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六大主题报告,四大技术专题,AI开发者大会首日精华内容全回顾

日期: 2019-09-10 18:16 浏览次数 :

亚马逊首席科学家李沐以《构建深度学习开源生态的努力和思考》为题,立足于深度学习技术,与大家共同探讨他在构建深度学习开源生态的经验。

李沐自2014年进入深度学习领域,从降低深度学习上手门槛、减少深度学习机器成本这两点出发,在过去五年探索出一些开源的深度学习工具,包括Apache MXNet、GluonNLP、书籍《动手学深度学习》,来帮助不同层次的开发者。

另外,他谈到机器成本是学习成本外的障碍,机器成本下降比不过算法复杂度的增加,在新硬件上优化快速变化的深度学习模型很困难。对此,专门凯发官网k8.comAI定制的芯片或者边缘计算可以有效缓解,他们还采用编译器解耦计算实现和硬件优化来促使支持新算法和新硬件更简单。最后他表示,深度学习开源的落地场景、用户需求仍在快速变化,没有尘埃落定,开发者应有开放的心态来拥抱这些改变。   

华为云通用AI服务总经理、语音语义创新Lab主任、首席科学家袁晶以《AI的落地和落地的AI》为题,立足于人工智能技术,与大家共同探讨人工智能技术与行业AI落地实践。

AI是一种新的生产力,改变将涉及各个行业。例如教育、健康、媒体、制药、物流、金融等各行各业都将在AI的加持下向更加智慧的方向发展。

袁晶强调,探索AI落地的唯一方式便是实践,他特别介绍了华为全栈全场景AI,其中应用使能提供全流程服务,分层API和预集成方案;MindSpore支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架;CANN是芯片算子库和高度自动化算子开发工具;Ascend是基于统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片。

华为开放多年AI研发积累,将更多的开放能力全面释放。其中包括面向所有AI开发者打造的一站式AI开发平台ModelArts,将大幅提升AI开发效率,降低开发门槛;HiLens端云协同AI开发及应用平台,提供一站式AI应用开发、分发、部署、管理平台,Skill开发、Skill市场、设备管理、数据管理等功能。华为全栈全场景AI服务与面向开发者的种种权益,华为将自己的能力开放出来,不仅可以让开发者们紧抓AI技术红利,更能促使整个AI行业在实践中快速落地。

百度深度学习技术平台部总监马艳军以《飞桨大规模分布式训练和高速推理引擎》为题,分享了开源深度学习平台飞桨的核心框架设计和技术。

马艳军表示,深度学习框架极大降低了研发门槛,但放眼深度学习开源框架现状,国外的居多,开源深度学习框架飞桨则具备五大优势:兼具动态图和静态图两种计算图的优势,精选应用效果最佳的算法模型并官方支持,大规模稀疏参数场景工业实践全面开源,端到端部署,提供系统化深度学习技术服务的平台。

随后,乂学教育-松鼠AI联合创始人&CTO樊星立足于人工智能技术,为在场开发者分享了AI+教育的背景下,人工智能技术对学习效率提升的革新之路。

会上,樊星列举了传统教育中的困境,并借助AI得以突破以上难题。他随后介绍了基于松鼠AI智适应学习引擎架构,利用人工智能技术破解难题。其中,AI智适应学习引擎架构第一层基础数据中的Content Map、Learning Map、Mistake Reasoning Ontology,将形成行为目标,利用数据收集与分析,评估学生状态,尝试推荐学习行为。

樊星认为,利用AI解决“好”教育迫在眉睫,AI将会为教育带来这样的革命:学生少做80%的题目;一考定终身的现象将会消失;教育将变得更加透明;每个孩子对学习上瘾,掌握真正的学习能力与方法。 

驭势科技联合创始人、董事长、CEO吴甘沙则讲述了无人驾驶产业化的AI挑战和机遇。吴甘沙表示,无人驾驶要尊重汽车产业长期存在的规律 ,要有敬畏之心。如今无人驾驶技术中,AI 感知不是重要的问题,决策才是重要的问题。而传统AI是基于数据和规则,现在需基于学习,再是博弈+学习来设计。传统无人车关注的是舒适性、安全性,现在需关注其竞争性和社会性。

谈及下一步的AI发展,吴甘沙表示,现在的AI还很笨,根据条条框框来训练。后续他们将从背景知识和常识,模仿学习、强化学习,因果推理,基于迁移学习的举一反三等方面来提升AI的算法能力。