百度大脑

百度大脑大升级:各种算法并驾齐驱

北战南征 提交于 2020-02-03 03:22:39
导读 百度大脑大升级:语音、视觉、语言与知识 AI 算法创新并驾齐驱 7 月 3 日下午,「Baidu Create 2019」百度 AI 开发者大会百度大脑论坛如期举行。在上午主论坛中,百度首席技术官王海峰正式发布百度大脑 5.0,实现了历史上最具跨越性升级,在算法突破、计算架构升级的基础上,实现 AI 算法、计算架构和应用场景的融合创新,成为软硬一体 AI 大生产平台。 百度AI开发者大会 重磅升级后的百度大脑 5.0 打通了从基础层的深度学习技术到通用 AI 能力、应用技术方案,再到定制化模型,以及最终的部署和集成,整个人工智能产业化应用落地的全部流程,实现了 AI 技术的标准化、自动化和模块化。 一直引领行业创新的百度大脑语音技术此次亮出在语音识别、语音合成、远场语音交互芯片方面的成绩单。百度语音技术部高级总监高亮介绍,识别方面,百度提出流式多级的截断注意力模型 SMLTA,这是国际上首次实现局部注意力建模超越整句的注意力模型,也是国际上首次实现在线语音大规模使用注意力模型。SMLTA 在大幅提升识别速度的同时,也提高了识别准确率。在输入法有效产品相对准确率提升 15%,音箱有效产品相对准确率提升 20%。合成方面,针对现阶段面临风格迁移、音色模拟和情感拟人的三大挑战,百度推出语音合成技术 Meitron,可以将语音中的音色、风格、情感等要素映射到不同的子空间,在使用时

AI+教育落地,百度大脑如何让校园更智能?

半腔热情 提交于 2019-11-26 18:46:08
人工智能作为影响社会底层技术革命逐渐向传统行业渗透,“AI+”已经替代“互联网+”成为创业创新的新引擎,出人意料的是,在AI在教育业的率先落地并且相当火爆。 现在,人工智能教育已成为从业者心目中的“教育3.0”。这两年,几乎所有与教育相关的论坛和峰会“言必称AI”;投资人对于人工智能教育的关注度明显盖过了其他教育项目,去年融资总额就达到42.17亿元,今年还会更多。 为什么人工智能对于教育从业者包括学校、老师、学生以及教育培训机构(思想层面)的冲击比其他传统行业更猛烈一些?主要是AI带来是学生的学习方式、老师的教学方式、校园的管理方式的反思和突破。 并且AI教育的落地并不是停留在BP(项目计划书)上,也不是在实验室里虚拟数据,而是通过一系列产品解决方案让校园智能化、教育智能化了,这背后的助推手还是百度。 2018年12月13日,百度大脑行业创新论坛校园专场在武汉举行,吸引全国教育产业从业人士参加。百度作为我国人工智能领域龙头,其“走进校园”不仅引起教育产业人士密切关注,也是产业互联网值得关注新动向。 一、AI+教育方兴未艾,但很多创业项目技术基础并不稳 目前人工智能项目大致分为to C与to B两大类。 朝to C方向的项目,主要是针对学生学习效率提升上优化,很多拍照答题、题库、1对1直播平台转型做了AI产品,还有一些自适应公司主要是收集人类教师的知识图谱

首场百度大脑开放日来袭 | 全新开放24项AI技术

寵の児 提交于 2019-11-26 18:45:54
活动当天,百度AI技术生态部总经理喻友平,就百度大脑平台与生态进行了全面的详解,同时展示了百度大脑开放平台Q1核心升级内容,包括语音技术、视觉技术、自然语言处理、知识图谱等通用AI能力的新近推出,以及开源深度学习框架方面的优化升级,更有多个应用场景案例与大家分享,可谓干货满满,广受前来参加活动的开发者与媒体们欢迎与称赞。 1PaddlePaddle:用深度学习赋能智能+的方方面面 1、业界首个视频分类模型库:新增视频模型库,提供5个视频分类经典模型以及适合视频分类任务的通用骨架代码,用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。视频理解权威竞赛ActivityNet - Kinetics视频动作识别任务冠军方法stNet的resnet50版本开源实现。 2、基于PaddlePaddle的BERT多机多卡和混合精度训练。新增支持NLP语义表示BERT模型,支持多机多卡训练,支持混合精度训练,训练速度对比主流实现提升50%+,提供完整部署示例。 3、分布式训练性能大幅提升:大规模稀疏参数服务器Benchmark发布, CPU多机异步训练发布显著提升点击率预估任务IO吞吐的built-in reader,多机多卡训练性能多方面提升。 并推出业界领先的深度强化学习框架PARL1.0。据喻友平介绍,PARL曾在NeurIPS 2018 夺冠。具有高灵活性和可扩展性,支持可定制的并行扩展,覆盖DQN

首场百度大脑开放日来袭 | 全新开放24项AI技术

别说谁变了你拦得住时间么 提交于 2019-11-26 18:45:44
活动当天,百度AI技术生态部总经理喻友平,就百度大脑平台与生态进行了全面的详解,同时展示了百度大脑开放平台Q1核心升级内容,包括语音技术、视觉技术、自然语言处理、知识图谱等通用AI能力的新近推出,以及开源深度学习框架方面的优化升级,更有多个应用场景案例与大家分享,可谓干货满满,广受前来参加活动的开发者与媒体们欢迎与称赞。 1PaddlePaddle:用深度学习赋能智能+的方方面面 1、业界首个视频分类模型库:新增视频模型库,提供5个视频分类经典模型以及适合视频分类任务的通用骨架代码,用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。视频理解权威竞赛ActivityNet - Kinetics视频动作识别任务冠军方法stNet的resnet50版本开源实现。 2、基于PaddlePaddle的BERT多机多卡和混合精度训练。新增支持NLP语义表示BERT模型,支持多机多卡训练,支持混合精度训练,训练速度对比主流实现提升50%+,提供完整部署示例。 3、分布式训练性能大幅提升:大规模稀疏参数服务器Benchmark发布, CPU多机异步训练发布显著提升点击率预估任务IO吞吐的built-in reader,多机多卡训练性能多方面提升。 并推出业界领先的深度强化学习框架PARL1.0。据喻友平介绍,PARL曾在NeurIPS 2018 夺冠。具有高灵活性和可扩展性,支持可定制的并行扩展,覆盖DQN