直播时间：4月27日，下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架，从数据中心到边缘端，实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链，如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台，如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠 NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学，软件工程硕士，2018年加入英伟达，负责开发者生态和行业解决方案的落地 ，聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域，智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名： 参考资料： NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案
本文带大家领略一下DeepCognition.ai，其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍，利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台，你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ? 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio）来快速的部署深度学习和人工智能产品，扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习？ ---- ? 但是有没有更简单的方法，只通过点击按钮的方法就可以创建和部署深度学习的解决方案呢？ Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 这是一个用于创建和部署人工智能的单用户解决方案。简单的拖拽界面就能帮助您轻松设计出深度学习模型。 通过使用预训练的模型或者使用内置辅助功能，可以大大简化和加快模型开发过程。
领8888元新春采购礼包，抢爆款2核2G云服务器95元/年起，个人开发者加享折上折
在本篇内容中，ShowMeAI 会完整构建用于二手车价格预估的模型，并部署成web应用。 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用，预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：https: 下面我们把上面得到的模型部署到网页端，形成一个可以实时预估的应用，我们这里使用 gradio 库来开发 Web 应用程序，实际的web应用预估包含下面的步骤： 用户在网页表单中输入数据 处理数据（特征编码 ② 部署 下面我们把上面得到应用部署一下，首先我们对于应用的 ip 和端口做一点设定 export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 export GRADIO_SERVER_PORT 图片 参考资料 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用，预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中，本章将对部署过程中的关键代码进行解读。 AI应用的核心包括以下两大块：如何开发一个模型、以及如何将模型部署到项目进行应用。 本文将为大家详细解读将模型集成到移动端应用的核心代码。其他部署详解后续会陆续推出，敬请期待哦！ 集成流程 对所有模型来说，将模型集成到移动端应用的流程是相同的： ? 具体实现方法 移动端的AI应用开发具体实现，包含以下操作： ? 生成和优化模型。 看到这里，是不是觉得开发一个移动端AI应用也没那么难呢？飞桨提供了很多的开源模型，有兴趣的朋友可以参考本教程，发挥自己的想象力，开发更多有趣、有意义的应用哈。
在大多数公司、组织和政府部门中，投资\投入AI之时，更明显的精力被放在了买人才和买技术工具上。 但更重要的应该是找到一种方法、手段，让团队中的所有成员，都能更好地理解AI。 但往往忘记了，一切都要在人们明确其参数范围的前提下，AI才会显得出色而有用。 知道AI擅长什么，才能在面对问题时知道：这个AI可以解决，这个AI还没法解决。 第三，知道AI无法做什么。 不要认为呼吁学习“AI方法论”，是因为AI万能，恰恰相反，是因为AI不能做的还有很多很多，只有知晓AI的不能，才能在AI使用中防止被“忽悠”。 比如聘用谁、不聘用谁，董事会上该讨论和进行的决策，这些都无法让AI全权完成。 总而言之，AI时代已来，但最好的拥抱方式是善于为AI找到应用机会，能够帮助员工更高效完成现有工作，并快速实施更多的想法。 对AI有更充分的了解，就能知道哪里可以部署AI，哪里需要避免AI，哪里需要投资AI。 AI会让人类组织和团队不断进行变化，包括在组织工作方向、沟通和脑暴的时候，有AI和没有AI都会不同。
选自Medium 作者：Zaid Alyafeai 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文创建了一个简单的工具来识别手绘图像，并且输出当前图像的名称。 该应用无需安装任何额外的插件，可直接在浏览器上运行。作者使用谷歌 Colab 来训练模型，并使用 TensorFlow.js 将它部署到浏览器上。 ?
AI 应用程序的创新方法。 它结合了数据科学和数学，以及将卷积神经网络层组合在一起以形成模型的艺术，并最终设计了计算机视觉管道，多年来 nvidia 构建了强大的工具和 sdk 来帮助开发人员构建高效的人工智能应用程序并加速部署高效的计算机视觉 在这里，我们展示了我们架构的基本数据流 我们使用 AI Vision 配置从 AI Vision 生成合成训练数据集，然后使用这些数据集使用 nvidia tlt 训练对象检测和分类模型，然后将训练好的模型部署在边缘使用 到目前为止，我们谈到了训练网络以提高准确性，我和 KineticVision 所做的工作中最重要的元素之一是我们如何大规模部署我们的准确模型，以及我们如何有效和安全地管理我们的应用程序。 一旦配对，fleet command 可以在几分钟内安全地部署管理和扩展整个基础设施的 AI 应用程序。 让我们谈谈我们学到了什么以及接下来要做什么。
出门问问这一块做得比较细致，页面层级比较深，期望用户能够给予更精准的反馈，到底自己的AI助手哪里做的不够好。 找出正常的用户后，进行分析统计，比如4个槽位，仅仅填充了2个，用户努力对话几轮后，放弃掉了，哪里卡住了，哪里半途放弃了，这种就非常值得研究。很容易形成一个数据漏斗，看看问题主要集中出现在哪。 兜底闲聊能接上话就好，一般AI认怂话术是，“抱歉我不明白，请对我说blablabla……” 如果上面的例子比较扯的话，来看下面在买电影场景下正常一些的例子。 案例二（买电影票时，用户口语习惯） 买电影票刚刚上线那段时间，发现大量用户在填充电影名词槽那里卡住了。 但是方法论都是共通的，我可以随便换任何业务的任何案例，其实这一块也不难，做互联网的时候数据分析技能过关，切换到AI领域也是一样的，技能可以应用于很多行业。
今天我们来讲下垃圾分类小程序的部署，部署中一些细节的问题也会给大家讲解下。 老规矩，先看效果图 ? 支持搜索查询和垃圾图片识别 ? 搜索到垃圾后，可以显示属于那种垃圾 ? 下面来讲部署 1，下载源码 如果有买我课，或者办我的年卡，都可以获取到源码。 ? 2，打开开发者工具导入源码 ? 源码的导入我在小程序基础课里有讲的。 6，部署云函数 先选择云开发环境 ? ? 如下图所示，部署云函数。 ? 下面6个云函数都要部署，部署成功后文件前面会出现一个云朵的标识。 ? 下面我们讲下如何去获取百度识图的apikey和sectetKey 我们需要进入百度识图的官网，去注册账号 http://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGERECOGNITION/8k3e7f69o 注册好以后去创建一个应用 ? ? 这里我等下也会视频讲解，如果有买我课，或者办我的年卡，都可以获取讲解视频。 把获取到的apikey和sectetKey替换到下面 ?
现在 AI 时代的到来，尽管我们还不知道它这一轮到底能冲多高，但大家都还在摩拳擦掌、买枪买炮。 而英伟达却第一时间成为一家独大的军火商，肯定是 AI 第一波红利的最大获益者。 而深度学习中GPU的应用，有这两个场景：一个是训练，一个是部署。所谓训练，就是AI的构建过程，研究员在线下通过喂给AI算法大量的数据，产生出一个模型。 而部署，就是把训练好的这个模型拿到应用现场去用，去做推断。 比如说，谷歌的无人车在美国开了几十万公里，通过训练练出一个自动驾驶的AI模型。 这个模型训练出来之后，未来可以部署到每一台量产的谷歌无人车，实现自动驾驶。在自动驾驶中，这个AI模型就必须实时进行推断。 另外，英伟达还有一个专门用来部署的运行时环境叫 TeslaRT。所以英伟达在AI芯片领域真有点一骑绝尘的架势了。 难道无人能挡英伟达？
深度学习经过多年发展，AI 已经深入人心。在图像、文本、视频、语音等领域，AI 已在各行各业落地应用。我们熟知的自动驾驶、语音助手、智能质检，背后就大量运用了 AI 技术。 如何在精度、性能、成本之间取得平衡是AI开发者在边缘部署过程中面临的巨大挑战。 1 五大灵魂拷问 AI 模型端部署难点在哪里？ 2 EasyEdge 提供最广泛的硬件平台适配 上述问题是开发者在端上部署模型时经常遇到的难点，为了解决这些问题，百度推出了EasyEdge端与边缘AI服务平台。 通过EasyEdge，开发者可以便捷地将AI模型部署到各式各样的AI芯片和硬件平台上。 大家可以从上图中看到，EasyEdge提供最广泛的硬件和平台适配，30+种AI芯片与硬件平台，4大主流操作系统。 你想把模型部署到Windows PC上？没问题，安排！ 发布到手机上？
OPPO R15搭载联发科首款AI处理器Helio P60，12nm FinFET工艺制程打造，4xA73+4xA53八核心设计，主频2.0Hz。 可精确采集296个人脸特征点，支持AI智能优化。 ? 网友：我刚花了两千八买了R11s，马上就出了R15，才三千，啊啊啊[震惊][震惊]！你觉得我还会买吗？是的，你猜对了！ 所有的钱都用来给明星代言费，试问你的手机研究经费能高到哪里？质量？这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友：有些人能别觉得自己最清醒吗？ ，当时买的时候觉得外观好看，结果用了这么久了也还是挺喜欢的，我不是任何一款手机的脑残粉。 大家还是参考下值不值得买 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族，义无反顾的买的。才刚买r11s，反正买不起！
只需选择适合应用程序的 SOM，并围绕它构建自定义系统，以满足其特定需求。 嘤嘤嘤 (╥╯^╰╥) ---- Jetson 模块为各种需要各种性能水平和价格的应用提供动力，从 AI 供电的网络录像机 （NVR） 到高精度制造的自动化光学检测 （AOI），到自主移动机器人 （APR Jetson 模块以微小的外形将无与伦比的性能和能效打包，有效地将现代 AI、深度学习和推理的力量带到边缘的嵌入式系统。就是一种边缘运算的部署设备~ ? 这个就是Nano的核心板子 ? 输入你当前想先把软件下载到哪里 ? 设置对应的密码 ? 开始下载 ? 对无线网络进行一次配置 ? 设置登录的密码 ---- 这个安装的过程，我一会儿再写一篇 ? 看了这个，我有点慌张。 可以考虑买这个摄像头，便宜。而且有SDK ? 这个简直买不起 ? o(╥﹏╥)o（看看就行） ? 邮费劝退 ? 然后去淘宝看了看，这些配件。。。
打个比方说，以家庭主妇的角度，如果你要买一包米，单人买不会打折，但是你的朋友和你一起买就能打 7 折，你会不会找人跟你买？以家庭主妇的思维答案显然是肯定的，这就是多人拼团为什么这么受欢迎的理由。 活动总结 做活动，特别是营销活动，少不了要做数据监测来复盘，来看这次活动哪里做得好，哪里做得不够好，为下次活动做准备，下一次就能够避开这些“坑”，做得好的地方也可以记下来，下一次遇到同样的情况也能够节省思考时间 中微云是面向中大型组织的移动应用云平台（SaaS级），战略客户包括金风科技、富鲁达、龙湾地产企业。中微云作为一站式移动工作平台，已为超过1000家企业提供微信平台一站式SaaS服务。 微信+行业解决方案 微信开发、应用开发、小程序开发 传统行业“互联网+”战略解决方案 微信运营教育培训、企业互联网+系统升级培训。 微信支付、移动支付、会员系统解决方案 腾讯云系统部署运维服务 电话：400-056-1190 010-64125951
模型的优化 嵌入式环境的模型部署必须考虑模型的大小，而不是仅仅看网络结构，比如VGGnet、Resnet等动辄几十兆甚至几百兆都不适合于在端侧的部署，当然为了大幅度降低模型大小和参数数量，以深度换取空间大小 综合上面两个大的优化方向的提升，我们在保持低精度损耗的前提下终于得到了令人满意的人脸识别性能，基于i.MX RT的人脸识别从最初的9.8秒提升到现在的472毫秒，嗯——总算没让老板买GPU服务器的钱白花 一想到在MCU上去实现如此复杂而挑战的应用，真的犹如在荒凉的沙漠里独行，相比于Linux下各种丰富的库和支持显得非常绝望，我们需要一片绿洲保证我们的生存，那就对了，就叫”OASIS”吧！ OASIS是一个超轻量级的运行库，不算入AI模型的话整个大小只有300KB，目前支持纯Arm的软件运算，具有较高的可扩展性，未来还会增加专用AI加速硬件的支持。 最左边开始摄像头抓取到一帧包含人脸信息的图像输入，经过图像预处理，输入到OASIS运行库，由于OASIS是个纯软件算法，为了保护IP，我们加入了SoC的鉴权算法，只有恩智浦的MCU才能正常工作，想要破解是非常困难的，因为你不知道哪里出错返回了
第二篇博文则是关于都市环境的一些边界情况：哪里有司机必须注意的临时标志、哪里时不时就变得不让人开车、哪里要弄明白乘客在这有多大控制权、哪里警察和拖车司机必须要和这些无人车进行交互、哪里正常的人类司机间的交互基本就不存在了 进而，无人车应用会被最初限定于特定城市的特定区域，甚至特定天气下的特定时段。这样的话，体验无人车出行服务可能还要等好一段时间。 预测 日期 评论 只要美国人民钱够，每个人都能买飞行汽车 不早于2036年 也有可能2050年前这事根本不会发生 飞行汽车数量达到美国汽车总量的0.01% 不早于2042年 如果汽车总量是今天这个数，飞行汽车就是 一部分是关于公众对AI看法的，一部分是关于技术观点的，还有一部分是关于部署计划的。 2030年；平价产品：不早于2035年 这些事对人类简单，但现在对机器人难于登天呢 逐渐出现灵活的机器手 不早于2030年；在2040年前 除了一些实验室展示作品之外，过去40年里其实我们没有看到被广泛应用的机器手或末端执行器有任何进步
该平台提供一站式的端云协同模型训练、部署、通信能力，致力于促进大小模型协同进化，构建充分利用大模型应用潜力的新一代人工智能体系。 因惊艳的性能表现和前所未有的任务迁移性，AI大模型在2021年迎来大爆发，但能耗问题限制其参数扩张及应用落地。 通过洛犀平台技术，联合研究团队成功将3.4亿参数版本的M6模型高精度压缩至百万参数的10MB大小，以1/30的体积还原了90%以上性能，并试点部署于搜索场景，成为业界首个落地的端上预训练模型。 未来 | GAIR 2021 2021-12-25 新一代AI人才从哪里来，该往哪里去？ 为了第一时间收到AI科技评论的报道， 请将“AI科技评论”设为星标账号，以及常点文末右下角的“在看”。
讨论中提到的Data-centric, HuggingFace(AI Github)等我也在近期略有接触，还是挺前沿的内容。 FAANG等最领先的科技公司已经实践了一些应用，越来越多的公司看到了已经被证实过的策略和ROI。 他们驱动的角度通常就是，一个是他们想标准化他们模型部署的流程，这样的话确保他们非常昂贵请来的 data scientist 训练出来的模型可以真正的被应用到产品当中去。 创业或者说商业的一个基本逻辑就是最小的闭环，或者说你最少的流程创造出最大价值的点在哪里？那我觉得刚才像Chaoyu的模型部署场景就特别适合在这个场景去深入的切进去。 然后现在一些比较多的招聘的 channel，可能一方面是在其他的大公司或者 AI 相关的公司。甚至在那里作AI infrastructure 的人，这些人会非常有经验。
现在企业对自己的产品以及企业运营的内部流程的安全性要求越来越高，现有市面上的一些网络监控已经满足不了企业的需求，不知道大家有没有注意，最近有一个名为应用性监控的这样一个概念，那么它到底是什么呢？ 想要用的话可以去哪里买？买应用性能监控哪里正规？我们就来回答这些问题。 应用性能监控哪里正规 应用性能监控哪里正规这个问题比较简单，想要买正规的，建议大家还是去正规的网络渠道去购买有品牌认证的，比如说像腾讯云等等都是可以的，不建议大家去购买小资本的监控系统，因为相对来说它后续的整体服务不一定到位 关于“应用性能监控哪里正规”问题就回答到这，我们具体来看看这个监控到底是什么吧。 应用性能监控哪里正规？其实不管用哪种类型的监控，企业一定要保护好自己的资料以及核心的产品内容，不要轻易地流放出去，不然不利于企业的发展。
用 TensorFlow 加速 AI [CH8203] 最近在 AI 和机器学习方面的突破已经催生了一系列新的应用。然而，还有许多新的研究领域仍处于萌芽阶段。 在本次演讲中，Mike Liang 将介绍 TensorFlow 的应用和加速 AI 的最新特性。 serves模型部署。 PART III：Yi+ AI 为文娱行业赋能： 方案一：相机 + AI 方案二：边看边买 —— 内容电商关联 方案三：边看边X —— AI 助理、内容审核 方案四：场景化营销 （1） 场景化营销新趋势 ，动态ar相机， 边看边买。电视直播，识别购买。 大屏ai助理。 电视+ai，这个明星是谁，内容推荐？这个动物是啥，自动剪辑。换衣服。 内容审核平台。 网络电视的内容营销。
人工智能服务平台（云智天枢）支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
