共同获得了2018年计算机科学的最高奖项 ——ACM图灵奖。 机器学习界的执牛耳者 Andrew Ng 中文名吴恩达，斯坦福大学副教 授，前“百度大脑”的负责人与百 度首席科学家。 6 李航, 现任字节跳动科技有限公司人 工智能实验室总监，北京大学、南京 大学客座教授，IEEE 会士，ACM 杰 出科学家，CCF 高级会员。 代表作：《统计学习方法》 机器学习界的国内泰斗 周志华，南京大学计算机科学与技 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 2001年 上市 市值438亿美元 5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资 估值40亿美元 8 科大讯飞 智能语音技术 综合 cipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些 本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。 60 Python模块-NumPy

共同获得了2018年计算机科学的最高奖项 ——ACM图灵奖。 深度学习界的执牛耳者 Andrew Ng 中文名吴恩达，斯坦福大学副教 授，前“百度大脑”的负责人与百 度首席科学家。 6 李航, 现任字节跳动科技有限公司人 工智能实验室总监，北京大学、南京 大学客座教授，IEEE 会士，ACM 杰 出科学家，CCF 高级会员。 代表作：《统计学习方法》 国内泰斗 周志华，南京大学计算机科学与技 术系主任 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 2001年 上市 市值438亿美元 5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资 估值40亿美元 8 科大讯飞 智能语音技术 综合 cipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些 本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。 61 Python模块-NumPy

《基于深度学习的视频结构化实践》 七牛云 AI实验室首席架构师／姚唐仁� • 围绕海量数据提供创新的云服务，帮助客户缩短想法到产品的距离 • 创立6年，每年超过300%的业绩增长 • 已完成5轮融资，累计超过20亿 • 长期服务70多万企业用户和开发者 • 文件数超过2000亿，每日新增文件20亿 • 覆盖全球300个节点 • 覆盖金融、公安、广电媒体、互联网等行业 • 国内领先的云计算厂商 关于七牛云 2017中国网络视频用户情况 ����2017������������� 传统视频摘要 vs AI视频结构化 内容不完整 依赖经验 实时性差 时效性差 识别范围广 效率高 可迭代 创新基础 传统手工摘要 AI视频结构化 视频结构化场景 视频分解 基础模型要素 ��1�01:02:03-01:10:05� ��1����� �� �� �� ���XX��

苏宁国际美国硅谷研究院 苏宁美国硅谷研究院创 建于2013年11月，其宗旨是建立 高科技人才和专利的蓄水池，推 动苏宁持续地创新和转型，为用 户提供简约完美的用户体验。 硅谷研究院由来自云计 算、大数据、人工智能及深度学 习等不同专业背景的工程师、数 据科学家及分析师组成。目前包 含人工智能、大数据和创新三个 实验室。 4  程进兴，苏宁美国研究院技术总监，斯坦福大学 博士，清华大学本科。

智慧城市与基于深度学习的 机器视觉 演讲者／陈宇恒 概要 • 我们是谁 • 智慧城市中机器视觉应用 • 我们是如何构建城市级AI+智慧城市系统 • 大规模深度学习实战系统的几点经验 l商汤科技联合创始人，架构师 lC++/Go/Rust/Ruby开发者 l多个开源项目贡献者 lNIPS国际会议论文作者 @chyh1990 2017.6 2016.3 2015.11 2014 技术研发人员 150余位 人工智能博士 唯一 深度学习 平台公司 累计融资 全球最大 核心技术 全球领先 商业营收 市占率 行业第一 400余家 大型客户伙伴 共同发展 AI+金融 AI+智慧城市 AI+芯片 AI+无人驾驶 AI+智能手机 AI+医疗图像 AI+智慧城市：以智能安防场景为例 特征向量 AI+智慧城市 2015-2017 l单机、简易分布式人脸检测、跟踪、比对平台

特征选择/生成: Age, sex, comment, click… 解决方案: 超参搜索 效果提升 模型理解 问题: 黑盒 1. 参数太多 / 参数敏感 2. 候选空间大 3. 场景数据相关 模型创新 2.模型效果优化 模型效果优化: 超参数搜索NNI ExpId f1 .dim f2.dim auc 1 2 80 80 0 .687 9 48 48 0 .671 0 64 64 0 可视化+tensorboard • 图像、视频、文本、 语音标注 • 多场景模板：物体检 测、语音识别 • 数据集管理 • 主动学习 • 智能标注 itags AI SaaS服务（OCR、语音识别、推荐系统、金融风控、疾病预测等） Infrastructure PAI平台（Platform of Artificial Intelligence） • 一键部署、弹性扩缩 • 多框架、多语言 • 推理优化Blade

Normalization 方法均由独立的几篇论文提出，并在某些应用上验证了其相 当或者优于 BatchNorm 算法的效果。由此可见，深度学习算法研究并非难于上青天，只要 多思考、多锻炼算法工程能力，人人都有机会发表创新性成果。 图 10.41 不同标准化方案示意图 [7] 10.8.3 BN 层实现 在 PyTorch 中，通过 nn.BatchNorm2d()类可以非常方便地实现 BN 层，指定当前层的 个全连接层等拆开在两块显卡上面分别训练，最后一层合 并到一张显卡上面，进行反向传播更新。AlexNet 在 ImageNet 取得了 15.3%的 Top-5 错误 率，比第二名在错误率上降低了 10.9%。 AlexNet 的创新之处在于： ❑ 层数达到了较深的 8 层。 ❑ 采用了 ReLU 激活函数，过去的神经网络大多采用 Sigmoid 激活函数，计算相对复 杂，容易出现梯度弥散现象。 ❑ 引入 Dropout 前图片分别属于 1000 类别的概率分布，如图 10.44 所示。VGG16 在 ImageNet 取得了 7.4%的 Top-5 错误率，比 AlexNet 在错误率上降低了 7.9%。 VGG 系列网络的创新之处在于： ❑ 层数提升至 19 层。 ❑ 全部采用更小的3 × 3卷积核，相对于 AlexNet 中 × 的卷积核，参数量更少，计算代 价更低。 ❑ 采用更小的池化层2 × 2窗口和步长

。本书将带读者开启机器学习之旅，并特别关注深度 学习（deep learning，DL）的基础知识。深度学习是一套强大的技术，它可以推动计算机视觉、自然语言处 理、医疗保健和基因组学等不同领域的创新。 1.1 日常生活中的机器学习 机器学习应用在日常生活中的方方面面。现在，假设本书的作者们一起驱车去咖啡店。阿斯顿拿起一部iPhone， 对它说道：“Hey Siri！”手机的语音识别系统就 2014) 的发明。传统模型中，密度估计和生成模 型的统计方法侧重于找到合适的概率分布（通常是近似的）和抽样算法。因此，这些算法在很大程度上 受到统计模型固有灵活性的限制。生成式对抗性网络的关键创新是用具有可微参数的任意算法代替采 样器。然后对这些数据进行调整，使得鉴别器（实际上是一个双样本测试）不能区分假数据和真实数 据。通过使用任意算法生成数据的能力，它为各种技术打开了密度估计的大门。驰骋的斑马 现的结果。例如，使用光学字符识别 的邮件分拣系统从20世纪90年代开始部署，毕竟，这是著名的手写数字MNIST数据集的来源。这同样适用于 阅读银行存款支票和对申请者的信用进行评分。系统会自动检查金融交易是否存在欺诈。这成为许多电子商 务支付系统的支柱，如PayPal、Stripe、支付宝、微信、苹果、Visa和万事达卡。国际象棋的计算机程序已经 竞争了几十年。机器学习在互联网上提供搜索、推

可以使用聚类。聚类将帮助公司了解用户群 ，然后对每个客户进行归类。这样，公司就 可以了解客户，发现客户之间的相似之处， 并对他们进行分组。 9 1.无监督学习方法概述 聚类案例 3.金融业 银行可以观察到可能的金融欺诈行为，就此 向客户发出警告。在聚类算法的帮助下，保 险公司可以发现某些客户的欺诈行为，并调 查类似客户的保单是否有欺诈行为。 10 1.无监督学习方法概述 聚类案例 4

能够建立知识和技术壁垒 • 对话作为粘合剂 • 用户画像，推荐系统，营销转化 爱因互动：API in, API out 各路API，快速对接 爱因互动合作示例 • 在线订餐位 • 合作方向：售前、售后；金融、保险 启示 • 如果无法理解问题，那就尽可能给出正确答案 • 焦点词（Focus） • 获得更为人性化的答案 • “谁是爱因互动CEO？” • 王守崑 • 王守崑是爱因互动CEO •