大连理工大学刘胜蓝老师在线上分享研究课题
复旦大学的陈智能老师在《基于自注意力机制的场景文字识别》的专题报告中表示 , 文字识别既要求机器能够“看懂”字符、大小、颜色、字体亮度、对比度 , 又要面临排版不规则、文字残缺等情况的混合挑战 。 通过使用自注意力机制 , 场景文字识别方法从单纯的利用视觉信息迈入了联合利用视觉和字符上下文信息的时代 , 识别准确率大大提升 。 目前 , 陈智能老师与飞桨工程师合作 , 已将部分优秀的自注意力识别模型飞桨化 。
主题分享过后 , 按计算机视觉处理、自然语言处理、训练框架、推理部署四个研究方向 , 青年老师分别组成四支队伍 , 与参会的百度AI专家充分互动 , 展开了一场别开生面的技术讨论 。
在讨论中 , 老师们对于基础科研的应用场景以及研究机构与工业界在科研上如何协同、技术成果上如何结合等话题尤为关心 。 也有不少老师提到 , 在大规模图学习、深度学习高效计算和资源调度、应用部署等层面 , 仍存在着不少技术上的痛点和实验环境支撑上的难点 。 松果基金和飞桨平台的出现 , 正有效助力解决这些问题 。
青年学者与百度专家讨论热烈
论坛最后 , 百度深度学习技术平台部高级总监马艳军表示 , 在这次交流中收获很大 , 期待未来能够与松果基金的获得者齐聚一堂 , 围绕学界关注议题展开更为深入的交流 。
实际上 , 作为松果基金的发起方之一 , 百度一直以来都在积极布局“人工智能+X”复合型人才的培养 , 围绕着学习、就业、认证、实践、比赛等环节 , 将AI教学与场景应用充分结合 , 积极构建产教融合的AI人才培养体系 。
今年8月 , 百度在世界大会上官宣成立百度松果学堂 , 打造源于产业的AI人才培养平台 , 致力于让每个人都能更便捷地获取AI知识、学习AI技术 。 百度计划为社会培养500万AI技术和产业人才 , 目前在百度人工智能学习与实训社区AI Studio上 , 已有超过100万的开发者 。 百度期待通过体系化实践赋能 , 在“人人皆可成为AI开发者”的愿景下 , 为中国AI产业发展的核心保驾护航 。
未来 , 百度还将持续关注AI高端人才培养 , 以松果基金为契机 , 携手CCF共同发挥产学研的联合优势 , 凝双股之力 , 为培育中国深度学习前端科研力量注入新动能 。
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