6 月 16 日，百度黄埔学院在北京迎来一期学员的毕业典礼。百度 AI 技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任、黄埔学院院长吴甜为来自国家卫星气象中心、中油瑞飞、中信银行、神思电子、OPPO、广东电网、广东长隆集团、中国联通软件研究院、华为、爱奇艺等企业的 28 位业界首批「首席 AI 架构师」颁发了毕业证书，并针对「深度学习中文开源平台飞桨（PaddlePaddle）在企业中的应用」展开了圆桌讨论。


百度黄埔学院：让 AI 和产业进行深度结合

「黄埔学院」的宗旨是「为中国产业界培养第一批首席 AI 架构师」，并由百度的 20 余位科学家与业务架构师作为导师为学员就细分技术领域和研究课题进行授课。

全部课程围绕问题定位、问题拆解、解决方案探讨、实际解决设计作业和实验体系设置，不光有来自百度大数据实验室主任浣军、百度深度学习技术平台部总监马艳军、百度机器人与自动驾驶实验室主任杨睿刚、百度研究院的科学家 Kenneth Church、百度研究院访问教授杨易等重量级导师亲自讲授多项百度核心 AI 技术及典型案例；还有业务架构师们针对一些核心 AI 技术以及工业级的词法分析系统等实用内容，理论与实际操作相结合进行了深度剖析解惑。

在这为期 6 个月的进修授课中，学员们充分结合自身行业和企业的需求，使用中文深度学习开源平台——飞桨（PaddlePaddle），将 AI 结合到业务实践中应用落地。

关于飞桨（PaddlePaddle）

飞桨（PaddlePaddle）是百度自主研发的集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术领先、功能完备的开源深度学习平台。在本次圆桌讨论会上，针对贯穿整个课堂的开发工具——飞桨（PaddlePaddle），导师与学员们也一起进行了深入的探讨。 

首先，在飞桨（PaddlePaddle）整体框架方面，百度深度学习技术平台部飞桨总架构师于佃海表示：站在深度学习框架的角度，飞桨一直在围绕着初心而不断迭代发展，即为了让深度学习开发者可以提升开发效率，从而更快速更简洁完成深度学习的任务。所以，飞桨总体上也是从这样几个方面提供能力——首先在功能上是完备的，即支持各类场景、深度学习各种的网络、各种训练方式；第二是易用性，用户上手较快，各种环节能够得到较好的解决；第三则是保证任务实现的高效率与准确性。

紧接着，百度深度学习技术平台部主任架构师进一步介绍了目前飞桨（PaddlePaddle）所支持的模型应用的进展：半年来飞桨模型库的模型数量增加非常快，从早期不到二十个增长到现在已经有了六十多个，覆盖范围广，甚至包括一些非常前沿的模型；同时，因为该模型库是来自百度的大量工业实践场景，所以具有很好的稳定性。

然后，百度主任架构师对飞桨在分布式训练中的强大表现力做了总结与概括，他表示飞桨（PaddlePaddle）这个名字最初立意来源就是分布式的训练学习，而在即将发布的最新 1.5 版本中，飞桨不光对数据的 I/O、模型的异步能力上做了优化，还在存储、多场景应用方面做了一定的提升。除了速度和流程以外，飞桨在应用的易用性方面做了很多工作，新版本会发布分布式训练的 API，将给用户呈现出更强、更舒适的体验感。

当然，在提到 AI to B 的落地痛点时，导师与学员们共同表示，由于在 B 端「工业级」应用的同一场景，其应用细节也千差万别，因此无论是从算法、模型还是部署等层面都充满了挑战。而飞桨（PaddlePaddle）所提供的算法模型正是基于百度的工业实践，历经大规模数据、场景训练，尤其在 NLP 等方面有更大的优势，能够为其提供更成熟稳定的模型，同时大幅提升训练速度和实现效率。

未来的一些期待

人工智能，特别是「深度学习」已经成为新一代科技革命与产业变革的核心驱动力量，而百度正在借助自己 AI to B 的技术和落地优势，为各行各业培养着智能「大航海」时代的掌舵手，为各行各业带去新的问题解决思路，也带去新的机遇。百度黄埔学院的第一期学员已毕业，但是技术革新的路，才刚刚开始。

来自华为的学员杨鋆源在分享学习感受时谈到「AI 架构师的最大关注点，不仅有如何通过算法、部署和分布式训练等，获得更高更快更准的能力，还要有落地一套完整的实用解决方案。可以说，将 AI 工程化，真正应用到实践时，才会创造出更大的价值。」


黄埔学院院长吴甜在毕业典礼致辞时表示：我们能够预见，人工智能和产业的深度结合势必发展迅速。黄埔学院的毕业典礼，对于一期学员是课程的句号，但对中国深度学习的应用实践来讲，这是一个新的起点。百度黄埔学院还将继续开办下去，也期待着与更多学员一起，成为深度学习技术与产业实践融合的「火种」，最终形成一片燎原之势！

来源 | 雷锋网
作者 | 杨鲤萍