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百度AI快车道企业深度学习技术实战营开放直播了?“语义理解”专场爆棚

7月28日,北京的“地球表面最高温度”无法阻止许多企业相关技术人员的学习步伐。百度人工智能快车道企业深度学习战斗营第五期在北京再次开幕。这一次,“语义理解”这个话题得到了解释和实践。许多开发人员克服了酷热,深入参与了深入学习技术的交流和实践。

图:百度人工智能快车道“语义理解”特别会议

在这个巨变的时代,人工智能一直被视为第四次工业革命的核心驱动力。其中,深度学习技术的兴起正推动人工智能进入工业化大生产阶段,创造越来越大的价值。

如果人工智能的核心是认知,那么认知的核心技术之一就是“语义理解”。百度的语义理解技术不仅包括灵活、通用和多层次的语义表示建模,还包括对特定任务的语义适应。近年来,通过大规模的无监督语料库训练获得了通用语义表示预训练模型,并针对具体任务对参数进行了微调,取得了比SOTA更好的效果。这种基于预训练的语义理解技术越来越受到重视。

在人工智能快车道的交流和学习中,百度脑技术生态和自然语言处理部门的高级研发人员首先介绍了飞桨的全景,然后围绕“语义理解”介绍了自然语言处理的发展现状和过去的模型,分享了百度桨的厄尼模型。据现场介绍,ERNIE是百度自主开发的知识增强语义理解模型。该模型可以通过屏蔽词和实体等语义单元,使模型学习完整概念的语义表示,学习现实世界的语义关系,从而解决其他模型主要关注原始语言信号,较少使用语义知识单元建模的问题。

Figure:Baidu Flying Paddle Panorama

例如,在“哈尔滨是黑龙江省的省会和着名的冰雪文化国际城市”的例子中,谷歌的BERT模型可以通过“哈”和“宾”的本地共现来判断“儿”这个词,但该模型并不学习与“哈尔滨”相关的知识。然而,百度的ERNIE可以通过学习单词和实体的表达来模拟“哈尔滨”和“黑龙江”之间的关系。他可以知道“哈尔滨”是“黑龙江”的首都,“哈尔滨”是冰雪之城,从而增强了机器对人类语言的理解。在活动现场,来自不同企业的参与者积极互动。一位来自医学相关领域的参与者分享说,目前他的工作领域已经应用了自然语言处理语义理解技术,并计划将flying oar框架应用到他的实际业务中。此外,他还就相关技术与讲师进行了问答式讨论。在

当天的人工智能快车道学习活动中,仍然安排了具有挑战性的实践课程,任务是“培训行业领先的情感分类模型”。在现场,所有学生在指导下完成了实际挑战,并一个接一个地说,一天的过程“输出了很多信息,干货满了”,“非常先进的技术,学到了很多东西”,“来之前就知道百度是中文领域自然语言处理的领先企业,现在看来你来了很高兴”等等。

图:百度人工智能快车道第五阶段导师指导学生开展实践操作

据悉,百度人工智能快车道企业深度学习营是百度提供的一个快速应用支持计划,依托其深度学习技术实践经验,面向有人工智能技术需求的企业的算法工程师和架构师群体。该计划的学习内容包括项目实施和深度学习技术登陆的6套详细计划,涵盖百度领先人工智能技术和业务应用场景的深入分析,如光学字符识别(OCR)、精密仪器质量检测、经典场景的推荐和排序、遥感图像处理等。解读源自百度商业实践的深度学习框架飞桨的性能优势、模式优势和生态优势;百度自主研究和顶级学术会议领导算法

目前,人工智能快车道(AI Fast Track)在北京和上海成功举办了“图像检索”、“目标检测”、“推荐系统”等免费专题课程活动。这个关于“语义理解”的特别课程是第五次活动,也是第一次现场直播。你可以去itdks.com的信息技术大咖啡馆观看回放视频。未来,人工智能快车道活动还将围绕北京、上海、深圳、杭州等城市展开,今年计划举办20场活动,支持1000名企业开发者,并帮助人工智能技术在地面上的应用。