科技的价值在于创造更好的世界。随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。当每个人都可以瞬间获取大量信息时......
科技的价值在于创造更好的世界。随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。当每个人都可以瞬间获取大量信息时，如何从海量信息中寻找到感兴趣、需要的信息，就成了留给新技术解决的课题。6月22日，百度AI快车道第三期开课，聚焦深度学习——“推荐系统”课题，帮助近百名学员基于百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台，掌握“信息变革”时代下的智能解决方案。
(6月22日百度AI快车道——“推荐系统”专题)
推荐系统：直接为企业创造价值
由于“推荐系统”能够影响用户的购买行为带来经济效益，并直接增强企业的核心竞争力，因此“推荐系统”也逐渐成为大热的研究方向，在工业界和学术界得到了广泛关注。那么，如何提高推荐系统对商品长尾数据的发掘能力?如何进行数据除噪，优化预测准确度?仍然是令工程师们头疼的技术难题。此次，6月22日第三期“AI快车道——企业深度学习实战营”的“推荐系统”课程，解析了怎样从海量信息中，帮助诸如电子商务、社交网络，广告推荐，搜索引擎等相关领域的企业，筛选其用户所需、实现个性化推荐内容的能力，并以此巩固企业其自身核心竞争力。
活动当天，百度大脑技术生态和深度学习平台的资深研发人员首先针对飞桨全景进行了介绍，随后围绕着“推荐算法”解析了难点和痛点，以及解决建议等展开讲授，其分享内容令现场学员连连反馈“有种豁然开朗的感觉”、“果然还是很厉害，内容都很有用”。此外，最后的CodeLive实验环节——PaddleCTR分布式实验也让学员们感叹道：“果然还是有挑战性的，但在指导下都可以实现，感觉很有收获!”
(6月22日百度AI快车道现场)
今年4月13日，百度首次举办“AI快车道——企业深度学习实战营”，活动中，百度大脑技术生态和深度学习平台的资深研发人员针对“特征识别”这一课题，深入解读了基于百度应用场景下，图像检索技术的线上案例、工程经验和代码分析，并在活动最后以实战的方式让学员们可以做到“所学即所用”。
5月26日第二期AI快车道以“目标检测”为课题，学员不仅针对目标检测算法分析、YOLO v3模型等，听取了百度大脑技术生态和深度学习平台的资深研发人员授课，还围绕众多实际案例结合百度飞桨(PaddlePaddle) 模型了解到有针对性的干扰因素建议。课程最后，同样以实践方式，对北京林业大学的红脂大小蠹识别项目进行了代码级的CodeLive实践。
(AI快车道课程安排)
AI快车道：产业智能核心课题持续输出
近几年，似乎所有传统产业都在思考，如何利用人工智能改善现有的业务场景，提升效率、降低成本，创造更多生机，并为其所在领域创造更多优质体验。而“深度学习”作为通向人工智能的重要路径，正在以其出色的能力，赋能传统及垂直行业。因此，如何“加速深度学习产业应用”，就成为了各个产业、企业，加快“智能化”升级的重要发展方向之一。“AI快车道——企业深度学习实战营”在此背景之下应运而生，致力于为助力企业加速深度学习产业应用，结合各个产业智能核心课题，加快深度学习“正规军”的建设。
据悉，“AI快车道——企业深度学习实战营”由百度"黄埔学院——首席AI架构师培养计划"组委会亲自操刀，对黄埔学院的课程内容及培训形式做了精选，形成短平快的课程，进行对业务问题定位、框架及算法的快速应用培训，为更多企业带去深度学习技术和经验分享。其课程内容囊括了6套基于百度深度学习框架——飞桨(PaddlePaddle)性能优势、模型优势、生态优势，并结合工程实施与技术落地的解决方案。这些方案中，不仅覆盖了百度经典技术如OCR、精密仪器质检、推荐排序经典场景、遥感图像处理经典业务场景等，还包含了百度自研及顶级学术会议魁首算法、预训练模型的详细介绍，以及案例与算法紧密相扣的在线实验等。此外，该活动计划于年内在北京、深圳、上海等多地巡回举办，将有力支持1000家企业的深度学习技术快速应用。
来源：北国网
