在刚刚结束的阿里巴巴云栖大会上，阿里云软件服务生态的使命级合作伙伴浩鲸科技通过阿里云人工智能技术的赋能，推出了面向行业的AI兵工厂解决方案。AI兵工厂对阿里云提供的底层AI能力针对不同行业和业务场景进行了封装，并提供了可视化开发工具和自优化能力，降低了企业和个人使用AI技术的门槛。场景为王：构建高质量AI模型AI兵工厂开放数据收集和标注能力，积累业务场景数据，人人都能参与AI定制，并复用已有模型，提高收集、标注数据的效率。同时内嵌运营商、零售、公安、交通、金融等多个领域的业务数据、行业字典和算法模型，支持自动化建模和调参，具备持续学习不断优化的能力，构建高质量的AI模型;并以电商化的方式对外开放AI能力普惠大众。使用极简：托拉拽，自学习AI兵工厂对技术要求门槛低，无需AI技术基础。而且提供全流程的可视化界面，拖拽式操作、场景化服务，操作简单，5分钟就能快速上手。同时AI过程解耦成数据标注、自动建模、服务共享，按角色细分让更多的人参与其中，各司其职，分工与协作，效率以往提升了10倍以上。而在训练过程中采用AutoML等技术实现自动化建模调参，以及持续自优化更是将准确率升到了95%左右。用户只需关注数据和业务目标本身。深度人工智能学院是一家以职业人工智能教育培训为主的科技教育机构。上海语音识别人工智能培训合作
标检测一、目标检测的发展过程上图是从1998年到2018年，目标检测文章发表数量变化图，数据来源于谷歌学术。由此可见目标检测领域一直是大家所追捧的热方向。上图展示了目标检测算法近20年来来的方法路线图。很明显，从2012年(深度学习元年)开始，深度学习发展的步伐越来越大。图中每一个标注出来的方法名字都是具有里程碑意义的算法。Detector19年前，，主要应用在人脸检测方面，运行在主频为700MHz的奔腾CPU上，比当时其他的算法速度提升了上百倍。HOGDetector在2005年被提出，因为其特征鲁棒性强，多尺度适应性好，在深度学习出现之前，经常被广泛应用于通用目标检测。DPMDPM是传统算法的老大，是VOC-07，08，09目标检测比赛的赢家，它是HOG方法的拓展。尽管现在的目标检测算法远远强过了DPM，但是DPM提出的很多东西，现在都在沿用，例如难例挖掘，Bbox回归。所以其作者被VOC颁发了“终身成就奖”。新疆人工智能培训深度人工智能学院自动驾驶技术。
【第二阶段】7-深度学习框架pytorch【课程内容】作为深度学习主流分析框架pytorch，通过掌握pytorch基本概念，计算模型和原理，能够通过pytorch进行深度学习和模型构建与训练。学习掌握训练过程优化方法与问题优化。【实战部分】图片分类实战、房价预测【课程目标】了解及学习变量作用域与变量命名。搭建多层神经网络并完成优化。）正则化优化神经网络。梯度问题与解决方法。【第二阶段】8-决策树与随机森林【课程内容】决策树算法的原理，度量指标和算法变种。掌握和了解GBDT，AdaBoost，随机森林等集成学习模型的原理和集成学习算法。【实战部分】鸢尾花分类实战、金融预测【课程目标】了解和掌握决策树算法的原理，度量指标和算法变种。掌握和了解随机森林和，GBDT等集成学习模型的原理和集成学习算法。应用XGboost，通过GBDT算法完成预测实例，加深对算法和实战的融合。【第二阶段】9-分类算法【课程内容】了解和掌握KNN、SVM及朴素贝叶斯算法原理，熟悉集成学习(Bagging、Boosing)对于分类算法的优化过程，掌握数据降维方法应用。
四、目标检测进展使用更好的引擎检测器中非常重要的一个部分就是特征提取的主干网络，如果backbone性能优良，检测器效果也会不错。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干网络都是VGG或者resnet，如果对推理时间有要求，一般选取轻量级的网络作为主干网络，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作为主干网络的SSD检测算法。所以说主干网络对时间的精度的影响非常大。VGG，在2014年被提出，有两种结构，分别是16层和19层，分别被称为VGG16和VGG19。VGG网络中使用3x3的卷积代替了5x5和7x7。GoogleNet，顾名思义这个网络由谷歌提出，将网络层数增到了22层，同时在网络中增加了BN层使得训练更加容易收敛Resnet，残差网络结构，在2015年被提出，其结构定制化程度非常高，从10层到152层都可以搭建，主要是解决了网络训练退化的问题，加入残差架构之后网络不会随着层数增加而产生退化现场。DenseNet，在残差网络的基础上进行修改，残差是有shortcut链接，而denseNet块是前面所有的层都与后面层有链接，所以是稠密链接。深度人工智能学院编解码结构课程。
【第三阶段】12-大数据机器学习框架SparkMLlib【课程内容】以大数据主流分析框架为例，Spark内核架构，计算模型和原理，了解分布式机器学习原理，能够处理和解决大规模数据分析预处理和模型训练。【实战部分】电影推荐案例【课程目标】大数据机器学习主流分析框架，内核架构，计算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的机器学习库MLlib的算法原理，核心数据抽象，以及应用MLlib。通过实战电影推荐演练，同时学习推荐系统算法和原理。【第四阶段】13-深度学习-基础【课程内容】深度学习主要概念，激励函数，超参数等，BP神经网络基础，卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，深度学习应用场景，经典深度学习网络结构等。【实战部分】MINIST手写识别案例电影评论文本分类案例、评论文本情感分析案例【课程目标】了解深度学习主要概念，激励函数等，以及BP神经网络基础，学习卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，了解和掌握深度学习和经典深度学习网络结构等。深度人工智能学院本着“传播AI教育，培养AI人才”的教学理念。江西深度智谷人工智能培训公司
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