视觉模型精度如何更上一层楼？百度技术专家实战演示调参技巧

作者 | 王金许责编 | 欧阳姝黎

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

随着计算机视觉的应用场景拓展得愈加广泛，与此同时，AI开发者对企业级视觉模型开发的精度与推理速度也更加关注，一方面要求模型精度越来越高，另一方面要求推理速度越快越好，这不仅考验开发者的建模能力，还与开发方式的选择、开发平台的易用性紧密相关。

为了帮助开发者一次性掌握高精度视觉模型的开发与落地，近期，CSDN联合百度飞桨推出《AI开发精讲：高精度视觉模型定制与部署实战》系列公开课，内容覆盖高质量数据获取、模型训练优化技巧、端模型部署实战共三讲，课程将通过双讲师互动授课+实操的形式，从底层技术能力到平台实战演示，逐步打通模型开发落地的各个环节。

其中，在视觉模型开发过程中，当开发者在获取高质量训练数据后，就需要进行算法建模和模型调参，从而达到更好的模型效果。但调参与优化并不容易，由于时间和算力的局限，算法工程师很难快速验证多数想法的可行性，同时，对任务进行持续的调优也是非常大的挑战。

为了简单、高效地提升模型效果，算法工程师应该如何应对这些挑战？有没有一款“神奇器”，能让AI开发变得更加灵活、便捷？

课程预告

3月16日（星期二）20:00，在《AI开发精讲：高精度视觉模型定制与部署实战》第二讲上，来自百度的两位技术专家和产品经理，将为AI初学者与专业算法开发者深度解析高精度模型调参原理并进行实战演示。

课程重点

1.视觉模型的典型应用场景

2.构建高精度视觉模型的关键因素

3. 调参原理与 BML 模型优化实战

长汀

百度智能云事业群组 AI 产品业务部产品经理。南航大学硕士，具有大数据平台类、 AI 平台类产品设计经验，主要参与了 BML 模型训练、模型管理方面的产品设计工作。

可乐

百度智能云事业群组 AI 产品研发部高级研发工程师。浙江大学硕士，深度参与百度 EasyDL/BML 视觉产品的研发工作，在图像分类、物体检测等视觉领域有多年的算法积累与实战经验，对视觉模型的优化有丰富的经验。

课时安排

1、开课前会有短信提醒或者邮件提醒，还请报名的时候填写正确的手机号码及邮箱地址

课程安排如下：

19:45—20:00 学员提前入场

20:00—20:45 讲师上课

20:45—21:00 讲师互动答疑环节

扫二维码立即报名

点击阅读原文，免费参加，遇见未来！

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