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華為智能計算技術叢書ModelArts人工智能應用開發指南 版權信息
- ISBN：9787302563273
- 條形碼：9787302563273 ; 978-7-302-56327-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
華為智能計算技術叢書ModelArts人工智能應用開發指南 本書特色
華為公司官方出品！一站式AI開發平臺，讓人工智能應用開發更便捷 華為輪值董事長徐直軍，中國工程院院士潘云鶴聯袂作序！華為技術有限公司 創立于1987年，是全球領先的ICT（Information and Communications Technology，信息和通信技術）基礎設施和智能終端提供商，致力于把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智能世界。目前，華為約有19.4萬名員工，業務遍及170多個國家和地區，為30多億人提供服務。華為在通信網絡、IT、智能終端和云服務等領域為客戶提供有競爭力、安全可信賴的產品、解決方案與服務，與生態伙伴開放合作，持續為客戶創造價值，釋放個人潛能，豐富家庭生活，激發組織創新。華為堅持圍繞客戶需求持續創新，加大基礎研究投入，厚積薄發，推動世界進步。
華為智能計算技術叢書ModelArts人工智能應用開發指南 內容簡介
本書主要圍繞人工智能平臺ModelArts和人工智能應用開發流程，介紹基本概念、關鍵模塊以及典型的場景化應用開發案例。全書共分為三篇： 篇人工智能應用開發概述(章和第2章)，介紹了人工智能技術、應用、平臺，以及人工智能應用快速開發流程； 第二篇人工智能應用開發方法(第3章~第9章)，介紹了人工智能應用開發全流程及其子流程，包括數據準備、算法選擇和開發、模型訓練、模型評估和調優、應用生成、應用評估和發布、應用維護； 第三篇人工智能應用開發場景化實踐(0章~2章)，介紹了企業級人工智能平臺、面向復雜行業的自動化人工智能系統、基于端邊云協同的人工智能平臺及應用開發。 本書旨在通過一整套工具鏈和方法傳遞，使得每個開發者都可以借助ModelArts平臺在具體業務場景下更快、更高效、更低成本地開發出人工智能應用，從而更好地解決各行業各領域面臨的實際問題。本書適合有志于從事人工智能應用開發的開發者參考。
華為智能計算技術叢書ModelArts人工智能應用開發指南 目錄
**篇人工智能應用開發概述
第1章人工智能技術、應用及平臺
1.1人工智能技術
1.1.1人工智能技術的發展
1.1.2人工智能技術的主要領域
1.1.3人工智能技術的價值
1.2人工智能應用
1.2.1人工智能應用的特點
1.2.2人工智能應用的商業化場景
1.3人工智能平臺
第2章人工智能應用快速開發
2.1基于圖像分類模板的開發
2.2基于目標檢測模板的開發
2.3基于聲音分類模板的開發
2.4基于文本分類模板的開發
第二篇人工智能應用開發方法
第3章人工智能應用開發全流程
3.1人工智能應用開發全流程解析
3.1.1數據準備子流程
3.1.2算法選擇和開發子流程
3.1.3模型訓練子流程
3.1.4模型評估和調優子流程
3.1.5應用生成、評估和發布子流程
3.1.6應用維護子流程
3.2人工智能應用開發流程的權衡
3.2.1復雜和簡單的取舍
3.2.2人與機器的平衡
3.2.3開發和運行的融合
3.3人工智能應用開發全流程的成本分析
3.3.1設計和開發成本
3.3.2部署和維護成本
3.3.3邊際成本
ModelArts人工智能應用開發指南
目錄
第4章數據準備
4.1數據采集和接入
4.1.1數據采集
4.1.2數據接入
4.2數據處理
4.2.1數據校驗和轉換
4.2.2數據清洗
4.2.3數據選擇
4.2.4數據增強
4.2.5其他數據處理
4.3數據標注
4.3.1標注任務分類
4.3.2智能數據標注
4.3.3數據標注元信息管理
4.4數據分析和優化
4.4.1數據集特征分析和優化
4.4.2細粒度數據診斷和優化
第5章算法選擇和開發
5.1算法選擇
5.1.1基礎層算法選擇
5.1.2應用層算法選擇
5.1.3ModelArts預置算法選擇
5.2算法開發
5.2.1開發語言
5.2.2開發庫
5.2.3交互式開發環境
5.2.4ModelArts云上云下協同開發
第6章模型訓練
6.1模型訓練的基本過程
6.1.1基礎概念
6.1.2模型訓練與數據源的交互
6.1.3模型訓練具體過程
6.2基于ModelArts的模型訓練
6.2.1使用預置算法訓練
6.2.2使用自定義算法訓練
6.2.3使用自定義鏡像訓練
6.3端到端訓練加速
6.3.1數據側加速
6.3.2計算側加速
6.3.3分布式并行側加速
6.3.4調參側加速
6.4自動搜索
6.4.1AutoSearch框架
6.4.2基于AutoSearch進行搜索
6.5彈性訓練
6.6聯邦協同訓練
第7章模型評估和調優
7.1模型評估
7.1.1精度評估
7.1.2性能評估
7.1.3其他維度的評估
7.1.4基于ModelArts的模型評估
7.2模型診斷優化
7.2.1精度診斷優化
7.2.2性能診斷優化
第8章應用生成、評估和發布
8.1應用管理
8.1.1模型格式轉換
8.1.2簡單應用生成
8.1.3基于編排的應用生成
8.1.4應用評估
8.2應用部署和發布
8.2.1部署類型
8.2.2部署管理
8.2.3應用測試和使用
第9章應用維護
9.1數據采集和篩選
9.2應用迭代
9.2.1基于數據的應用迭代優化
9.2.2基于算法和模型的應用迭代優化
9.3基于ModelArts的應用維護
第三篇人工智能應用開發場景化實踐
第10章構建企業級人工智能平臺
10.1企業級人工智能平臺
10.1.1企業級人工智能平臺的設計要素
10.1.2ModelArts Pro企業級開發套件
10.2企業級OCR平臺
10.2.1OCR算法的基本流程
10.2.2企業級OCR平臺及關鍵流程
第11章構建面向復雜行業的自動化人工智能系統
11.1面向復雜行業的人工智能系統
11.2面向基因組學的自動化人工智能建模系統
11.2.1基于人工智能的組學數據建模
11.2.2面向基因組學的自動化建模
11.2.3基于SHAP的模型解釋
11.2.4基因組數據自動建模工具——AutoGenome
第12章端邊云協同的人工智能平臺及應用開發
12.1端云協同的人工智能應用開發
12.1.1端云協同開發的應用場景
12.1.2HiLens端云協同開發平臺
12.1.3HiLens開發環境
12.1.4HiLens開發框架
12.1.5案例： 智慧工地安全帽識別
12.2邊云協同的人工智能應用開發
12.2.1智能交通解決方案的背景
12.2.2智能交通解決方案的設計
12.2.3基于邊云協同的智能視頻分析
展開全部
華為智能計算技術叢書ModelArts人工智能應用開發指南 作者簡介
田 奇 華為云人工智能領域首席科學家，IEEE Fellow，國家自然科學基金海外杰青，中國科學院海外評審專家。本科畢業于清華大學電子工程系，后赴美國伊利諾伊大學香檳分校師從Thomas S. Huang教授獲博士學位（2002年），后任美國德克薩斯大學圣安東尼奧分校（UTSA）計算機系教授。2010年獲谷歌教授科研獎(Google Faculty Research Award)，2017年獲UTSA校長杰出研究獎，2016年獲評多媒體領域十大影響力學者。2018年6月至2020年3月，擔任華為諾亞方舟實驗室計算視覺首席科學家，主導視覺方向的前沿研究。擁有多項美國專利，在計算機視覺及多媒體方向權威期刊及會議上發表文章550多篇，谷歌學術引用21800多次，7篇論文獲最佳論文獎或最佳學生論文。 白小龍 華為云機器學習和深度學習技術專家、ModelArts產品架構師，浙江大學工學博士，新加坡南洋理工大學公派聯合培養博士，《深入理解TensorFlow：架構設計與實現原理》作者之一。博士期間主要從事圖像識別、機器學習、智能檢測系統的研究，曾主導研發了智能檢測和圖像識別系統，曾獲教育部博士研究生學術新人獎。
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