奇迹小说
创新工场讲AI课:从知识到实践

创新工场讲AI课:从知识到实践

作者: 创新工场DeeCamp组委会

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已完结现代当代当代文学
作品简介

创新工场于2017年发起了面向高校在校生的DeeCamp人工智能训练营(简称DeeCamp训练营),训练营内容涵盖学术界与产业界领军人物带来的全新AI知识体系和来自产业界的真实实践课题,旨在提升高校AI人才在行业应用中的实践能力,以及推进产学研深度结合。 《创新工场讲AI课:从知识到实践》以近两年DeeCamp训练营培训内容为基础,精选部分导师的授课课程及有代表性的学员参赛项目,以文字形式再现训练营“知识课程+产业实战”的教学模式和内容。全书共分为9章,第1章、第2章分别介绍AI赋能时代的创业、AI的产品化和工程化挑战;第3章至第8章聚焦于AI理论与产业实践的结合,内容涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习模型的压缩与加速等;第9章介绍了4个优秀实践课题,涉及自然语言处理和计算机视觉两个方向。 《创新工场讲AI课:从知识到实践》适合AI相关专业的高校在校生及AI行业的工程师使用,可作为他们了解AI产业和开拓视野的读物。

目录 (102章)
倒序
正文
第1章 AI赋能时代的创业1.1 中国AI如何弯道超车1.2 AI从“发明期”进入“应用期”1.2.1 深度学习助推AI进入“应用期”1.2.2 ToB创业迎来黄金发展期1.2.3 “传统产业+AI”将创造巨大价值1.2.4 AI赋能传统行业四部曲1.3.1 海外科技巨头成功因素解析1.3.2 科学家创业的优势和短板1.3.3 四因素降低AI产品化、商业化门槛1.4 给未来AI人才的建议第2章 AI的产品化和工程化挑战2.1 从AI科研到AI商业化2.2 产品经理视角——数据驱动的产品研发2.2.1 数据驱动2.2.2 典型C端产品的设计和管理2.2.3 典型B端产品解决方案的设计和管理2.2.4 AI技术的产品化2.3 架构设计师视角——典型AI架构2.3.1 为什么要重视系统架构2.3.2 与AI相关的典型系统架构(1)2.3.2 与AI相关的典型系统架构(2)2.3.2 与AI相关的典型系统架构(3)2.3.2 与AI相关的典型系统架构(4)2.4 写在本章最后的几句话第3章 机器学习的发展现状及前沿进展3.1 机器学习的发展现状3.2 机器学习的前沿进展3.2.1 复杂模型3.2.2 表示学习3.2.3 自动机器学习第4章 自然语言理解概述及主流任务4.1 自然语言理解概述4.2 NLP主流任务4.2.1 中文分词4.2.2 指代消解4.2.3 文本分类4.2.4 关键词(短语)的抽取与生成4.2.5 文本摘要4.2.6 情感分析第5章 机器学习在NLP领域的应用及产业实践5.1 自然语言句法分析5.1.1 自然语言句法分析的含义与背景5.1.2 研究句法分析的几个要素5.1.3 句法分析模型举例5.2 深度学习在句法分析模型参数估计中的应用5.2.1 符号嵌入5.2.2 上下文符号嵌入第6章 计算机视觉前沿进展及实践6.1 计算机视觉概念6.2 计算机视觉认知过程6.2.1 从低层次到高层次的理解6.2.2 基本任务及主流任务6.3 计算机视觉技术的前沿进展6.3.1 图像分类任务6.3.2 目标检测任务6.3.3 图像分割任务6.3.4 主流任务的前沿进展6.4 基于机器学习的计算机视觉实践6.4.1 目标检测比赛6.4.2 蛋筒质检6.4.3 智能货柜第7章 深度学习模型压缩与加速的技术发展与应用7.1.1 深度学习的应用领域7.1.2 深度学习面临的挑战7.2.1 主流压缩和加速方法概述7.2.2 权重剪枝7.2.3 权重量化7.2.4 知识蒸馏7.2.5 权重量化与权重剪枝结合并泛化7.3 模型压缩与加速的应用场景7.3.1 驾驶员安全检测系统7.3.2 高级驾驶辅助系统7.3.3 车路协同系统第8章 终端深度学习基础、挑战和工程实践8.1 终端深度学习的技术成就及面临的核心问题8.1.1 终端深度学习的技术成就8.1.2 终端深度学习面临的核心问题8.2 在冗余条件下减少资源需求的方法8.3 在非冗余条件下减少资源需求的方法8.3.1 特殊化模型8.3.2 动态模型8.4.1 实际应用场景中的挑战8.4.2 实际应用场景中的问题解决8.4.3 案例分析第9章 DeeCamp训练营最佳商业项目实战9.1.1 让“AI方头仔”触手可及9.1.2 理论支撑:BiSeNet和MaskR-CNN9.1.3 任务分解:从图像分析到积木生成的实现9.1.4 团队协作与时间安排9.2.1 打造人机协作的科幻小说作家9.2.2 理论支撑:语言模型、Transformer模型和GPT2预训练模型9.2.3 从“找小说”到“写小说”的实现步骤9.2.4 团队协作与时间安排9.3.1 人人都能做“养宠达人”9.3.2 理论支撑:表征学习、人脸识别原理和ArcFace损失函数9.3.3 任务分解:从数据收集到肥胖度检测9.3.4 团队协作与时间安排9.4.1 智能内容生成9.4.2 理论支撑:Word2Vec词嵌入、预训练语言模型BERT和Seq2Seq文本生成9.4.3 任务分解:“寻章摘句”和“文不加点”9.4.4 团队协作与时间安排
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