“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中?”
这是在上海举办的院士沙龙活动中,中国工程院院士徐匡迪对人工智能的发问,也被称为“徐匡迪之问”。中国核心算法缺失,对底层框架的忽视,从“硬件组装厂”到“软件组装厂”的蔓延,中国的人工智能发展,面临着前所未有的“卡脖子”窘境。
封锁芯片的背后?
我们知道,人工智能有三大元素:数据、算力、算法,AI的基础层主要提供计算力,而其中的芯片、传感器、云计算等中的芯片门槛很高,都是一些国际巨头如英特尔、Mobileye生产的,中国芯片主要依赖进口,这就极大牵制了中国人工智能的发展。
一但国外技术封锁,后果不堪设想。比如,去年的华为事件就印证了这一点。中国的人工智能基础层的技术薄弱,“缺芯少魂”的困境,都进一步说明了中国人工智能的窘迫。
核心算法的“囚徒困境”
算法是人工智能的“子弹”,是人工智能的引擎。美国在这方面占据着足够的优势,科技巨头的平台也很少进行开放。而国内人工智能基础及技术层企业中,基础算法及平台公司数量仅占4%。
我们知道,深度学习算法决定了未来AI的发展趋势,所以,也是初创公司的切入点,但由于技术封锁,国内公司使用的几乎都是开源算法。开源算法的好处就是便捷,人人可用。但是,用开源算法研发的AI应用,仅仅是“皇帝的新衣”,自欺欺人罢了。
用开源代码和自动化工具的算法,仅仅是依托国内强大的数据库,凭借着丰富的场景,实现的基本功能,技术都在国外大厂,核心竞争力明显不足。
底层框架的“护城河”
算法是核心,那么框架就是平台,目前,TensorFlow和PyTorch应用最为广泛,全球AI公司都视为其灵魂工具包。这种无需要自己训练模型的框架,非常好用,这使得国内大部分公司都失去了研发的意识。
虽然,国内也有一些巨头公司已经意识到了这一问题,以BAT为首的大厂都已经开始推出自己的深度学习框架。但是在国外的开源框架面前,国内框架用户量少,贡献者少,比较封闭等问题,严重制约了国内深度学习框架的发展。
开源框架不可持续
仅仅靠开源框架是无法支撑国内人工智能发展的,这就是我们为什么要有自己的底层框架与核心算法的原因。
真正的人工智能绝不是借助网上共享的代码就能实现,必须要要脚踏实地,唯有掌握核心算法的研发能力,才能真正主导深度学习行业。
那么,作为我们在学习深度学习的时候,是否还在究竟是学哪个框架呢?是学PyTorch、还是学Tensorflow、再或者是学Keras呢?其实,对于这样的问题,基于现在的形势下,我们就不要把着眼点放在这些工具的使用上了,要知道它的原理。
为了让更多的人掌握AI知识,特推出《用纯Python从零创造一个属于自己的深度学习框架》,将用三天的时间让我们了解与学习深度学习框架。
开课时间:10月13~15日,晚19:30
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名师带你庖丁解牛
这次训练营的讲师是高民权老师,他从2018年至今,培养过诸多AI算法工程师,如果只算BAT、滴滴、字节跳动、微博、美团点评这些全国一线的企业,不少人现在也做到了技术leader这个级别。
高老师的教学核心观点就是“理解原理 + 实战实现”。计算机科学里有一句话比较通俗,叫“No BB, show me your code”, 是的,这也是高老师的教学风格,就是尽量让大家能通过代码,真正了解事物的原理。
本次,高老师带你用纯Python从零创造自己的深度学习框架,你可以掌握深度学习框架搭建的原理,进一步探索激动人心的人工智能。
第一天:高老师教你从零开始理解神经网络
第二天:高老师教你学会神经网络自动求导原理,以及多层神经网络的原理
第三天:高老师教你合并成通用框架并发布
这样你将不会把视野限制在调用别人的功能,而是通过自己创造是深度学习框架,不论是PyTorch,Tensorflow,Keras还是新出现的框架,你都会在30分钟会熟悉它的用法。这样,我们再遇到不能使用别人的工具时,也保持了我们自己的创作能力。
3天训练营,你可以从算法原理到机器学习框架建构,实现目标检测、机器翻译。
案例教学+代码实战
针对性课堂实战案例,都是从真实案例中拆解,贴近大厂项目的实训,让你掌握深度学习框架的原理及设计难点。
对于AI的学习,单纯的理论知识是不够的,在成为AI工程师之前,必须经过大量的项目实践,搭建属于自己的深度学习框架,高老师将用2000行代码,为大家进行代码实战演练。
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开课吧还为学员提供,在线实训平台,免去了大家自己安装环境的烦恼,也不需要为了下载数据发愁,这些都给大家做好了。
开课吧的训练营也一直强调实战教学演练,贴近一线大厂实战名师带你学习成长,知识点精心设置:学+用+悟一气呵成,导师在设计大纲的时候也会把知识点串联起来,让大家在学习的时候能够由浅入深,学以致用。
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