baidu四季教学课件

百度四季教学课件PPT深度学习与视觉智能的前沿探索第一章百度与人工智能的春天年，当深度学习方法在竞赛中取得突破性进展时，百度创始人兼李2012ImageNet CEO彦宏敏锐地意识到这项技术的革命性潜力，正式提出深度学习驱动未来的战略愿景这一时期，百度深度学习研究院应运而生，汇聚了国内外顶尖人才，开启了百度发AI AI展的新纪元研究院专注于深度学习基础理论研究与应用创新，为百度后续的技术突破奠定了坚实基础在年突破的启发下，百度技术团队迅速行动，通过引进人才、加大投2012ImageNet入，使百度的深度学习技术能力快速追赶国际领先水平，开始了人工智能发展的春天百度深度学习基础介绍什么是深度学习？大数据驱动模型训练视觉智能核心技术深度学习是一种模拟人脑神经元连接的计算模百度拥有中国最大的搜索引擎，每天处理数十型通过构建多层神经网络，计算机可以从大亿次查询，积累了海量的文本、图像、视频数量数据中学习特征表示，实现对复杂模式的识据这些数据经过精细标注后，成为训练深度别与理解百度的深度学习模型借鉴了人脑的学习模型的宝贵资源百度通过专有的数据清信息处理机制，能够自动提取数据中的层次化洗、标注与增强技术，确保训练数据的质量与特征多样性百度深度学习架构示意图上图展示了百度深度学习平台的架构设计，包含了数据预处理层、特征提取层、模型训练层以及推理服务层数据首先经过清洗与标准化处理，然后输入特征提取网络，经过多层神经网络的计算，最终训练出高精度的模型百度的深度学习平台采用了分布式计算架构，能够同时调度成千上万个计算节点协同工作，大幅提升训练效率同时，通过模型压缩与量化技术，实现了模型在多种终端设备上的高效部署百度视觉智能的春季突破百度敏娲项目超大规模训练数据百度研发的敏娲项目是全球最大规模神经为支持敏娲项目，百度构建了包含数十亿网络之一该项目专注于构建超大规模视觉模图像的训练集，涵盖了互联网上几乎所有类别型，融合了多模态学习与自监督学习技术，能的图像内容通过数据增强与噪声过滤技术，够从未标注数据中学习丰富的视觉表示确保了训练数据的质量与多样性准确率提升训练效率突破通过算法优化与硬件定制，百度实现了训练速度提升倍的突破自研的分布式训练框架24能够高效协调上千个同时工作，大幅降GPU低了模型训练时间，加速了技术迭代第二章百度大数据的夏季扩展随着百度业务的快速发展，其数据规模呈现爆炸式增长目前，百度存储的数据总量超过（百万），每日需要处理的2000PB2TB10-100PB新增数据这一数据规模相当于存储了地球上所有人类数千年来产生的文字资料百度建立了全球最大的中文网页索引库，支持数亿用户每天进行数十亿次的实时搜索请求这些海量网页内容需要不断抓取、处理、索引和更新，对系统架构提出了极高的要求为应对流量与数据规模的爆炸性增长，百度对基础架构进行了全面优化，包括存储系统、计算框架、网络架构等各个方面，确保在数据量激增的夏季保持高效稳定的服务能力随着数据规模的指数级增长，我们必须重新思考架构设计传统的横向扩展方法已经无法满足需求，我们需要创新的解决方案百度搜索架构的挑战与应对差异化处理方案分层架构策略百度摒弃了传统的一刀切资源分配方式，成本控制挑战百度创新性地提出了三层分层策略数据分实施精细化资源管理通过对用户查询的深2014年，百度的硬件成本已达48亿人民层、流量分层与策略分层不同重要程度的入分析，百度发现的简单查询只消耗80%币，并以每年50%的速度增长如果不采取数据存储在不同性能的设备上；不同紧急程的计算资源，而的复杂查询却消耗20%20%措施，成本将很快变得不可持续百度需要度的请求获得不同的处理优先级；不同复杂的资源针对这一特点，百度为不同类80%在保证服务质量的同时，控制硬件成本的增度的查询应用不同的处理策略型的查询设计了不同的处理流程，避免资源长速度浪费百度分层架构示意图上图展示了百度的分层架构设计，采用金字塔形结构来表示不同层级的数据、流量和处理策略在这一架构中数据分层流量分层策略分层顶层存储热点数据，使用对搜索请求进行优先级划简单查询采用快速响应策高性能SSD；中层存储温分，高频热门查询获得最略，直接从缓存返回结数据，使用普通SSD或高高处理优先级；长尾低频果；复杂查询启动全面计速硬盘；底层存储冷数查询获得较低优先级；系算流程，调用更多算法模据，使用大容量低速硬盘统根据实时负载自动调整型；系统可根据负载情况或磁带库数据会根据访资源分配，确保整体服务动态调整策略复杂度问频率自动在不同层级间质量迁移通过这种多维度的分层架构，百度实现了资源的最优分配，大幅提升了系统效率，同时有效控制了硬件成本的增长大规模分布式系统的扩展性线性与非线性扩展在理想情况下，分布式系统应该实现线性扩展系统容量与资源投入成正比然而实——际上，随着节点数量增加，协调开销会导致非线性扩展问题百度通过创新的系统设计，使得在超大规模集群上依然保持近似线性的扩展性能分片技术创新百度采用多维度技术，按词、短语、文档、区域等多个维度进行数据分片，显Sharding著降低了单次查询需要访问的节点数量，从而减少了网络通信开销，提高了查询效率混合部署策略百度创新性地提出了资源错峰利用策略，将不同类型的业务混合部署在同一集群上，利用不同业务的负载高峰错开的特点，显著提高了机器利用率，从提升到以上40%70%百度缓存系统的夏季优化123超大容量混合缓存集群智能预取技术创新淘汰策略百度构建了世界级规模的缓存集群，创新性百度开发了基于AI的智能预取系统，能够不同于传统的LRU淘汰策略，百度开发了基地结合了SSD与传统磁盘存储通过分层缓预测用户可能的下一次查询，提前将相关数于数据时效性的淘汰机制系统能够识别不存设计，热点数据存储在内存和SSD中，提据加载到缓存中这一技术利用深度学习模同类型数据的有效期特征，例如新闻有很强供毫秒级访问速度；次热点数据存储在磁盘型分析用户行为模式，在用户发起请求前完的时效性，而百科知识则相对稳定中，兼顾成本与性能成数据准备工作在这一策略下，百度的缓存系统不再简单地这种混合架构使百度能够以合理成本缓存智能预取技术使百度的缓存命中率提升了因容量限制而淘汰数据，而是根据数据的实PB级数据，显著减少了对后端数据库的访10%以上，显著降低了平均响应时间，提升际时效性进行精细化管理这使得缓存空间问压力百度的缓存集群目前支持每秒处理了用户体验尤其在热点事件发生时，系统得到了更高效的利用，提高了系统整体性数百万次请求，成为搜索服务稳定性的重要能够自动增强相关内容的缓存优先级，应对能保障流量高峰第三章百度智能算法的秋季成熟经过春季的技术萌芽和夏季的规模扩展，百度的人工智能技术在秋季迎来了全面成熟深度学习算法不再局限于实验室研究，而是广泛应用于各个业务场景，为用户带来实质性的价值这一阶段，百度的深度学习技术在图像识别、语音识别、光学字符识别等多个领OCR域取得了突破性进展，识别准确率接近或超过人类水平这些技术成果迅速转化为产品能力，应用于百度搜索、百度地图、百度翻译等多个用户产品中同时，百度技术开始向更广泛的领域拓展，助力自动驾驶、智能客服、广告推荐等业AI务创新在年的国际计算机视觉竞赛中，百度团队取得了持续2014-2015ImageNet领先的成绩，证明了其算法研究已达到世界一流水平竞赛中的百度表现ImageNet竞赛是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事，吸引了包括、ImageNet Google、等全球顶尖科技公司和研究机构的参与年，的Microsoft Facebook2014Google团队在竞赛中取得领先成绩，而百度团队紧随其后，表现出强劲的技术实GoogLeNet力百度团队采用了多项创新策略提升竞赛成绩利用外部数据增强训练集，扩大模型的知识面设计多尺度模型融合方法，提高对不同大小物体的识别能力实施大规模分布式训练，支持更大的模型规模和更长的训练时间竞赛引领了深度学习在计算机视觉领域的革ImageNet采用模型集成技术，结合多个不同架构模型的优势命性突破，百度团队积极参与并取得优异成绩这些竞赛经验不仅提升了百度的技术水平，更促进了算法创新与工业应用的紧密结合，加速了视觉技术的产品化进程分类示例图ImageNet上图展示了百度图像识别系统在各类场景中的表现系统能够准确识别图像中的多个物体，并给出分类结果及置信度从2012年到2015年，识别准确率有了显著提升早期系统（年）成熟系统（年）20122015•Top-5错误率约25%•Top-5错误率低于5%•只能识别主要物体•能同时识别多个物体•对复杂场景表现较差•对复杂场景有很强适应性•对光照、角度变化敏感•对光照、角度变化稳健•识别速度较慢•识别速度提升10倍以上这一准确率的提升直接转化为用户体验的改善例如，百度图像搜索的相关性大幅提高，百度地图的景点识别更加精准，百度翻译的拍照翻译功能也更加可靠百度异构计算平台集群与技术超大规模计算能力GPU RDMA百度构建了专用的计算集群，采百度的训练集群包含节点个GPU AI36144用高密度服务器和（远，峰值计算能力达到GPU RDMAGPU程直接内存访问）高速通信技术

0.6PFLOPS（每秒六千亿次浮点运RDMA技术绕过操作系统内核，直接算）这一计算能力相当于数万台普在网卡间传输数据，将网络通信延迟通服务器的性能，使百度能够在合理降低到微秒级，大幅提升了分布式训时间内完成超大规模模型的训练练效率软件栈优化百度对深度学习框架进行了全栈优化，包括计算图优化、内存管理优化、通信库优化等这些优化使得框架能够充分利用硬件性能，支持大规模并行训练百度的优化经验也反哺到了开源社区，推动了整个行业的技术进步百度异构计算平台为研究提供了强大的计算支持，使研究人员能够专注于算法创新而AI不必担心计算资源限制百度智能算法的秋季案例语音识别突破图像识别精进百度的语音识别技术准确率突破95%，达到接近人类水平的识别能力该技术已应用于百度语音助手、智能音百度图像识别系统误差率降至

4.5%，超越了人类平均箱、车载系统等多个场景水平系统不仅能识别常见物体，还能理解复杂场景、机器翻译革新识别细粒度类别系统能够准确识别各种方言、口音，并在嘈杂环境下保百度机器翻译系统支持多语言实时转换，覆盖中、英、持良好表现通过深度学习模型的持续优化，识别延迟这一技术广泛应用于百度搜索、百度地图、智能相册等日、韩、法、德等数十种语言基于神经网络的翻译模降至200毫秒以内，提供了自然流畅的交互体验产品中，为用户提供更精准的图像搜索结果、更丰富的型理解上下文语境，提供更自然的翻译结果地图信息和更智能的照片管理体验系统已集成到百度翻译App、百度搜索、百度国际化产品中，每日处理数亿次翻译请求，成为中国最大的在线翻译服务第四章百度未来冬季展望经历了春季的萌芽、夏季的扩展和秋季的成熟，百度的人工智能技术正步入冬季——这不是技术发展的终结，而是技术普及化、常态化的新阶段，如同冬季为春天孕育新AI生命的准备期在这一阶段，百度将重点推动三大趋势智能化与个性化服务技术将更深入地融入各类服务，提供前所未有的个性化体验AI搜索结果、信息推荐、内容创作等领域将因技术而彻底变革AI与大数据结合技术与城市大数据的结合将推动智慧城市建设，优化交通管理、AI AI环境监测、公共安全等城市治理环节，提升城市运行效率与居民生活品质云计算与边缘计算融合计算将同时在云端和终端设备上进行，实现云边端协AI--同这将使视觉智能等高级能力得以普及到各类智能设备中，创造更便捷的使用体AI验百度正积极布局这些前沿领域，通过持续的技术创新与产业合作，推动技术在更广泛AI领域的应用与普及百度生态建设AI开放平台产业合作持续研发投入百度大脑作为中国最大的开放平台，自动驾驶百度平台已与超过百度每年将以上的收入投入研发，AI Apollo15%提供语音识别、图像识别、自然语言处200家汽车制造商、零部件供应商建立其中AI领域是重点投入方向公司在北理等200多项AI能力，已服务超过200合作，推动自动驾驶技术的产业化落京、硅谷、西雅图等地设立AI实验室，万开发者地吸引全球顶尖AI人才飞桨PaddlePaddle深度学习框架是医疗影像百度与多家三甲医院合作，百度坚持技术普惠理念，致力于让AI中国首个自主研发、开源开放的产业级开发AI辅助诊断系统，覆盖肺结节、乳技术惠及更多行业和人群，推动人工智深度学习平台，拥有丰富的预训练模型腺癌、眼底病变等多种疾病的筛查能的民主化、大众化通过降低技术门库和低代码开发工具，降低了应用开槛，百度使中小企业也能便捷地应用AI AI金融风控百度技术助力金融机构构AI发门槛技术，提升竞争力建智能风控系统，提升反欺诈能力，优化信贷决策流程百度生态系统图AI上图展示了百度生态系统的全貌，包括核心技术、开放平台、应用场景以及合作伙伴AI网络这一生态系统已经形成了技术研发、平台开放、应用落地、反馈优化的良性循环技术底层应用层百度生态的技术底层包括深度学习框在应用层面，百度生态已覆盖智能交AI AI架、高性能计算平台、知识图谱、大规通、医疗健康、教育、金融、制造、零模预训练模型等核心组件这些技术组售等多个行业通过与行业伙伴深度合件既支撑了百度自身的产品创新，也通作，百度将AI技术与行业知识相结合，过开放平台向外部开发者赋能开发出符合实际需求的解决方案百度的生态建设遵循开放共赢的原则，通过技术开源、能力开放、资源共享，与合作AI伙伴一起探索技术的创新应用，共同推动产业智能化升级截至目前，已有数万家企AI业和机构加入百度生态，共同构建繁荣的产业环境AI AI百度四季教学课件总结春季技术萌芽夏季数据爆炸2012年前后，百度深度学习技术开始起步，团队规模小但充满活力这一阶段的主要随着业务规模扩大，百度面临数据与流量爆炸性增长的挑战特点是•存储规模达到PB级，数据中心规模急剧扩大•引入深度学习方法，建立初步研究团队•创新架构设计，应对成本与性能挑战•百度深度学习研究院成立，吸引顶尖人才•实施数据分层、流量分层、策略分层策略•开始追赶国际先进水平，参与国际竞赛•构建超大规模缓存系统，优化资源利用秋季算法成熟冬季智能普及技术研发逐渐成熟，百度AI在多个领域取得突破AI技术走向普及化、常态化，百度布局未来•图像识别误差率降至

4.5%，接近人类水平•开放平台战略，赋能开发者与合作伙伴•语音识别准确率突破95%，支持多种场景•推动AI与产业深度融合，解决实际问题•自然语言处理能力大幅提升，理解语义•探索人工通用智能，布局前沿技术研究•技术能力转化为产品功能，服务亿级用户•构建AI生态系统，推动产业智能化升级百度深度学习技术核心大规模数据训练方法百度创新了多种数据处理与训练方法，提高模型质量神经网络结构演进数据增强通过旋转、缩放、裁剪等技术增加训练样本多样性百度在神经网络架构设计上不断创新，从早期的浅层半监督学习利用少量标注数据和大量未标注数据联网络发展到现在的深度复杂结构合训练卷积神经网络CNN百度优化了卷积核设计，提对抗训练引入对抗样本提高模型鲁棒性高特征提取效率知识蒸馏将大模型知识转移到小模型，兼顾性能与循环神经网络RNN改进长短期记忆网络，增强效率序列数据处理能力注意力机制引入多头自注意力机制，提升模型对上异构计算与分布式系统下文的理解百度构建了强大的计算基础设施，支持大规模训练预训练模型开发大规模预训练语言模型，提高迁移学习能力异构计算结合CPU、GPU、专用加速器的优势参数服务器高效管理分布式训练中的模型参数梯度压缩降低通信开销，提高分布式训练效率模型并行将超大模型分布在多设备上训练百度搜索引擎架构优化实践成本控制与资源利用率提升多级缓存与智能预取百度搜索引擎每天处理数十亿次查询，对系统百度设计了复杂的多级缓存系统，加速查询处架构提出了极高要求为控制硬件成本增长，理百度实施了多项创新策略L1缓存内存缓存，存储热点查询结果，响应智能资源调度基于查询复杂度动态分配计算时间5ms资源，避免资源浪费L2缓存SSD缓存，存储次热点数据，响应时业务混合部署利用不同业务负载高峰的错开间50ms特性，提高机器利用率L3缓存磁盘缓存，存储长尾数据，响应时间硬件异构优化针对不同计算特性选择最适合200ms的硬件，如检索用CPU，向量计算用GPU延迟优化与高可用设计精细化运维实时监控系统资源利用状况，优百度搜索引擎采用了多项延迟优化技术化部署策略提前返回结果生成即返回，无需等待所有计通过这些措施，百度将搜索引擎的机器利用率算完成从平均40%提升到70%以上，显著降低了单次多副本部署系统核心组件至少部署3个副查询的硬件成本本，确保可用性故障自愈自动检测并隔离故障节点，重新路由请求百度视觉智能应用案例百度识图智能安防无人驾驶百度识图是国内领先的图像识别服务，日均处理超过百万次图百度视觉技术在安防领域实现了实时监控与异常检测系统能百度Apollo平台利用视觉智能技术实现环境感知与决策支像识别请求系统能够识别物体、场景、名人、动植物等多种够自动识别人员、车辆，检测异常行为，并实时发出预警持系统通过多个摄像头获取360度环境图像，结合深度学习视觉内容，并提供相关信息算法识别道路、车辆、行人等信息核心技术包括深度卷积神经网络、多模态融合、知识图谱增强在多个城市的智慧社区项目中，百度智能安防系统已部署超过Apollo视觉系统已实现厘米级定位精度，能在复杂道路环境等近期升级后，系统识别精度提升30%，支持识别超过1010万个摄像头节点，日均处理视频数据超过500TB系统准下准确检测前方200米范围内的障碍物目前，搭载Apollo万种物体类别，处理速度提升至200ms以内确率达95%以上，误报率控制在5%以下，大幅提升了社区安系统的自动驾驶车辆已在多个城市开展常态化载人测试，累计全管理效率安全行驶里程超过1000万公里百度在教育领域的应用AI智能教学辅助系统个性化学习路径推荐百度开发的智能教学辅助系统能够自动批改作基于知识图谱和学习行为分析，百度开发了个性业、分析错题模式、生成教学报告系统支持语化学习路径推荐系统系统能够识别学生的知识文、数学、英语等多个学科，大幅减轻了教师的掌握情况，精准定位知识盲点，并推荐针对性的工作负担学习资源特别是在作文批改方面，系统能够分析文章结实践证明，这种个性化学习方式能够提高学习效构、语法错误、表达流畅度等多个维度，提供专率30%以上，特别适合在线教育和混合式教学场业的修改建议目前该系统已在超过1000所学景目前该技术已应用于多家教育机构的在线学校部署，服务学生超过100万人习平台语音识别助力课堂互动百度的语音识别技术被应用于课堂互动场景，支百度AI技术正在改变传统教育模式，创造个性化、智能化的学习体验持实时语音转写、问答互动、课堂笔记生成等功通过深度学习算法分析学生行为与学习数据，百度教育解决方案能够为每能学生可以通过语音提问，系统自动识别并记位学生提供量身定制的学习计划录，大幅提升了课堂参与度在语言学习领域，百度语音识别技术能够评估学生的发音准确度，提供即时反馈和改进建议，帮助学生快速提升语言表达能力百度助力企业数字化转型AI65%47%87%运营成本降低营销转化率提升风控准确率采用百度AI解决方案的企业平均能够降百度智能营销系统帮助企业提升广告投百度智能风控系统在金融行业应用中，低65%的客服人力成本，同时提高服务放精准度，平均带来47%的转化率提欺诈检测准确率达87%，远高于传统规质量和客户满意度升，显著提高营销投资回报率则引擎的65%水平智能客服机器人数据驱动的营销优化百度智能客服机器人基于自然语言处理技术，能够理解百度AI营销系统通过深度学习算法分析用户行为特征，客户意图，自动回答常见问题，处理简单业务对于复构建精准用户画像，实现千人千面的广告投放系统能杂问题，系统会无缝转接人工客服，并提供相关背景信够预测用户兴趣与购买意向，在最佳时机展示最合适的息内容目前，百度智能客服已在金融、电商、政务等领域广泛在实际应用中，该系统帮助企业实现了营销预算的最优应用，平均可处理70%以上的客户咨询，大幅提升了服分配，提高了广告投放效果，降低了获客成本务效率风险控制与智能风控百度金融级智能风控系统能够实时分析上百个风险因子，识别欺诈行为和信用风险系统采用多模态数据融合技术，综合分析交易信息、行为特征、设备指纹等多维度数据在贷款、支付、账户安全等场景中，百度风控系统已证明其有效性，帮助金融机构每年避免数亿元的潜在损失百度技术的社会影响AI提升生产效率，降低运营成本促进新兴产业发展百度AI技术在各行业的应用已显著提升了生产效百度AI技术催生了多个新兴产业的快速发展率与降低了运营成本自动驾驶产业链，包括高精度地图、车载传感在制造业，机器视觉质检技术将产品缺陷检测效器、智能交通系统等率提高3倍，准确率提升20%以上智能家居生态，从语音助手到全屋智能控制系统在金融业，智能风控系统使信贷审批时间从数天缩短至数分钟，同时降低了坏账率AI内容创作工具，辅助图像、文本、视频等多媒在客服领域，智能客服机器人能处理70%以上的体内容生成常规咨询，人力成本降低约65%推动智慧城市建设这些效率提升不仅带来了成本节约，更释放了人力资源，使员工能够专注于更具创造性的工作百度AI技术在智慧城市与智能交通领域发挥着重要作用通过智能信号灯控制系统，城市交通拥堵时间平均减少23%智慧政务应用提高了公共服务效率，市民办事时间缩短60%以上智能环境监测系统实现了空气质量、水质的实时监控与预警百度研发团队介绍AI资深科学家团队百度研发团队由吴恩达、徐伟、王海峰、吴韧等世界级科学家领导，汇聚了来自全AI AI球顶尖高校和研究机构的博士及专家团队成员平均拥有年以上领域研究经验，发10AI表学术论文超过篇，获得专利授权超过项10003000多学科交叉团队百度研发团队采用多学科交叉的组织模式，融合了计算机科学、数学、语言学、认知科学、神经科学等多个领域的专业知识这种跨学科合作极大促进了创新思维的碰撞，催生了许多突破性技术我们相信，人工智能技术的进步将为人类社会带来前所未有的变革，我们有责任确保这种变革是积极、普持续创新与国际合作惠的百度研发团队保持着与国际学术界的密切合作，与斯坦福大学、卡内基梅隆大学、清华百度研发团队——AI大学等顶尖院校建立了联合实验室团队积极参与开源社区建设，贡献了等重要开源项目，推动行业共同进步PaddlePaddle百度技术的挑战与机遇AI数据隐私与安全挑战AI系统需要大量数据训练，如何在获取足够训练数据的同时保护用户隐私，是百度面临的重要挑战数据安全事件可能导致用户信任危机，影响企业声誉应对策略百度采用联邦学习、差分隐私等先进技术，实现数据不出域、模型共协作的隐私保护机制同时建立了严格的数据安全管理体系，对敏感数据进行脱敏处理算法公平性与透明度挑战AI算法可能无意中放大社会偏见，导致不公平的决策结果同时，深度学习模型的黑盒特性使其决策过程难以解释，影响用户对AI系统的信任应对策略百度构建了AI伦理委员会，制定了公平性评估标准，定期审查算法结果同时开发了模型可解释性工具，提高AI决策的透明度，让用户理解系统为何做出特定决策算力与效率提升挑战随着AI模型规模不断扩大，计算资源需求呈指数级增长如何在有限的算力条件下，提高模型训练效率，降低能源消耗，是百度面临的技术挑战应对策略百度投资开发自研AI芯片昆仑，专为深度学习优化，能效比提升数倍同时，通过模型压缩、知识蒸馏等技术，大幅降低模型推理成本，使AI技术更易于部署百度未来发展战略AI加强基础研究与应用结合推动技术普及与产业升级AI百度将持续加大对AI基础研究的投入，同时百度致力于降低AI应用门槛，推动技术普及注重理论突破与实际应用的结合具体策略包与产业智能化升级括完善百度大脑开放平台，提供更丰富、易用的重点攻关通用人工智能关键技术，提升AI系AI能力统的灵活性与适应性优化飞桨深度学习框架，开发更多行业解决方深化多模态学习研究，使AI系统能够像人类案一样综合处理视觉、语言、声音等多种信息推进AI+X战略，深入医疗、金融、制造、交通等重点行业推进小样本学习，降低AI系统对大规模标注发展边缘AI技术，使智能能力下沉到终端设数据的依赖备•加速科研成果转化，建立实验室-原型-产品的快速迭代通道构建开放共赢的生态圈AI百度将继续秉持开放合作理念，构建繁荣的AI产业生态深化与高校、研究机构的产学研合作拓展与硬件厂商、解决方案提供商的产业链合作支持创业公司和开发者社区，培育AI创新生态积极参与国际AI标准制定，推动技术开放共享致谢百度AI技术的发展离不开众多合作伙伴的支持与贡献在此，我们向以下单位与个人表示诚挚的感谢研究合作伙伴清华大学人工智能研究院北京大学信息科学技术学院中国科学院自动化研究所斯坦福大学人工智能实验室卡内基梅隆大学计算机科学学院产业合作伙伴各大汽车制造商与Apollo生态合作伙伴医疗机构与智慧医疗解决方案用户金融机构与智能风控系统用户政府部门与智慧城市建设参与者特别感谢感谢百度研发团队的每一位成员，是你们的创新精神与坚持不懈的努力，推动了百度AI技术的持续进步感谢全球开发者社区，你们的反馈与贡献使百度的开源项目不断完善感谢所有百度用户，你们的使用与信任是我们前进的最大动力欢迎加入百度创新之旅AI百度AI技术仍在快速发展中，我们诚挚邀请更多合作伙伴加入百度AI创新之旅，共同探索人工智能的无限可能QA欢迎提问与交流常见问题联系方式如何申请使用百度AI开放平台？如有更多问题，欢迎通过以下渠道与我们联系访问百度AI开放平台官网官方网站ai.baidu.comai.baidu.com，注册开发者账号，即可开发者社区ai.baidu.com/forum获得免费API调用额度企业用户可申请更邮箱ai_support@baidu.com高配额和定制服务微信公众号百度AI百度飞桨与其他深度学习框架相比有何优本课件内容仅供教育参考，具体产品功势？能与数据以百度官方发布为准百度保飞桨在中文处理、产业级部署、易用性方留对AI技术与产品的最终解释权面具有独特优势，并提供了丰富的预训练模型与行业解决方案如何与百度AI团队建立合作？可通过百度官网联系业务合作部门，或参加百度举办的各类开发者活动，寻找合适的合作机会。