前估计路程用时的情况,百度地图全面综合历史相同时刻的路况、路线用时,再考虑出发时间的道路限行、施工、红绿灯等等,并结合用户个人驾驶习惯,给出 " 未卜先知 " 的解法。无论是预估拥堵高峰提示用户晚些出发更省时,还是结合限行时间推荐五分钟后再出发避免绕远。百度地图基于飞桨与各种道路信息 " 斗智斗勇 ",让人们出门前临时查找路线,却发现一路飙红 " 无路可走 " 的年代很快就要翻篇儿了。

    基于这一洞察,百度在多年深度学习和人工智能技术的积累和业务实践的基础上,研发了“飞桨产业级深度学习开源开放平台”,自2016年正式开源以来,如今飞桨已经成长为集核心框架、模型库、开发套件、工具组件和服务平台为一体,功能完备、全面开源开放的产业级深度学习平台。

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    吴甜介绍,目前百度飞桨拥有四大领先技术。包括:

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    第一,开发便捷的产业级深度学习框架。飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,符合他们的开发习惯。同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能。网络结构自动设计,模型效果超越人类专家。

    百度地图应用百度深度学习平台飞桨,为用户打造了更精准的通行时间智能预估功能,让 " 多长时间到达目的地 " 这个用户最关心的问题有了更肯定的答案,实现更智能的出行规划。

    第二,超大规模深度学习模型训练技术。飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术,实现了世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台,攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题,实现了万亿规模参数模型的实时更新。

    除此之外,百度地图作为新一代人工智能地图,在数据采集生产方面也展示出了 AI 的 " 强大基因 "。大会现场,百度首席技术官王海峰揭秘了百度地图 "AI 化数据生产 " 是怎样炼成的。在百度大脑 AI 技术的支撑下,百度地图实现了信息获取、数据采集、数据生产和动态修正全流程 AI 化。目前 80% 数据采集环节实现了 AI 化,已成为业内 AI 化水平最高、搭载的 AI 技术最强最丰富的地图厂商。

    第三,多端多平台部署的高性能推理引擎。飞桨不仅兼容其他开源框架训练的模型,还可以轻松地部署到不同架构的平台设备上。同时,飞桨的推理速度也是全面领先的。尤其经过跟华为麒麟NPU的软硬一体优化,使得飞桨在NPU上的推理速度进一步突破。

    第四,覆盖多领域的产业级开源模型库。飞桨官方支持100多个经过产业实践长期打磨的主流模型,同时开源开放200多个预训练模型。机器视觉、自然语言理解、强化学习等多领域模型曾在国际竞赛中夺得20多项第一。

    除核心框架外,飞桨还拥有完备的工具组件、面向任务的开发套件、产业级服务平台等全方位助力产业应用。吴甜在会上分享了一组数据,截止目前,飞桨深度学习平台已累计服务150多万开发者,仅在定制化训练平台上就有超过6.5万企业用户,发布了16.9万个模型。

    11月1日的2019AIIA百度飞桨公开课上,众多慕名而来的开发者们参与实战,与百度资深工程师一道深度了解飞桨的特性、设计思路、深度学习算法开发及端侧部署全流程实践方案。

    飞桨备受瞩目的背后,是对产业切实的帮助。基于飞桨,百度、北京林业大学等合作开发,面向智能虫情监测系统“AI识虫”识别准确率能达到90%,原本1周的工作量只需1个小时即可完成。在飞桨的帮助下,百度与老舍茶馆打造了一套能够智能辨别茶叶品种特色的AI系统,不仅拥有丰富的茶叶知识储备,在快速分析后,还可在短时间内识别并判断茶的品类……

    责任编辑:刘迅

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