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在這個日新月異的時代，人工智能被視為第四次工業革命的核心驅動力。而深度學習技術的興起正推動著人工智能進入工業大生產階段，為人類創造更大的價值。

早在2016年的百度世界大會上，百度宣布飛槳（PaddlePaddle）開源，這標志著國內首個也是目前唯一一個開源開放、功能完備的端到端深度學習平臺的誕生。飛槳是集核心框架、工具組件和服務平臺為一體的端到端開源深度學習平臺。在飛槳的服務平臺層面，還有一個定制化訓練和服務平臺EasyDL，它的目標，就是讓零算法基礎的用戶，也可以基于自身業務需求和數據，快速訓練專屬的定制化AI模型。

圖：百度飛槳全景圖

飛槳核心框架層開放了開發、訓練、預測的一整套能力，并開源70多個經過真實業務場景驗證的官方模型，包括視覺、自然語言、推薦等幾大核心技術領域。面向工業應用的中文NLP工具集——飛槳自然語言處理模型庫（PaddleNLP），將自然語言處理領域的多種模型在任務層用一套共享骨架代碼實現，網絡使用更加靈活。飛槳模型庫推出了在中文NLP任務上表現全面領先的中文語義理解模型——ERNIE，大幅增強了模型語義表示能力，在實際應用中效果顯著。飛槳提供的視頻識別工具集，則覆蓋了主流實用的序列建模算法與端到端視頻識別模型，為開發者提供解決視頻分類、視頻定位等一系列應用技術方案。

基于飛槳的顯著優勢和強大的功能，百度組織開展了AI快車道——企業深度學習實戰營，相繼在北京和上海舉辦了“圖像檢索”、“目標檢測”、“推薦系統”等專題課程，邀請到百度大腦技術生態和深度學習平臺的資深研發人員來分享百度深度學習的研究和應用之路，干貨滿滿，卓有啟迪，讓大家親身感受到了深度學習實戰技能的重要性。如今實戰營已經開展到第五期。此次實戰營就“語義理解”專題進行了講解與實踐，眾多開發者深度參與相關技術方面的交流實踐活動。

圖：百度AI快車道——“語義理解”專場

如果把人工智能的核心看作是認知，那么認知的核心技術之一就是“語義理解”。百度的語義理解技術既包含靈活通用、多層次的語義建模，也有特定任務上的語義適配。

近年來，利用大規模無監督語料訓練得到通用語義來表示預訓練模型，并在特定任務上進行參數微調，已經取得了遠超SOTA的效果。這種基于預訓練的語義理解技術正受到越來越多的關注。

在AI快車道的交流學習中，百度大腦技術生態和自然語言處理部的資深研發人員首先針對飛槳全景進行了介紹，隨后圍繞著“語義理解”介紹了NLP的發展現狀和過往模型情況，并分享了百度飛槳（PaddlePaddle）ERNIE模型。

據介紹，ERNIE是由百度自主開發的知識增強語義理解模型。該模型可通過對詞、實體等語義單元的掩碼，使得模型學習完整概念的語義表示，學習真實世界的語義關系，解決了其他模型“主要聚焦在原始語言信號上，較少利用語義知識單元建模”的問題。

比如，在“哈爾濱是黑龍江的省會，國際冰雪文化名城”這句話中， 谷歌的BERT 模型通過『哈』與『濱』的局部共現，就可判斷出『爾』字，但模型并沒有學習與『哈爾濱』相關的知識。而百度的ERNIE 通過學習詞與實體的表達，使模型能夠建模出『哈爾濱』與『黑龍江』的關系，可學到『哈爾濱』是 『黑龍江』的省會以及『哈爾濱』是個冰雪城市，從而增強了機器對于人類語言的理解。

活動現場，眾企業學員們積極互動。其中一位來自醫療相關領域的學員表示，目前他所在的工作領域已經運用了NLP語義理解技術，并有計劃將飛槳框架運用到自己的實際業務中，此外還針對相關技術與講師進行了問答探討。

當天的AI快車道的學習活動，還安排了具有挑戰性的實踐課，并以“訓練業界領先的情感分類模型”為任務。在現場，眾學員在指導下都完成了實操挑戰，紛紛表示當天的課程“體驗的技術非常先進，干貨滿滿”。其中一位學員接受采訪時稱“來之前就知道百度是中文領域內自然語言處理的領頭企業，現在看果然不虛此行”。

圖：百度AI快車道第五期導師指導學員進行實踐操作

百度 AI 快車道企業深度學習實戰營是一個面向有 AI 技術需求企業的算法工程師、架構師群體提供的快速應用扶持計劃。依托百度自身深厚的深度學習技術實踐經驗，為其他企業提供幫助。

該計劃的學習內容囊括了 6 套工程實施與深度學習技術落地結合的詳細方案，覆蓋百度領先的 AI 技術和業務應用場景的深入剖析，如 OCR、精密儀器質檢、推薦排序經典場景、遙感圖像處理等。基于百度深度學習框架飛槳的性能優勢、模型優勢、生態優勢的解讀；百度自研和頂級學術會議魁首算法、預訓練模型的詳細介紹，還有與案例和算法緊密相扣的在線實驗，以“短平快”的課程，進行業務問題定位、框架及算法的快速應用培訓，為更多企業帶去深度學習技術和經驗分享。