百度学习

3 月，跳不动了？>>> 深度学习高端人才不仅是AI发展的重要养分，也是企业转型AI巨大推动力。2019年1月19日，百度黄埔学院——深度学习架构师培养计划在百度科技园举行开学典礼，深度学习技术及应用国家工程实验室副主任、百度AI技术平台体系执行总监吴甜，中国信息通信研究院副总工史德年，中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国出席了典礼。吴甜表示，百度希望能帮助业界培养第一批“首席AI架构师”。 35位来自业界的高端深度学习人才作为“黄埔学院”首期学员，迎来第一课，与20余位担当导师的百度重量级科学家和技术负责人享受“AI知识盛宴”，中国深度学习第一核心技术圈初现雏形。 深度学习“人才荒”，培养稀缺人才正当时 近年来，中国的发展已经从高速增长向高质量发展转变，从粗放型增长向创新驱动增长转变，史德年表示，“在人工智能浪潮席卷全球的当下，深度学习作为核心技术，对于企业向AI转型的重要性不言而喻。”深度学习作为人工智能发展的重要一环，能让人工智能技术更快速地普及到各行各业，推动融合创新，推动经济、社会和文化等变革。 然而，据领英大数据显示，全球AI人才整体供给在340万人左右，而其中深度学习人才仅9.5万人，且流动性较大，进一步加大了缺口。 陈宝国谈到，软件将会成为人类社会的基础设施，应用软件的人才也是关键。2018年7月，中国软件行业协会就发布了国内首个AI产业专业技术人才培养标准——

自己已经不算深度学习新手了，这次是带着女朋友一起上的百度深度学习7日入门训练营。相较于Pytorch、TensorFlow这种业内如雷贯耳的框架，paddlepaddle的名气有所差距，也还没有使用过。但正式开始上课后，此次训练营还是给了我很大的惊喜： 1. 对于深度学习零基础的同学很友好，代码间的模块性很强，很多部分不需要学习者再自行造轮子，只关心于最核心的网络构造上。后几次课主要是paddlepaddle一些更高级一点的应用了，如利用paddleDetection模块快速实现yolov3-mobilenet v1的训练以及应用于识虫工作等等，我女朋友那种没什么基础的同学也能够在短时间内把它应用起来。 2. 不得不说，免费的Tesla V100真的太香了，每天在AI studio上启动运行就能获得12h的使用时长，用了这个以后，我再也不想在自己的渣渣笔记本上玩深度学习了，所以自然也得学一学paddlepaddle啦。 3. 说说paddlepaddle，百度在其上几年的开发改进的确取得了很棒的成果，同TF2一样，都支持静态图与动态图，无论是为了学术上快速开发验证还是工业上更高效，都可应对，正好在AI studio平台上，有免费硬件资源、免费课程每天还有不少新项目添加进去，我认为还是很值得一学的。 来源： CSDN 作者： 东海鱼鱼 链接： https://blog.csdn

（以自己认知的方式学习DL。 注：下文基本上都是百度PaddlePaddle培训内容） 人工智能＼机器学习和深度学习的概念及关系 人工智能、机器学习和深度学习的概念在近些年十分火热，但很多从业者也难以说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。学习深度学习，需要先从三个概念的正本清源开始。 三者覆盖的技术范畴是逐层递减的， 人工智能是最宽泛的概念，机器学习则是实现人工智能的一种方式 ，也是目前较有效的方式。 深度学习是机器学习算法中最热的一个分支 ，在近些年取得了显著的进展，并代替了多数传统机器学习算法。所以，三者的关系可用下图表示，人工智能 > 机器学习 > 深度学习。 图1：人工智能、机器学习和深度学习三者之间的概念范围 如字面含义，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。由于这个定义只阐述了目标，而没限定方法。所以，实现人工智能存在的诸多方法和分支，导致其变成一个“大杂烩”式的学科。 与此不同，机器学习，尤其是监督学习则有更加明确的指代。 机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 。这句话有点“云山雾罩”的感觉，让人不知所云。 下面以“机器从牛顿第二定律实验中学习知识”为案例，让读者深入理解下机器学习（监督学习）到底是怎样的一种技术方法

目录 1.深度学习发展历程 1.1图灵测试 1.2分级处理信息 1.3深度学习 2.机器学习 2.1范畴 2.2分类 3.神经网络 3.1初识神经网络 3.2神经网络实例-paddle学习手写数字分类 第一步：准备数据 第二步：定义神经网络-卷积神经网络LeNet-5 第三步：初始化paddle 第四步：获取训练器 第五步：开始训练 1.深度学习发展历程 1.1图灵测试 图灵测试由艾伦·麦席森·图灵发明，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，目前我们已远远落后于这个预测。 1.2分级处理信息 大脑认知：1.边缘特征 2.基本形状和目标的局部特征 3.整个目标 高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化，也即越来越能表现语义或者意图。从视网膜出发，经过低级的V1区提取边缘特征，到V2区的基本形状或目标的局部，再到高层的整个目标（如判定为一张人脸），以及到更高层的PFC（前额叶皮层）进行分类判断等。 如下为人脑神经元作用示意图： 1

相信我，认真看完，不亏。让我们先了解一下陆奇： 这几年陆奇被格外关注，始于2017年1月17日他被百度任命为百度总裁。这次任命份量极高，到今天百度创立19年，李彦宏给出如此高的权力，陆奇是唯一一个。 但陆奇值得。 陆奇在硅谷非常有名，拥有不错的人脉和江湖地位，凡接触过陆奇的人提起他，几乎是众口一词地称赞。 1998年陆奇加入雅虎，2007年任雅虎执行副总裁。 2008他辞职时，杨致远当场洒泪，告别会上所有工程师穿上统一的T恤，T恤上印着“我曾与陆奇一起工作，你呢？”，以此纪念陆奇在雅虎的日子。 2008年加入微软，任全球执行副总裁，这是有史以来，华人在科技领域获得的最高职位。 2016年9月离职时，比尔盖茨极力挽留甚至承诺：“你想要做什么业务，我们去搞个业务给你。或者你先休假一年两年，然后再回来当首席技术官，我们等着你就是了。” 微软现任CEO纳德拉曾对微软员工说：“五个人，对微软贡献巨大。一是创始人比尔·盖茨，二是CEO史蒂夫·鲍尔默，三是董事会主席约翰·汤普森，四是诗人奥斯卡·王尔德，最后一个就是陆奇。” 其实早在2005年前后，李彦宏就曾试图说服陆奇加入百度，只是当时并未如愿。 2017年陆奇加入百度后，李彦宏曾公开给了他很高的评价：陆奇上上下下有口皆碑，大家都很喜欢他，他有非常强的技术能力，又有很强的管理能力，并且工作极其玩命。 20、30、40岁年轻人,2020年的建议

日期：2020-01-15 作者：老夫秀吉 @雨人网安 一月十五号学习日报 今天上午对昨晚工具的收集进行了总结，发现我们还是不善于利用‘百度’。这个百度不纯粹的单指百度，而是善于利用各种网络工具进行资料的查找。freebuf、先知，知识星球等平台都有很多好文章，而且平时可以关注一些大佬的博客进行知识的学习。 重点是自己的主动查找！！只有自己主动去学才会学的更多。 另外上午还介绍了Linux的相关知识，听着这些熟悉的知识，我很庆幸自己在午讲时做过这方面的收集。 这个时候我体验到了久违的成就感，自从进入这行，我感觉自己就是个渣渣。的确自己努力过的成果更让自己有成就感，可惜我没有坚持下去，一个是时间不够，还有一个是有点偷懒了。完成作业之后就不想动了。嗯，这点值得反思，需要改进。 随着课程的深入，我自己的积攒的跟不上了，而且以前又没学过。面对璐哥的提问，只能当场百度，或者动手操作。Linux，是一门很重要的知识，有着很多方面的知识等待着我去发掘。 今天主要的任务还是熟悉Linux的基础命令吧！不管是上午的游戏，下午的实验楼以及晚上的作业都是在进行基础的积累。 总结： 聚少成多，可能每天你感觉你没什么进步，但你所做的每一步都是为你以后的一飞冲天做铺垫。 来源： https://www.cnblogs.com/Mrwuhuai/p/12199389.html

授课讲师 | 毕然 百度深度学习技术平台部主任架构师 授课时间 | 每周二、周四晚20:00-21:00 编辑整理 | 刘威威 内容来源 | 百度飞桨深度学习集训营 0 导读 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到： 深度学习基础知识 numpy实现神经网络构建和梯度下降算法 计算机视觉领域主要方向的原理、实践 自然语言处理领域主要方向的原理、实践 个性化推荐算法的原理、实践 本周为开讲第二周，百度深度学习技术平台部主任架构师毕然老师，继续开始零基础入门深度学习的授课。 毕老师发现，在实际工业实践中，面对新问题套用已有方案通常不会取得好效果，需要从初步建模的baseline出发，在建模的每个步骤寻求优化思路。本次课程即以此做演示，将适用于房价预测任务的线性回归模型，挪用到手写数字识别任务后，如何一步步的进行优化，实现最好的分类效果，让学员可以获得工业实践的真实体验。基于此，毕老师为大家精心准备了由浅入深，由点及面的教学课程。 本次讲课内容主要包括： 数据处理和异步数据读取 网络结构设计及背后思想 损失函数介绍及使用方式 模型优化算法介绍和选择 分布式训练方法及实践 模型训练调试与优化 训练中断后恢复训练 下图概括了本次课程的主要授课知识点，课程内容涵盖深度学习的

授课讲师 | 毕然 百度深度学习技术平台部主任架构师 授课时间 | 每周二、周四晚20:00-21:00 编辑整理 | 刘威威 内容来源 | 百度飞桨深度学习集训营 0 导读 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到： 深度学习基础知识 numpy实现神经网络构建和梯度下降算法 计算机视觉领域主要方向的原理、实践 自然语言处理领域主要方向的原理、实践 个性化推荐算法的原理、实践 本周为开讲第二周，百度深度学习技术平台部主任架构师毕然老师，继续开始零基础入门深度学习的授课。 毕老师发现，在实际工业实践中，面对新问题套用已有方案通常不会取得好效果，需要从初步建模的baseline出发，在建模的每个步骤寻求优化思路。本次课程即以此做演示，将适用于房价预测任务的线性回归模型，挪用到手写数字识别任务后，如何一步步的进行优化，实现最好的分类效果，让学员可以获得工业实践的真实体验。基于此，毕老师为大家精心准备了由浅入深，由点及面的教学课程。 本次讲课内容主要包括： 数据处理和异步数据读取 网络结构设计及背后思想 损失函数介绍及使用方式 模型优化算法介绍和选择 分布式训练方法及实践 模型训练调试与优化 训练中断后恢复训练 下图概括了本次课程的主要授课知识点，课程内容涵盖深度学习的

课程名称 | 零基础入门深度学习 授课讲师 | 孙高峰 百度深度学习技术平台部资深研发工程师 授课时间 | 每周二、周四晚20:00-21:00 编辑整理 | 孙高峰 内容来源 | 百度飞桨深度学习集训营 出品平台 | 百度飞桨 01 导读 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到： 深度学习基础知识 numpy实现神经网络构建和梯度下降算法 计算机视觉领域主要方向的原理、实践 自然语言处理领域主要方向的原理、实践 个性化推荐算法的原理、实践 本周为开讲第三周，百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙高峰，开始讲解深度学习在计算机视觉方向实践应用。今天为大家带来的是卷积神经网络基础之初识卷积。 02 计算机视觉概述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的科学学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。 计算机视觉技术经过几十年的发展，已经在交通（车牌识别、道路违章抓拍）、安防（人脸闸机、小区监控）、金融（刷脸支付、柜台的自动票据识别）、医疗

课程名称 | 零基础入门深度学习 授课讲师 | 孙高峰 百度深度学习技术平台部资深研发工程师 授课时间 | 每周二、周四晚20:00-21:00 编辑整理 | 孙高峰 内容来源 | 百度飞桨深度学习集训营 出品平台 | 百度飞桨 01 导读 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到： 深度学习基础知识 numpy实现神经网络构建和梯度下降算法 计算机视觉领域主要方向的原理、实践 自然语言处理领域主要方向的原理、实践 个性化推荐算法的原理、实践 本周为开讲第三周，百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙高峰，开始讲解深度学习在计算机视觉方向实践应用。今天为大家带来的是卷积神经网络基础之初识卷积。 02 计算机视觉概述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的科学学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。 计算机视觉技术经过几十年的发展，已经在交通（车牌识别、道路违章抓拍）、安防（人脸闸机、小区监控）、金融（刷脸支付、柜台的自动票据识别）、医疗