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作者简介
田奇华为云人工智能领域首席科学家，IEEE Fellow，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家。本科毕业于清华大学电子工程系，后赴美国伊利诺伊大学香槟分校师从Thomas S. Huang教授获博士学位（2002年），后任美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校（UTSA）计算机系教授。2010年获谷歌教授科研奖(Google Faculty Research Award)，2017年获UTSA校长杰出研究奖，2016年获评多媒体领域十大最具影响力学者。2018年6月至2020年3月，担任华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家，主导视觉方向的前沿研究。拥有多项美国专利，在计算机视觉及多媒体方向顶级期刊及会议上发表文章550多篇，谷歌学术引用21800多次，7篇论文获最佳论文奖或最佳学生论文。
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内容简介
本书主要围绕人工智能平台ModelArts和人工智能应用开发流程，介绍基本概念、关键模块以及典型的场景化应用开发案例。全书共分为三篇：第一篇人工智能应用开发概述(第1章和第2章)，介绍了人工智能技术、应用、平台，以及人工智能应用快速开发流程；第二篇人工智能应用开发方法(第3章~第9章)，介绍了人工智能应用开发全流程及其子流程，包括数据准备、算法选择和开发、模型训练、模型评估和调优、应用生成、应用评估和发布、应用维护；第三篇人工智能应用开发场景化实践(第10章~第12章)，介绍了企业级人工智能平台、面向复杂行业的自动化人工智能系统、基于端边云协同的人工智能平台及应用开发。
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图书目录
第一篇人工智能应用开发概述
第1章人工智能技术、应用及平台
1.1人工智能技术
1.1.1人工智能技术的发展
1.1.2人工智能技术的主要领域
1.1.3人工智能技术的价值
1.2人工智能应用
1.2.1人工智能应用的特点
1.2.2人工智能应用的商业化场景
1.3人工智能平台
第2章人工智能应用快速开发
2.1基于图像分类模板的开发
2.2基于目标检测模板的开发
2.3基于声音分类模板的开发
2.4基于文本分类模板的开发
第二篇人工智能应用开发方法
第3章人工智能应用开发全流程
3.1人工智能应用开发全流程解析
3.1.1数据准备子流程
3.1.2算法选择和开发子流程
3.1.3模型训练子流程
3.1.4模型评估和调优子流程
3.1.5应用生成、评估和发布子流程
3.1.6应用维护子流程
3.2人工智能应用开发流程的权衡
3.2.1复杂和简单的取舍
3.2.2人与机器的平衡
3.2.3开发和运行的融合
3.3人工智能应用开发全流程的成本分析
3.3.1设计和开发成本
3.3.2部署和维护成本
3.3.3边际成本
ModelArts人工智能应用开发指南
第4章数据准备
4.1数据采集和接入
4.1.1数据采集
4.1.2数据接入
4.2数据处理
4.2.1数据校验和转换
4.2.2数据清洗
4.2.3数据选择
4.2.4数据增强
4.2.5其他数据处理
4.3数据标注
4.3.1标注任务分类
4.3.2智能数据标注
4.3.3数据标注元信息管理
4.4数据分析和优化
4.4.1数据集特征分析和优化
4.4.2细粒度数据诊断和优化
第5章算法选择和开发
5.1算法选择
5.1.1基础层算法选择
5.1.2应用层算法选择
5.1.3ModelArts预置算法选择
5.2算法开发
5.2.1开发语言
5.2.2开发库
5.2.3交互式开发环境
5.2.4ModelArts云上云下协同开发
第6章模型训练
6.1模型训练的基本过程
6.1.1基础概念
6.1.2模型训练与数据源的交互
6.1.3模型训练具体过程
6.2基于ModelArts的模型训练
6.2.1使用预置算法训练
6.2.2使用自定义算法训练
6.2.3使用自定义镜像训练
6.3端到端训练加速
6.3.1数据侧加速
6.3.2计算侧加速
6.3.3分布式并行侧加速
6.3.4调参侧加速
6.4自动搜索
6.4.1AutoSearch框架
6.4.2基于AutoSearch进行搜索
6.5弹性训练
6.6联邦协同训练
第7章模型评估和调优
7.1模型评估
7.1.1精度评估
7.1.2性能评估
7.1.3其他维度的评估
7.1.4基于ModelArts的模型评估
7.2模型诊断优化
7.2.1精度诊断优化
7.2.2性能诊断优化
第8章应用生成、评估和发布
8.1应用管理
8.1.1模型格式转换
8.1.2简单应用生成
8.1.3基于编排的应用生成
8.1.4应用评估
8.2应用部署和发布
8.2.1部署类型
8.2.2部署管理
8.2.3应用测试和使用
第9章应用维护
9.1数据采集和筛选
9.2应用迭代
9.2.1基于数据的应用迭代优化
9.2.2基于算法和模型的应用迭代优化
9.3基于ModelArts的应用维护
第三篇人工智能应用开发场景化实践
第10章构建企业级人工智能平台
10.1企业级人工智能平台
10.1.1企业级人工智能平台的设计要素
10.1.2ModelArts Pro企业级开发套件
10.2企业级OCR平台
10.2.1OCR算法的基本流程
10.2.2企业级OCR平台及关键流程
第11章构建面向复杂行业的自动化人工智能系统
11.1面向复杂行业的人工智能系统
11.2面向基因组学的自动化人工智能建模系统
11.2.1基于人工智能的组学数据建模
11.2.2面向基因组学的自动化建模
11.2.3基于SHAP的模型解释
11.2.4基因组数据自动建模工具——AutoGenome
第12章端边云协同的人工智能平台及应用开发
12.1端云协同的人工智能应用开发
12.1.1端云协同开发的应用场景
12.1.2HiLens端云协同开发平台
12.1.3HiLens开发环境
12.1.4HiLens开发框架
12.2边云协同的人工智能应用开发
12.2.1智能交通解决方案的背景
12.2.2智能交通解决方案的设计
12.2.3基于边云协同的智能视频分析
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编辑推荐
华为智能计算技术丛书，一站式AI开发平台，让人工智能应用开发更便捷。
本书旨在通过一整套工具链和方法传递，使得每个开发者都可以借助ModelArts平台在具体业务场景下更快、更高效、更低成本地开发出人工智能应用，从而更好地解决各行业各领域面临的实际问题。本书适合有志于从事人工智能应用开发的开发者参考。
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专家点评
人工智能正在越来越多的实际应用中发挥重要作用，ModelArts是华为云一站式人工智能开发平台，支持端到端全流程开发，使得人工智能应用开发效率更高、门槛更低、成本更低。《ModelArts人工智能应用开发指南》系统介绍了开发人工智能应用的全流程知识，并通过ModerArts提供了详细可行的例子，特别适合从事人工智能应用的人员阅读！
—— 朱军清华大学计算机科学与技术系教授
近年来，人工智能取得了重大突破，整个社会都在充分想象人工智能技术即将给我们的生活带来的巨大改变。但人工智能是一门极富挑战性的学科，从事这项工作的人必须具备良好的编程基础，这让许多没有经过训练的非专业人士望而止步。ModelArts正是应景而生，通过一整套工具链和方法传递，使得每个开发者容易入门，提升开发效率。两年来，已经有千余位上海交通大学的师生借助ModelArts和华为云走近了人工智能，找到了自己的方向，强烈推荐读者阅读《ModelArts 人工智能应用开发指南》。
——陈江平 上海交通大学学生创新中心主任
本人作为中国石油认知计算平台项目负责人，有幸与华为技术有限公司合作，将ModelArts系统引入到石油勘探生产实践，搭建了开放可扩展的人工智能计算平台，从数据处理、机器学习、模型发布到推理应用，提供一站式AI开发环境。该平台的建成应用，为业务创新提供了智能化的驱动引擎和开发生态，实现了勘探开发知识的固化、传承和普惠。《ModelArts人工智能应用开发指南》是一本好书，我们将认真学习，加强人工智能应用的普及，为进一步支撑油气勘探开发增储上产和提质增效做出自己的贡献。
—— 龚仁彬中国石油勘探开发研究院首席技术专家
基于华为云ModelArts一站式AI开发平台，学生可以进行全流程的AI模型和应用开发，包括数据标注、数据预处理、模型开发、模型训练、模型端云部署等。其中也有大量预制算法可以用于高校AI通识教育，是高校学生学习AI的好工具、好帮手。《ModelArts人工智能应用开发指南》对整个AI开发流程深入浅出地进行了介绍，强烈推荐在AI学习和应用开发中参考。
—— 俞京华 江苏知途教育科技有限公司产品总监
人工智能作为一种通用目的技术正在影响千行百业，就像电可以进入生产系统与核心应用，产生巨大价值一样。但是人工智能相关应用的开发与传统计算机软件开发的方法并不相同，如何高效、高质量开发行业需要的AI应用是AI成功落地行业的关键。华为公司通过自身业务以及数百个行业AI项目的实践总结开发了ModelArts一站式AI开发平台。《ModelArts 人工智能应用开发指南》系统阐述AI应用开发的流程、方法和案例实践，希望与广大读者共同推动普惠AI时代的到来。
——贾永利 华为云人工智能领域总裁
ModelArts自2018年上线华为云以来，与合作伙伴和客户进行了广泛的行业AI落地实践，并应用于超过60所双一流高校的教学及科研创新项目中，同时作为华为公司统一的AI开发平台，累计服务华为内部180多个部门，日均训练作业任务超过6000个，日均训练时长超过6万小时，积累了丰富的行业知识和实践经验。本书是这些知识和经验的系统化梳理和呈现，希望通过本书能够帮助各行业的AI应用开发者，让AI的开发应用触手可及。
——余虎 华为云首席战略官
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京东阅读
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