人工智能ai算法训练平台acca,ai人工智能培训课程

中国人工智能发展如何？华为推出AI训练集群Atlas

900，说是全球最快的人工智能平台，想了解下随着政策的推动以及资本的关注，人工智能产业仍将保持迅猛发展态势，2020年中国人工智能核心产业规模将超1500亿元。当前人工智能的商业化主要是基于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术，技术应用面广泛，涉及智能医疗、智能驾驶、智能家居等多场景。2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。在人工智能与出行结合领域，路径规划、网络约车、交通管理、自动驾驶等技术的研发解决了传统出行不便的痛点，其中深兰科技深耕智能交通、智能环境、智能城市等细分领域，已实现人工智能产品落地。其深兰科技熊猫智能公交车已实现在广州、天津等国内多个城市试运行。而人工智能与安防、医疗、零售等产业的结合，均解决了一定行业痛点，利用机器学习算法、深度学习和NLP促进行业发展。随着5G商用时代的逐渐来临，人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用领域得到实现。中国人工智能发展迅速中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。2019中国人工智能发展新动向2019中国人工智能发展热点中国人工智能核心产业规模规划国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元，到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元。随着政策的进一步推动以及技术的进一步成熟，人工智能产业落地速度将明显提速。中国人工智能未来热度持续艾媒咨询分析师认为，目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。以上内容摘自艾媒咨询最新发布的《艾媒报告

|2019上半年中国人工智能产业研究报告》人工智能云平台是什么？人工智能中台依托智慧眼AI底层技术与能力的不断积累，对算法、算力资源进行有效整合，能力全面，可满足各种业务场景需求。中台提供流程化、可视化和自定义等友好人机交互能力，极大降低算法使用门槛，实现算力融合调度、可视算法编排、多级实验推荐和全流程自动调优等功能，已成为各垂直领域数字化建设的“智慧大脑”和中坚枢纽。人工智能计算中心有什么用途？

当前，各行各业对适配AI模型的训练需求呈爆发式增长，而一个高质量的AI模型是通过训练和持续迭代优化而来的。当大模型、多模态算法模型训练逐渐成为主流，人工智能算力需求每3.5个月就翻一番，企业在AI研发中进行模型训练的算力成本居高不下。因此，能否为企业和科研机构提供可持续、高适配、高弹性的训练算力成为衡量各地人工智能计算中心“含金量”的核心指标。如果没有技术足够成熟的训练芯片来提供训练算力保障，就难以保障平台产出算法模型的效率，那么以亿为成本而建设的人工智能计算中心也就成了“雷声大雨点小”的空壳工程。

训练芯片和推理芯片之别

在实际的人工智能计算中心硬件布局中，芯片主要适配于推理和训练两大场景。训练芯片和推理芯片之间的逻辑差别可以理解为：训练芯片像老师，一遍一遍教一个完全不认字的小孩从零开始识字，一遍不会就再教一遍，直到教会为止；而推理芯片则是已经学会识字的小孩，阅读不同的书本时，可以识别出书本中的字。

换句话说，训练是从现有的数据中学习新的能力，而推理则是将已经训练好的能力运用到实际场景中。离开了训练的推理，就相当于空中楼阁。所以，相较于推理芯片，训练芯片是人工智能不断进化的基础，也是众多AI芯片厂商需要着力攻克的研发高地。

训练芯片有哪些特点

那么，与推理芯片相比，训练芯片在技术上具有哪些特点？

首先，训练芯片具备浮点运算能力。复杂模型的训练过程中，需通过精细的浮点表达能力对上千亿个浮点参数进行微调数十万步。无浮点运算能力的芯片如用于训练将增加约40%的额外操作，以及至少4倍的内存读写次数。

其次，训练芯片具有专用AI加速单元，并具有高能效比的特点。当前有个别厂商采用2016年国外品牌GPU架构，缺少AI加速单元，导致其AI训练能效比差，且能耗剧增。与之相比，配置矩阵加速单元的训练芯片可使AI训练效率提升10倍。

为AI产业提供充沛算力，需要在AI处理器硬件上有扎实的技术积累。据了解，目前许多人工智能计算中心使用的由升腾910AI训练处理器，原生具备训练能力，集群性能业界领先。目前，该集群可以在28秒完成基于Resnet-50模型训练（持续保持业界第一），并且性能还将持续提升。同样，基于升腾AI基础软硬件平台的“鹏城云脑II”荣获AIPerf（世界人工智能算力）第一名，并再次刷新IO500（高性能计算存储系统性能排行榜－全系统输入输出和10节点系统）两项世界冠军。

训练芯片市场前景广阔

随着自动驾驶、生物信息识别、机器人、自动巡检等人工智能终端产品和应用越来越普遍化，人工智能产业集群的价值不可估量。在从理论走向应用的产业化过程中，训练芯片作为算力平台的“心脏”，其市场也持续蓬勃发展。

研究机构赛迪顾问发布的报告显示，从2019年到2021年，中国云端训练AI芯片市场累计增长了约127%。2021年，云端训练芯片市场规模将达到139.3亿元。据预测，从2019年到2024年，云端训练芯片的年复合增长率或达到32%。

以全国第一个人工智能计算中心——武汉人工智能计算中心为例，其一期建设规模为100P

FLOPS

AI算力，今年5月31投运当天算力负载便达到了90%，投运之后持续满负荷运行。如今，武汉人工智能计算中心仍在持续扩容中。9月初正式上线的西安未来人工智能计算中心一期规划300PFLOPSFP16（每秒30亿亿次半精度浮点计算）计算能力。作为西北地区首个大规模人工智能算力集群，其算力平台承载力达到了当下我国同类平台中的领先的水平。

市场的高速增长预示着，当人工智能发展到深水区阶段，各行各业对AI训练算力的需求将长期保持几何级增长。而训练芯片作为训练算力的引擎，也是人工智能模型训练的“基础中的基础”，也将作为人工智能计算中心的灵魂得到更广泛的重视。相信，在我国极为丰富的AI应用生态优势引领下，无论是训练芯片还是推理芯片，都将得到更为长足的快速发展。

人工智能计算中心是智慧城市建设、企业智能化升级、人工智能企业集约集聚的核心，我们这边就是处于智慧城市的建设中，用的是华为这边提供的解决方案，他们的人工智能计算中心要更加稳定靠谱，提供的服务也要好很多。AI类产品概述

—

平台型AI产品技术初识总体来说，AI类产品可大体分为两类：

对于推荐算法产品经理而言，算法本身即是产品。产品经理的职责主要在于，通过挑选合适的数据、算法帮助用户更好地解决

个性化需求与海量信息之间的匹配问题

，通过恰当的测评方法，帮助技术人员寻找优化特定场景下算法效能的方法。考虑到用户的需求相对单一，且参考指标明晰（如点击率、浏览率等），因此算法产品相对于其他产品而言，要对技术实现和底层算法逻辑拥有更清晰的认识，从而可以方便的配合技术人员完成转化率的提升。

对于终端类产品经理而言，如果产品形态仅仅是算法，那么需要考虑的内容应与推荐算法产品大同小异。随着家居物联网产品的兴起，越多越多的企业开始提供硬件类产品，常见的包括：AI智能音箱、安防摄像头以及疫情期间的测温仪等等。由于硬件产品对物流供应链的要求高、产品集成度也更高，

产品经理除却需要考虑算法是否能够适配当前的场景之外，更应当专注于产品的集成测试和竞品分析（尤其需要掌握潜在进入者的动向），来确保产品的整体可用性和市场竞争力。

非个性化推荐算法关注的是一群人的共性

。

典型应用场景包括，“音乐热曲排行榜”、初期谷歌的“搜索引擎”等等。

由于非个性化推荐的结果依赖于大众的点击，因此易呈现强者越强、弱者越弱的马太效应。对于内容生产者而言，推荐引擎如果始终维持这样的策略，将对新产生的内容不公平。为了兼顾冷启动的问题，可以考虑采用“最近时间窗口”策略，维护内容的新鲜度的同时兼顾大众偏好。

个性化推荐算法关注的是少数人的个性

。

适用于非个性化推荐算法的场景主要具有以下两个特征：

1.海量数据；

2.拥有收集用户信息的渠道。

其中用户信息的收集方法又可分为以下两种：

1.来源于网页Cookie信息、访问地址信息;

2.来源于用户登录账户期间的操作日志记录。

个性化推荐中有两类重要的算法设计思路，分别是（1）基于向量相似度的推荐算法，以及（2）基于用户的协同过滤推荐算法。前者偏重于推荐标的物与用户兴趣之间的相似度评估，通过在预先设定的维度上获取用户的兴趣向量作为基向量，而后用同一坐标系对标的物进行标注，获取到用户兴趣与潜在标的物之间的相似度（具体示意如图1所示）。后者则偏重于用户间相似度的衡量，假设认为，拥有较高兴趣相似度的用户，针对某个具体标的物将具有相似的偏好（具体示意如图2所示）。

产品发展到一定的DAU数量之后，为了进一步提高这部分DAU人群的使用效率，需要通过精细化的推荐来辅助运营实现更高层次的目标。

尽管同为推荐产品大类，但由于推荐场景略有不同，因此电商推荐类产品与内容推荐类产品在业务指标的关注点上也略有不同。

电商推荐类产品更关注用户的营收，

因此通常将

转化率

设定为推荐指标；

内容推荐类产品则更关注用户的留存和使用粘性，

因此通常将

推荐准确度、用户体验

设定为推荐评估指标

。

以京东和头条为例，由于前者是面向”大明型“用户群体的产品，更关注推荐系统产生的效果为及时转化贡献了怎样的力量；而后者则是面向”小闲型“的用户群体，因此更关注推荐系统在用户体验与产品依赖层面贡献了怎样的力量。

关于广告推荐的几个共识：

1、产品的价值交换：为用户创造使用价值、并获取交换价值的过程。

2、几乎所有的广告需求都是对体验有负向影响的反向需求。

广告形态主要分为（1）横幅；（2）插屏；（3）原生。其中横幅广告效果较差，且对体验有一定影响；插屏广告由于以整屏形式出现，会吸引用户的全部注意力，尽管降低了产品的体验，但一定程度上提高了广告的展示效率；原生广告以一种仿似真实展示结果的形式嵌入到用户产品使用过程中，用户体验最好，但转化率相对插屏而言较低。一般情况下，

更推荐使用插屏和原生广告，尽量避免使用横幅广告

。

由于广告具有一定的商业性质，只有尽可能保障广告推荐的高效性，才有机会获取到足够的广告营收费用。通常而言，广告是否有效需要从以下两个角度进行衡量：

1.曝光频次高；

2.展示效率高，其中展示效率可从以下三个方面去衡量：（1）展示时机；（2）用户状态及（3）可见区域。

通常情况下，在产品刚进入市场的阶段，应当重点考虑DAU，只有把用户基数做大，后续的流量变现规模才足够可观。当产品DAU开始逐渐稳定时，则可以开始考虑MTR，产品也随之进入商业化变现的成熟阶段。Avglmps指数一方面展示出广告曝光率与广告收入之间的正线性关系，一方面也暗示着广告的曝光率与用户体验之间的反比关系，需要产品在不同场景下进行适当的权衡与取舍。广告点击率的大小，更多情况下取决于交互数据的应用和推荐算法的构建。当广告推荐的准确度日趋成熟，产品的广告位也将逐步获得更好的议价能力，有望获得更多的营收收入。

除了产品开发者本身可以招揽广告位外，广告生态系统中还存在这样一类第三方，被称之为ad

network。作为连通广告位和广告主之间的中间方，通过统筹并协调广告资源，制定相对普适化的广告算法，能够最大限度的保障广告主对于广告展示次数的要求，同时能够帮助产品提供方充分利用剩余的广告位资源。对于大厂而言，流量变现已成为最重要的营收手段，除非广告资源稀缺，通常不会交予第三方管理。但对于尚处于发展期的公司而言，将广告位外包给中间商，一方面获取源源不断的收入，一方面将更多的精力集中在产品的研发投入上，是一件一举两得的事情。

在进行广告分析时，通常会采用如上的5个指标对广告展示效率进行逐层次的分析，在自上而下的过程中每一层次都存在着流量的流失。下面将以两个场景为例，逐一分析场景二的潜在提升空间。

1.

通常而言，广告请求率应尽量保证在100%，可以考虑优化用户访问时的请求率；

2.

当用户端发出广告请求时，缺少与用户当前情境相匹配的广告时，易出现填充率的情形。可考虑适当增加广告源，进一步提高填充率；

3.

广告展示率低，意味着广告匹配成功后，却由于网络带宽、用户停留时长、广告资源大小等原因没有得到合适的展示机会。需要具体分析，可采用prefetch等方法、挑选合适的展示时机等方法，提高展示成功率；

4.

点击率与广告内容、展示时机和广告大小等等因素密切相关。通过选取与上下文情境相匹配的广告源、增加广告位的大小、筛选出高质量广告，可以进一步提升广告的点击期望。

5、然而，为了选取高质量的广告而为广告位设置了广告底价后，也意味着广告资源数目的降低（即填充率的降低）。需要产品制定出适用于当前产品的整体策略。

除了上述AI产品之外，还有一类特殊的AI产品，通常由AI头部公司创建。通过集成相关算法和数据，为开发者提供相对自由的基础训练模型，提供自然语言处理、图像识别、VR等相关领域的SDK开发包，为各行业定制专用解决方案。可参考的AI平台类产品主要包括：

1.

百度大脑

——

AI开放平台（

）

2.

腾讯AI开放平台（

）

3.

AliGenie 

(

)

4.

网易人工智能平台

（

）

5.

Amazon

AI

(

)

6.

IBM

AI

Developer

Program

(

)

7.

京东人工智能开放平台（

）

8.

HIKVISION开放平台（

）

9.

Face++

人工智能开放平台

（

）

10.

搜狗AI开放平台

（

）

（ps：后续将形成独立章节，对top级AI开放平台进行竞品分析，敬请期待

~）