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【學習求職必備】百度AI和它的7大AI黑科技

jenny

在讀研究生一枚~

作者 | jenny

編輯 | jenny

接著上一篇介紹國內的重要研究院,這是第二期的介紹,也是國內最大的AI生態

01

簡介

百度研究院隸屬于百度AI技術平臺體系(AIG),下設五大實驗室:分別是深度學習實驗室(IDL)、大數據實驗室(BDL)、硅谷人工智能實驗室(SVAIL)、商業智能實驗室(BIL)、機器人與自動駕駛實驗室(RAL)。

2013年初,百度公司CEO李彥宏決定成立了世界第一個深度學習研究院IDL。

2014年4月,百度成立了大數據實驗室(BDL)

2014年5月,硅谷人工智能實驗室(SVAIL)成立,深度學習研究院改為深度學習實驗室(將沿用“IDL”的名稱),百度研究院也正式組建起來,研究院當時包括IDL、BDL和SVAIL。同時任命人工智能專家吳恩達博士為百度首席科學家,全面負責百度研究院。

2018年1月18日,百度研究院宣布設立商業智能實驗室(BIL)機器人與自動駕駛實驗室(RAL),并宣布人工智能領域科學家Kenneth Ward Church、浣軍、熊輝加盟百度研究院。

02

領導團隊

- 吳恩達博士

吳恩達是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一。

2010年,吳恩達加入谷歌開發團隊XLab,與谷歌頂級工程師開始合作建立全球最大的“神經網絡,這個神經網絡能以與人類大腦學習新事物相同的方式來學習現實生活。谷歌將這個項目命名為“谷歌大腦”

他于2014年5月加入百度,擔任百度公司首席科學家,負責百度研究院的領導工作,尤其是BaiduBrain計劃。在他的帶領下,百度在人工智能領域取得了長足的發展。

- 林元慶

林元慶擁有清華大學光學工程碩士學位,并于2008年獲得賓夕法尼亞大學電子工程博士學位。在賓夕法尼亞大學讀博士期間,主攻機器學習方向,其間創造性的提出了基于L1-norm的貝葉斯稀疏學習(Bayesian Sparse Learning)

2008年加入NEC美國實驗室,主攻研究機器學習在計算機視覺領域的應用。2010年,林元慶帶領NEC-UIUC團隊在第一屆的ImageNet大規模視覺識別挑戰賽上獲得第一名。

2012年,林元慶擔任NEC美國實驗室媒體分析部門主管,主攻兩個研究方向:一是基于移動云的大規模細粒度圖像識別,二是自動駕駛的3D視覺感知。

2015年11月,林元慶出任百度擔任深度學習實驗室(IDL)主任;百度自動駕駛事業部成立后,他曾兼任副總經理;另外,他還是深度學習技術及應用國家工程實驗室的負責人。在吳恩達離開百度后,他接任百度研究院院長。

- 王海峰(VP)

王海峰是自然語言處理領域世界上最具影響力的國際學術組織ACL(Associationfor Computational Linguistics)50多年歷史上唯一出任過主席(President)的華人,同時也是截至目前最年輕的ACL會士(Fellow)。

2017年王海峰成為AI技術平臺體系(AIG)總負責人,同時晉升為百度Estaff成員。

        - 其他AI頂級科學家

            - 15.05 余凱,IDL 創始人兼副院長 -> 地平線

            - 15.05 黃暢,主任架構師 -> 地平線

            - 16.05 戴帥湘 -> 驀然認知

            - 16.07 李磊 -> 今日頭條,首席科學家

            - 16.08 顧嘉唯 -> 物靈科技,創業

            - 16.12 James Peng,首席架構師 -> Pony.ai

            - 16.12 樓天成 -> Pony.ai

            - 16.12 鄧亞峰 -> 格靈深瞳,CTO

            - 16.12 張潼,研究院副院長 -> 騰訊 AI Lab

            - 17.03 吳恩達,首席科學家 -> Deeplearning.ai

            - 17.04 王勁 -> 景馳公司,創業

            - 陸奇(離職)

03

研究成果

3.1 百度大腦

百度大腦3.0的核心是‘多模態深度語義理解’,對文字、聲音、圖片、視頻等多模態的數據和信息進行深層次多維度的語義理解,包括數據語義、知識語義、視覺語義、語音語義一體化和自然語言語義等多方面的語義理解技術。

代表性產品:智能音箱“小度”。

3.2 Apollo

代表性產品:百度無人車“阿波龍”宣布實現量產

百度在自動駕駛領域進行全方位的布局,推出自己的Apollo傳感器單元:

無人駕駛培訓課程:

3.3 AI芯片

AI芯片包含訓練芯片昆侖818-300,推理芯片昆侖818-100

百度的AI芯片性能是一方面,更重要的是芯片的生態打造。據百度方面介紹,“昆侖”具備“云端全功能”價值,既體現在對數據中心、公有云和無人車測試研發等場景的云端全場景覆蓋,也包括了對于常見的開源深度學習算法之外的,大規模語音識別、搜索排序、自然語言處理、自動駕駛、大規模推薦等具體場景的通用性適配。

百度會基于其在算法框架上的優勢,基于PaddlePaddle的平臺,打造芯片+算法的生態圈。

3.4 DuerOS

DuerOS智能設備解決方案是DuerOS為廠商全新打造的分層解決方案。能夠滿足各個類型廠商不同層次的需求。

分為:核心接入組件、開發套件、參考設計三層。

應用場景:

3.5 智能小程序

百度智能小程序全面接入百度大腦3.0,開發者幾行代碼就可以調用,同時,智能小程序將于今年12月全面開源,未來智能小程序不僅可以運行于百度系App上,還將可以運營于嗶哩嗶哩、58同城等外部合作伙伴App上。

3.6 深度學習平臺PaddlePaddle3.0

包括完整的核心框架,以及AI Studio、AutoDL、EasyDL等可以讓開發者平等便捷獲取頂尖AI能力的組件。

GitHub地址:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

PaddleMobile開源嵌入式平臺的深度學習框架:https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile

-    線上PaddlePaddle公開課

-    線下深度學習師資培訓班

-    PaddlePaddle訓練營

-    百度之星開發者大賽(基于PaddlePaddle的中國高校計算機大賽人工智能創意賽、KG-知識抽取賽、交通預測賽、無人車系列大賽,以及商家招牌的分類與檢測、人工智能加速器應用與設計等大數據比賽)

3.7 兩大開源數據集

-    BROAD 全稱Baidu Research Open-Acess Dataset

BROAD數據集的推進是為了推進場景理解、自動駕駛、目標識別等AI相關領域研究的任務。

   VQA Dataset

VQA Dataset是與NIPS 2015 paper entitled "Are You Talking to a Machine? Dataset and Methods for Multilingual Image Question Answering"相關的數據集。

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