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千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_云天化AI课程案例实战一
去学习 0 8 AI健康小助手-发布应用及网页版体验 发布应用并进行网页版测试 去学习 0 9 AI健康小助手-SDK调用 通过AppBuilder-SDK调用Agent应用，并进行代码调试与分析 去学习 0 10 AI健康小助手-OpenAPI调用 通过OpenAPI调用该Agent应用，并进行代码调试与分析 去学习 0 11 AI健康小助手-总结 AI健康小助手应用创建总结 去学习 0 12
浦发银行
这方面，数字人集成了百度 AI 深度学习的能力。在百度底层的基础深度学习平台基础上，它不仅可以学习银行固有的业务流程，也可以通过跟用户的大量交互，学习到用户想要什么。大量用户交互沉淀下来的海量数据，形成数字人的案例库，这些反过来又帮助数字人更好的理解银行业务，不断进化。就像阿尔法狗一样，下的棋越多，越聪明，继而越会下棋，因为所有的棋谱它全记住了。 数字人的出现，还大大减轻了浦发银行的人力成本。
概述 - FPGA云服务器 | 百度智能云文档
FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务，单卡提供约3TOPs的定点计算能力，支持典型深度卷积网络算子，如卷积、逆卷积、池化、拼接、切割等。有效加速典型网络结构如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。 我们基于FPGA的深度学习硬件，定制优化了主流深度学习平台，如caffe等，您可以直接将深度学习业务切换到FPGA平台，而无需考虑底层硬件细节。
EasyDL常用概念 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
EasyDL 视频 ：视频分类、目标跟踪 EasyDL 结构化数据 ：表格预测 模型训练相关 AutoDL Transfer AutoDL Transfer模型是百度研发的AutoDL技术之一，结合了模型网络结构搜索、迁移学习技术、并针对用户数据进行自动优化。
GPU Kernel性能优化
GPU Kernel性能优化 伐谋赋能GPU计算体系，Kernel性能显著提升 相关产品 百度伐谋 相关案例 金融风控 交通信控 能源需求预测 场景背景 在大规模并行计算与深度学习推理场景中，GPU内核（Kernel）的性能优化是提升整体算力利用率和降低计算成本的关键环节。
Apollo-BEV-Train - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
occ head：对bev queries进行上采样，随后扩充高度方向特征，最后使用linear层预测每个栅格类别信息 我们对Apollo-vision-Net进行了如下优化，显著提升了目标检测、占据栅格的分数以及模型性能： image backbone：使用深度估计数据（Toyota DDAD15M）预训练的DLA-34替换ResNet-50，降低了模型复杂度同时提升了效果 image neck
基于大模型的应用开发方式介绍 千帆社区
总结： AI部分难度较大，需懂深度学习原理，会数据处理（跨模态数据融合），会训练模型；算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 （数据采集、清洗、对齐）和 训练推理资源。 随着模型规模增大，效果提升逐渐饱和。
基于大模型的应用开发方式介绍 千帆社区
总结： AI部分难度较大，需懂深度学习原理，会数据处理（跨模态数据融合），会训练模型；算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 （数据采集、清洗、对齐）和 训练推理资源。 随着模型规模增大，效果提升逐渐饱和。
Prompt 技巧宝典（六）：自动提示工程师等进阶技巧 千帆社区
对象检测 ： 使用如YOLO、SSD、Faster R-CNN等预训练的对象检测模型，在图片中识别并标注对象。 将这些对象的名称或描述串联起来，形成一个文本串，然后传递给Embedding-V1接口。 自定义训练 ： 如果有大量的标注数据，例如每张图片对应一个描述，您可以同时训练图像和文本模型，使它们在相同的嵌入空间中有相似的表示。
