作品简介

创新工场于2017年发起了面向高校在校生的DeeCamp人工智能训练营(简称DeeCamp训练营),训练营内容涵盖学术界与产业界领军人物带来的全新AI知识体系和来自产业界的真实实践课题,旨在提升高校AI人才在行业应用中的实践能力,以及推进产学研深度结合。

本书以近两年DeeCamp训练营培训内容为基础,精选部分导师的授课课程及有代表性的学员参赛项目,以文字形式再现训练营“知识课程+产业实战”的教学模式和内容。全书共分为9章,第1章、第2章分别介绍AI赋能时代的创业、AI的产品化和工程化挑战;第3章至第8章聚焦于AI理论与产业实践的结合,内容涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习模型的压缩与加速等;第9章介绍了4个优秀实践课题,涉及自然语言处理和计算机视觉两个方向。

本书适合AI相关专业的高校在校生及AI行业的工程师使用,可作为他们了解AI产业和开拓视野的读物。

本书由创新工场DeeCamp组委会编著。

作品目录

  • 内容简介
  • 推荐语
  • 序 学会用AI解决真实世界的问题
  • 第1章 AI赋能时代的创业
  • 1.1 中国AI如何弯道超车
  • 1.2 AI从“发明期”进入“应用期”
  • 1.3 AI赋能时代的创业特点
  • 1.4 给未来AI人才的建议
  • 第2章 AI的产品化和工程化挑战
  • 2.1 从AI科研到AI商业化
  • 2.2 产品经理视角——数据驱动的产品研发
  • 2.3 架构设计师视角——典型AI架构
  • 2.4 写在本章最后的几句话
  • 本章参考文献
  • 第3章 机器学习的发展现状及前沿进展
  • 3.1 机器学习的发展现状
  • 3.2 机器学习的前沿进展
  • 第4章 自然语言理解概述及主流任务
  • 4.1 自然语言理解概述
  • 4.2 NLP主流任务
  • 本章参考文献
  • 第5章 机器学习在NLP领域的应用及产业实践
  • 5.1 自然语言句法分析
  • 5.2 深度学习在句法分析模型参数估计中的应用
  • 本章参考文献
  • 第6章 计算机视觉前沿进展及实践
  • 6.1 计算机视觉概念
  • 6.2 计算机视觉认知过程
  • 6.3 计算机视觉技术的前沿进展
  • 6.4 基于机器学习的计算机视觉实践
  • 本章参考文献
  • 第7章 深度学习模型压缩与加速的技术发展与应用
  • 7.1 深度学习的应用领域及面临的挑战
  • 7.2 深度学习模型的压缩和加速方法
  • 7.3 模型压缩与加速的应用场景
  • 本章参考文献
  • 第8章 终端深度学习基础、挑战和工程实践
  • 8.1 终端深度学习的技术成就及面临的核心问题
  • 8.2 在冗余条件下减少资源需求的方法
  • 8.3 在非冗余条件下减少资源需求的方法
  • 8.4 深度学习系统的设计
  • 本章参考文献
  • 第9章 DeeCamp训练营最佳商业项目实战
  • 9.1 方仔照相馆——AI辅助单张图像生成积木方头仔
  • 9.2 AI科幻世界——基于预训练语言模型的科幻小说生成系统
  • 9.3 宠物健康识别——基于图像表征学习的宠物肥胖度在线检测系统
  • 9.4 商品文案生成——基于检索和生成的智能文案系统
  • 本章参考文献
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