当前在金融业AI应用还有很多，如优化金融资本、模型风险管理与压力测试、投资组合管理等方面。可以说AI促进金融业更加智能化，更好的为公众服务。 在AI+教育领域还有个比较好的应用——魔镜系统。 ? 魔镜系统是好未来自主研发的人工智能教学辅助系统。 05AI+农业 要提到农业与AI，大家可能有点不可思议，AI这么高科技的东西能应用到农业吗？哈哈，当然能，而且AI与农业的结合可以说效果显著。 现在随着AI技术的发展，许多游戏也都引入了AI，下面将介绍下AI在游戏中的应用。 10 AI+直播 你曾想过AI与直播这两个新的东西碰到一起会产生怎样的火花吗？下面请看AI在直播中的应用。
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
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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。
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。
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。
找到这些东西之后，然后分析这些话术出现在哪些技能里面，分布在哪个环节上，问题就自然暴露出来了。 二、是什么导致任务未完成 用户使用AI助手，就是为了完成任务的。 很容易形成一个数据漏斗，看看问题主要集中出现在哪。 先解决有无结果的问题，然后才有条件去讨论结果优劣。 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。
现在实施的供给侧结构改革，其核心就是要解决制造者经常不知道需求在哪儿、 真正的需求是什么的问题。 当挖掘出相关数据的时候， 可以发现市场上现有的旅行箱哪些可以满足用户需求，哪些需求现有市场无法满足，不同产品应该在哪些地方去销售等。 智能供应就是通过基础设施的建设以及 AI 技术的应用，可以快速响应各种用户侧的需求，能够把用户的声音从消费端很快地传到供给端，能够进行精益的供应，同时我们能够进行相应的按需定制。 这个优化过程很吸引人的一点就是它跟以往很多的 AI 问题不太一样，它是以业务为中心的 AI 应用问题。 我们核心的诉求是希望通过 AI 技术的应用，通过大数据技术的应用，把一个线性的供应链转变为一个以客户为中心的网状供应网络，使得整个供应效率显著提高。 以上就是雷锋网整理的裴健演讲全部内容。
但藏在这些冰冷机器背后的则是AI（本文特指“智能引擎”）在大数据指挥下的作用。今年异军突起的AI应用，将很多生活场景串联起来。 郑先生提及的应用模式，被业内称之为“场景化”应用。 高德地图上的用户画像是从用户使用高德地图和阿里巴巴的应用数据上挖掘出来的，“我们做了关系挖掘，根据你的定位和轨迹知道你家在哪儿、公司在哪儿、常驻城市在哪儿……甚至，我们还知道你在淘宝上经常买尿布还是买啤酒 更多“高大上”的应用：大数据在F1赛场上帮助提高成绩 记者从服务微软、英特尔等企业的科技研发者方面了解到，今年的互联网场景化应用得到了很多特破性进展，得益于目前的AI引擎能够创建自主运算的能力，这将使机器摆脱人类设定指令的繁琐 科技巨头将资源整合后的场景化应用，确实能给大众带来很多有趣的应用，但同时也有隐忧。
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？
2.Spark集群在哪些名企应用？ 3.Spark Summit的相关视频和ppt在哪可以下载？ 现在Spark想进一步探索Spark和AI如何共同塑造认知计算领域，以及AI如何通过创新用例在业务中创造新的机会。 自从发布以来，Spark已广泛应用于各行各业的企业迅速采用。雅虎，eBay和Netflix等互联网巨头已经大规模地部署了Spark，在超过8,000个节点的集群上处理了数PB的数据。 我这里只给大家下载了SPark AI的相关PPT，AI的相关资料是19个，这里只下载了15个，有的视频可能没有ppt。 ? Hadoop3.0通用版集群安装高可靠详细教程【包括零基础】 【4】如何查看spark与大数据其他组件兼容版本【适用于任何版本】 【5】腾讯大数据面试及参考答案 【6】kafka学习线路指导入门：包括理论、部署
在围绕大会主题“Mobility driven by AI”的圆桌互动环节，安波福安全与电子亚太区总裁王展就人工智能AI给汽车技术带来的赋能等话题与现场嘉宾进行了深入的互动交流。 以下为互动内容： 现在AI目前很时髦，我们来自汽车零部件行业，没有AI的话估值肯定下降。先讲自动驾驶，现在汽车中AI的应用比较少，主要是靠传感器融合。 一个是强大的计算平台，第二大块就是传感器，包括雷达，智能摄像头，甚至机关雷达，第三大块就是样定位，这个车辆在哪里，高精度挑战。第四个就是这个车怎么来开？ 上个月又收回来一家公司也是自动驾驶，实际上我们买的东西就是主要AI方面的软件，花了4亿美金就是买了80多个软件工程师加上一个新加坡、波士顿做的项目。 斑马网络用OS做荣威RX5，现在看来还是很成功的。 那些国际公司，BAT、谷歌、苹果等等，现在不去争论，实际上最后要看真正的价值在哪儿，这个很重要的。
人工智能音箱产品，例如亚马逊Echo、小度在家、都是声音识别的应用。智能音箱相当于一个深度学习的智能管家，提醒你什么时间应该购买什么样的产品。 图像识别方面，人脸识别与顾客会员体系挂钩。 所以这时候大数据和AI算法就派上了用场。 比如说，如果Pepsi打算针对年轻女性进行广告推销，它可以使用这些智能冷柜收集的数据来预测这个广告推销是否有效。 这些机器能够得出各种有效的推论：如果广告在Mountain Dew旁展示，年轻女性们可能会买更多的Sprite。或者，一周里，年长的女性可能更喜欢在周四晚上买冰淇淋等。 当然，应用到具体，还应该包含“虹膜追踪”这项技术，你在哪款商品上多看了几眼，系统立马能够判断出来。 首先，镜头拍摄照片，AI系统进行分析度量，眼距、嘴唇和鼻子之间距离和其它细微差别等。之后，系统能够估计这个开门进入的人究竟是一个20来岁的女人，还是一个快50的男人。
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？
电商小程序，订阅制成新一代“黑马” 最近，江南布衣推出了一款名为“不止盒子”的小程序，深受消费者欢迎，这款“不止盒子”的亮点在哪呢，就在于消费形式的创新，率先推出“先试后买”的消费形式。 ? “不止盒子”就起了一个好头，它的执行程序是为用户提供“先试后买”的订阅服务——199元年费，6次专属搭配。你可以从每次收到的搭配中买下心仪的款式，并在5天内将剩余衣物寄回。 它恰好针对消费者最顾虑的这个方面，设计出“先试后买”的形式。平台做订阅生意的优势在于品牌丰富，选择众多，愿意尝试的消费者基数更多，通过试穿导向购买的几率也更大。 AI也是一种很好的选择，利用AI数据分析和机器学习来匹配用户需求，比如通过链接用户的Pinterest，来猜测他的消费偏好和审美倾向。
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。
最近，江南布衣推出了一款名为“不止盒子”的小程序，深受消费者欢迎，这款“不止盒子”的亮点在哪呢，就在于消费形式的创新，率先推出“先试后买”的消费形式。 ? “不止盒子”就起了一个好头，它的执行程序是为用户提供“先试后买”的订阅服务——199元年费，6次专属搭配。你可以从每次收到的搭配中买下心仪的款式，并在5天内将剩余衣物寄回。 它恰好针对消费者最顾虑的这个方面，设计出“先试后买”的形式。平台做订阅生意的优势在于品牌丰富，选择众多，愿意尝试的消费者基数更多，通过试穿导向购买的几率也更大。 AI也是一种很好的选择，利用AI数据分析和机器学习来匹配用户需求，比如通过链接用户的Pinterest，来猜测他的消费偏好和审美倾向。
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。
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