AI学习与进阶实践

如何转型搞AI？
无行业不智能-基于行业价值的AI学习与进阶路径
- 1 行业与需求
- 2 行业与技术
- 3 AI入门指引
机器学习与前沿AI开源项目
- 1 机器学习建模与自动机器学习
- 2 自动机器学习的概念与过程
- - 2.1 参数和超参数
  - 2.2 搜索空间
  - 2.3 优化与评估
- 3 自动机器学习工具NNI的安装与使用
- 4 如何使用NNI进行模型优化
- 5 更多前沿AI开源项目
使用TensorFlow实现经典模型
- 1 TensorFlow简介
- 2 CNN(卷积神经网络)模型发展历程

如何转型搞AI？

华为云ModelArts开发总监周明耀

人工智能发展历程
AI业务流程
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各种角色如何转型搞AI

无行业不智能-基于行业价值的AI学习与进阶路径

中国电信北京研究院资深产品专家高飞

1 行业与需求

行业认知：行业分解认知+行业组合认知
行业分析：业务流程分析+产业链分析+商业模式分析
行业常识：业内知名企业+行业领导者
场景：通过人类经验完成工作的过程
原则：机器辅助人工
路径：从行业入手，垂直化场景

2 行业与技术

3 AI入门指引

数学
计算科学
行业

机器学习与前沿AI开源项目

微软亚洲研究院高级研发工程师宋驰

1 机器学习建模与自动机器学习

自动机器学习：构建于机器学习算法上的学习超参的算法。用机器学习的方法来学习超参。

2 自动机器学习的概念与过程

2.1 参数和超参数

参数（Parameters）：几十到上百亿个数值，大部分是矩阵和向量。通过数据让计算机不断调优这些参数，从而能学习到数据中的规律，即知识。
超参数（Hyper-parameters）：需要手工设定，模型不易自动调优的参数。如算法，循环次数，学习率，神经元数量，神经网络结构等。

2.2 搜索空间

选择超参，并限定其取值范围
搜索空间大，不易漏掉最佳超参组合，但需要的计算资源也多
搜索空间小，需要的计算资源小，但可能漏掉较好的超参组合
常用类型：枚举、整数、浮点
均匀分布、正太分布、指数分布、正太指数分布：提高搜索效率
分段：减少搜索空间

2.3 优化与评估

中间结果、最终结果：即模型的优化目标，如精度（Accuracy），损失值（Loss）

3 自动机器学习工具NNI的安装与使用

自动机器学习工具的比较
微软中国AI开源项目-NNI（Neural Network Intelligence，轻量易用可扩展AutoML工具）
NNI是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优及模型压缩。
使用场景

实验不同的自动机器学习算法
在各种分布式环境中加速自动机器学习
快速实现或试验新的自动机器学习算法：超参调优、神经网络搜索、模型压缩、特征选择等算法
在自己的机器学习平台中支持

4 如何使用NNI进行模型优化

5 更多前沿AI开源项目

使用TensorFlow实现经典模型

滴滴出行专家工程师赵永科

1 TensorFlow简介

开源端到端机器学习框架
自动求导
全面而灵活的生态系统
社区活跃度非常活跃

2 CNN(卷积神经网络)模型发展历程

卷积层特点：局部连接+权重共享

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