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原创 如何提高人工智能开发效率?

发布时间:2020-05-18 17:28:40 浏览 305 来源:博学谷 作者:照照

    数据的大量激增与AI算力的快速提高,使人工智能的效果、落地产生无限可能。但在AI开发过程中,要怎样合理选择开发要素才能提升开发效率?怎样选择主流算法框架?AI开发环境搭建中常见问题都有哪些?为了帮助大家更有效的解决人工智能开发的效率问题,这里给大家推荐一个免费的人工智能公开课,下面来看看具体的课程详情吧~

     

    人工智能开发

     

    人工智能开发课程适学人群:

     

    公开课的学习门槛并不高,只要你是一个对人工智能开发感兴趣,并且希望提升自我持续发展能力的IT程序员,你就可以来看本门视频课程。

     

    人工智能开发课程主讲内容:

     

    1、人工智能三要素

     

    1)数据

    只有经过大量的训练,神经网络才能总结出规律,应用到新的样本上。因此,对于AI而言,大量的数据太重要了,而且需要覆盖各种可能的场景,这样才能得到一个表现良好的模型,看起来更智能。

     

    2)算力

    有了数据之后,需要进行训练,不断地训练。当然只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的,所以需要反复的训练。除了训练,AI实际需要运行在硬件上,也需要推理,这些都需要算力的支撑。

     

    3)算法

    算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper,开源的网络代码,各种AutoML自动化手段,使得算法的门槛越来越低。因为算力需要芯片支撑,是大公司争夺的主要阵地,留下的只有算法了。

     

    2、如何选择算力设备

     

    1CPU:算力要求低,算法逻辑验证;小批量数据;训练和推理网络简单;缺点是算力低。

     

    2GPU:适用于开发,能够快速部署;算力可调配;训练和推理速度快;缺点是功耗大,机动性差。

     

    3FPGA:灵活性好,可编程;计算能力强;环境适应性广;缺点是价格高,适用范围小。

     

    4ASIC:适用专用场景定制芯片,性能好;环境适应性广;缺点是投入成本高,只适用固定场景。

     

    3、如何选择算法框架、算法与头部开发语言

     

    4AI开发常见故障与解决思路

     

    人工智能开发

     

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