从机器翻译到物流信息抽取,百度AI快车道走进南京解析飞桨PaddleNLP应用实战

近年来,南京十分重视人工智能发展,提出打造“全省第一、全国前三、全球有影响力的人工智能产业地标”,并积极推动相关企业落地、产业园区打造和推动人工智能与传统领域的融合应用。当计划支持千家企业智能化转型的百度AI快车道,遇上不断加码人工智能产业布局的六朝古都南京,将为当地开发者带来一场怎样的技术探索之旅呢?

近期,百度AI快车道——企业深度学习实战营首次来到南京,举办飞桨PaddleNLP专场。多位百度技术大咖从实际应用场景入手,分享了关于飞桨PaddleNLP模型应用的“技术干货”,并带领现场学员展开“实战演练”。百度AI快车道的到来,为当地面临智能化转型、技术升级的企业技术骨干,带来了一场酣畅淋漓的深度训练。

百度AI快车道PaddleNLP专场南京现场

PaddleNLP是基于百度飞桨深度学习平台打造的领先、全面、易用的NLP开源工具集与预训练模型集,提供依托于百度百亿级大数据的预训练模型,适应全面丰富的NLP任务,方便开发者灵活插拔尝试多种网络结构,并让应用快速达到工业级效果。

此次课程中,百度NLP高级研发工程师首先带领学员们全览了飞桨PaddleNLP开源工具集,随后另外三位技术大咖分别从文本语义匹配、物流信息抽取机器翻译等应用场景展开,深入解读百度飞桨PaddleNLP的工程经验和代码分析。活动最后,还通过实践演练进一步加强了学员的认知,使其获得深度学习实战技能。与上一场百度AI快车道PaddleNLP专场上海站活动不同,此次南京站中讲解了序列生成任务的典型应用之一“机器翻译”,力求在课程结束后,让学员们都能训练出任意两个语言间的翻译模型。

百度AI快车道PaddleNLP专场南京现场

百度NLP工程师倾囊相授的同时,现场学员也积极参与其中,技术答疑和互动随着课程推进持续进行,参加活动的学员们纷纷表示:“飞桨的实用性很强,能帮助我们大大减少重复性工作,希望以后越来越强,能够适用到更多的行业。”、“课程内容很充实,而且结合了大量的实战与应用,干货满满。”、“希望可以在南京多组织几次,多多益善。”

百度AI快车道PaddleNLP专场南京站开发者合影

百度AI快车道——企业深度学习训练营是百度依托自身深厚的深度学习技术实践经验,面向有 AI 技术需求企业的算法工程师、架构师群体提供的快速应用扶持计划。该计划的学习内容囊括了 10 套工程实施与深度学习技术落地结合的详细方案,覆盖百度领先的 AI 技术和业务应用场景的深入剖析;源于百度业务实践的深度学习平台飞桨的性能优势、模型优势、生态优势的解读;百度自研和顶级学术会议魁首算法、预训练模型的详细介绍,还有与案例和算法紧密相扣的在线实验,并以“短平快”的课程,进行业务问题定位、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。

今年8月,百度飞桨对外发布面向终端和边缘设备的端侧推理引擎Paddle Lite Beta版,经过近两个多月的迭代和发展,在11月5日举办的“WAVE SUMMIT+ ”2019深度学习开发者秋季峰会上Paddle Lite 2.0 正式版发布,支持多种框架、多种硬件、功能与性能也更加完备。11月16日,百度AI快车道将前往深圳,带去Paddle Lite专场。活动同样邀请到百度多位技术大咖,详细解读Paddle Lite的技术特点、使用方法和相关应用,同时也会通过实践,实现目标检测在手机上的部署,完整体验Paddle Lite在实际业务中的应用,并进行现场答疑解惑。(活动详情详见下方流程图,也可以关注微信公众号“飞桨PaddlePaddle”查看相关的活动文章参与报名)

想充分了解Paddle Lite 的最新进展与应用实践,本次活动不容错过哦~此外,对于想要重温课程内容、或无法到达现场的开发者们,可以进入“IT大咖说”网站后搜索“AI快车道”,即可收看活动视频。

入门深度生成模型图深度学习框架百度飞桨
相关数据
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

推理引擎技术

推理机是实施问题求解的核心执行机构,常见于专家系统。它是对知识进行解释的程序,根据知识的语义,对按一定策略找到的知识进行解释执行,并把结果记录到动态库的适当空间中去。

信息抽取技术

信息/数据抽取是指从非结构化或半结构化文档中提取结构化信息的技术。信息抽取有两部分:命名实体识别(目标是识别和分类真实世界里的知名实体)和关系提取(目标是提取实体之间的语义关系)。概率模型/分类器可以帮助实现这些任务。

百度机构

百度(纳斯达克:BIDU),全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。1999年底,身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力,抱着技术改变世界的梦想,他毅然辞掉硅谷的高薪工作,携搜索引擎专利技术,于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。 “百度”二字,来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词:众里寻他千百度。这句话描述了词人对理想的执着追求。 百度拥有数万名研发工程师,这是中国乃至全球最为优秀的技术团队。这支队伍掌握着世界上最为先进的搜索引擎技术,使百度成为中国掌握世界尖端科学核心技术的中国高科技企业,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

http://home.baidu.com/
目标检测技术

一般目标检测(generic object detection)的目标是根据大量预定义的类别在自然图像中确定目标实例的位置,这是计算机视觉领域最基本和最有挑战性的问题之一。近些年兴起的深度学习技术是一种可从数据中直接学习特征表示的强大方法,并已经为一般目标检测领域带来了显著的突破性进展。

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