深圳地区高校福利来啦!7月5日华为云开发者沙龙门票限时免费领取!

2023-11-11

7月5日华为云开发者沙龙深圳站开启报名,华为云专家现场手把手教你如何快速实现AI应用开发并赠送价值298元CSDN会员卡,了解行业趋势进行技术储备,高校教师、学生免费参会,报名地址https://huiyi.csdn.net/activity/product/goods_list?project_id=4241


AI从前两年的概念泛起,如今正逐渐走向落地应用阶段,然而,从厂商和用户的普遍反馈来看,人工智能的落地应用似乎并没有大众想象中的顺利,开始有越来越多诸如场景碎片化、应用成本高、实验室场景到实际应用场景效果差距较大等问题被暴露出来,而这些也成为当前阶段AI落地应用过程中新的痛点。而产生这些痛点原因,与AI开发者在开发过程中缺少有力的开发平台和开发工具不无关系。

AI开发者的苦,谁来懂

举个例子,假如一个AI开发者,想要训练一个模型,从而开发一款人脸识别应用,那么可能会遇到哪些问题呢?

首先,可能遇到的第一个问题是数据标注。因为这项工作的第一步,是要找到开源的人脸数据集并为每个人脸数据进行标注,开源的人脸数据集并不难找,譬如Labelled Faces in the Wild、CASIA WebFace 、LFW等数据集在网上比比皆是,很容易找到。但数据标注就是一个大难题了,需要耗费大量的人工时间。

第二个遇到的问题可能就是调参了。在数据训练中,最主要的工作就是对训练的人脸数据进行参数调整,在数据的训练中会有很多调参,由于不同的调参会影响最后模型的收敛速度及精度,是人脸识别程序提高辨识率的关键步骤,而这一部分工作由于需要反复测试优化,通常会制造大量的工作量,而如何以最快的时间找到最优的参数配置,这是在开发人脸识别应用中面临的第二个大问题。

第三个问题,就是训练时间过长。调参结束后,就需要进行大规模的分布式训练。而这种大规模的分布式训练,需要耗费很长的时间,这种漫长的时间消耗,对于开发者来说,是其AI应用开发效率无法提升的最主要原因。

最后,就是训练模型部署的问题了。通常情况下,模型部署非常复杂,需要编写代码集成到应用系统中,并需要随时进行维护和更新。如果没有一个简单方便的平台,完全依靠人工来操作的话,工作量也是非常可观的。

所以,想想看,一个并不复杂的人脸识别应用,就需要面对如此多的问题,更何况是更加复杂的AI应用呢?而且这绝不只是个别AI开发者以及准开发者会遇到的。大量有着AI梦,热血沸腾的年轻人,很可能会先被这些难题挡在AI应用开发的大门之外。

AI开发者的痛,华为云很懂

AI开发者的痛,华为云很懂。就比如上述的人脸识别应用,只要使用华为云的ModelArts解决方案,将分分钟搞定。

实际上,华为云对于助力AI开发者这件事,早有布局。去年,华为公司就发布了普惠AI的策略,让AI高而不贵,让各行各业用得起,用得好,用得放心。为此,华为发布了全栈全场景AI解决方案。所谓全栈,是指从技术功能视角来说,华为AI解决方案是包括算力高达256T FLOPS的高性能AI芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案;所谓全场景,是指华为AI解决方案是业界唯一覆盖公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等高、中、低全场景,算力跨越几千万倍的全场景解决方案。从Atlas人工智能计算平台、ModelArts一站式AI开发平台、到通信领域一站式AI开发平台、华为云ServiceStage的微服务平台以及智能边缘平台,华为AI解决方案可以实现高、中、低全场景全部统一架构,一次开发适用于所有场景的部署、迁移、协同,降低开发者在AI开发过程中每一层的开发门槛,将复杂留给华为云,简单留给广大开发者,从而大大提升了AI开发者的开发效率。而通过华为云这个”不凡“的全栈全场景AI开发解决方案,AI开发者必将“成就不凡”。

为了帮助AI开发者朋友更加深入了解华为云全栈全场景的AI开发解决方案,华为云特别举办“DevRun•选择不凡,华为云开发者沙龙2019”,目前,该活动已经在北京、苏州、南京、杭州四城市举办,受到了广大开发者朋友的热烈欢迎。而在7月5日,此次活动将来到深圳。在本次沙龙中,华为云将邀请华为云的技术大咖,结合实际应用案例,为开发者朋友介绍如何基于华为Atlas AI芯片/模组、ModelArts一站式AI开发平台、智能通信AI平台、智能边缘服务、及华为云原生应用服务快速实现AI应用开发,使开发者依托华为云这个“不凡”平台开发出走向实战的“不凡”应用。

 

活动议程

 

所谓“选择不凡,必成就不凡”,开发者朋友,千万不能错过这次难得的机会!

报名地址https://huiyi.csdn.net/activity/product/goods_list?project_id=4241

 

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