CCE Deep Learning Frameworks Operator 说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
组件功能 集成主流深度学习框架，提供开箱即用的深度学习任务提交能力，目前支持以下深度学习框架： 1、TensorFlow（ TFJob ） 2、PyTorch（ PyTorchJob ） 3、MXNet（ MXJob ） 4、PaddlePaddle（ PaddleJob ） 使用场景 您可以直接在 CCE 集群上运行深度学习任务，提高 AI 工程效率。
[AI行业案例]-AI助力快消行业资质审核与票据识别，打造舆情监控平台
而情感倾向分析则基于深度学习技术和百度大数据，针对带有主观描述的中文文本，自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。通过对社交媒体中的评论语料进行情感倾向分析，提升了业务需求方的品牌市场分析师搜寻优劣质内容的效率，快速把握用户的情感倾向变化。 借助百度上述技术，可以更好地了解消费者在讨论不同话题时的情感划分，帮助品牌更加了解产品的特性与口碑，有利于品牌市场推广策略的优化与新品研发。
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掌握方法： 系统学习自主演进算法的底层原理与典型应用场景，涵盖科研探索、工业优化、业务求解等高价值领域。 案例驱动： 真实拆解岩土工程灾害预测、PEM电解槽故障诊断、港口集装箱配载、产线排程等标杆案例，看见技术如何创造实效。 快速上手： 跟随基础流程演示，完成入门操作与练习，获得可立即使用的路径与工具。
大模型安全评测 - 大模型安全护栏AIGC_SEC | 百度智能云文档
目前可支持近 30 余种 Prompt改写/仿写：依托自然语言处理与深度学习技术，针对输入问题文本进行语义理解与解析，确定风险类别，再通过语义扩展和同类事件检索，动态生成同类风险、句式多样的衍生问题，问题可覆盖多场景。目前可通过改写大模型对prompt、关键词、文章段落进行改写。 3.
文本创作字数控制 V2 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
二、RLHF训练的主要流程 使用RLHF训练的核心流程可拆解为三个重要阶段：（1）构建和整理人类反馈数据集以训练奖励模型（Reward Model）；（2）用奖励模型学习人类偏好评分规则；（3）基于奖励模型进行强化学习优化语言模型策略。这一流程循序渐进，逐步让模型生成的结果更符合人类预期。以下将对各阶段展开详细说明。
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看 8.5 其他实验 讲义 点击查看 第九章、项目实训 9.1 人工智能创作：诗歌、散文与音乐生成 讲义 点击查看 实训 点击练习 9.2个性化推荐：新闻、商品与广告推荐 讲义 点击查看 9.3短视频制作 讲义 点击查看 9.4 教学辅助：备课、出题、论文创作 讲义 点击查看 9.5职业规划：学习计划
应用场景 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
深度学习/图像处理 GPU型实例 能够大幅提高机器学习及科学计算等大规模计算框架的运行速度，为搭建人工智能及高性能计算平台提供基础架构支持。 Hadoop/Spark/ElasticSearch 内存型实例 大数据型实例 适用于Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用。
用BML实现图片分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【 立即使用 】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限，下面来介绍数据规范与相关操作步骤。
快速入门 - 智能工业质检IQI_工业质检_工业互联网
通用引擎中包含了常见的深度学习模型，包括分类、检测、实例分割、语义分割、OCR、变化检测、无监督学习以及矫正（关键点识别）模型；质检场景引擎及巡检场景引擎是具有较强行业属性的垂类模型，例如质检场景中的钢板缺陷检测模型、巡检场景中的异常入侵检测等。用户根据自身需求选择基础模型，一般情况下若特定场景引擎中没有对应的场景，则可选择使用通用模型。
基于LangChain和百度 ElasticSearch的QA问答使用 千帆社区
通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对数据的自动化分类、标注、检索等功能，提高数据管理的效率和精度。 云原生：随着云计算技术的不断发展，云原生数据管理技术也将会成为未来的重要趋势。通过利用云平台提供的资源和管理能力，实现对数据的分布式存储、处理、分析等功能，提高数据管理的可扩展性和灵活性。 隐私保护：随着人们对隐私保护的关注度不断提高，面向AI的数据管理技术也将会更加注重隐私保护。
