對AI開發感興趣的你，現場挑戰從零打造AI應用模型

近日，斯坦福大學發布 DAWNBenchmark 最新成績，在圖像識別（ResNet50-on-ImageNet，93% 以上精度）的總訓練時間上，華為雲 ModelArts 排名第一，僅需 10 分 28 秒，比第二名提升近 40%。

在這個匯聚谷歌、亞馬遜 AWS、fast.ai 等高水平隊伍的國際權威深度學習模型基準平台上，華為雲 ModelArts 第一次參加國際排名，便實現了低成本、快速又極致的 AI 開發體驗，其海量數據預處理及半自動化標註、大規模分散式訓練、自動化模型生成以及端 - 邊 - 雲模型按需部署能力，更是體現了當前中國業界深度學習平台技術的領先性。

那麼為什麼 ModelArts 能在圖像識別的訓練時間上取得如此優異的成績？開發者該如何藉助 ModelArts 將 AI 快速落地到應用場景中？你又是否想成為首批掌握「世界第一」深度學習平台技能開發的人？

機會來了！12 月 20 日，一批技術大牛和專家將在北京發起一場「基於 ModelArts 平台的 AI 開發實戰」現場挑戰 Workshop！力求在盡量短的時間內讓開發者快速上手ModelArts 平台開發必備技能，學習從 0 到 1 打造一款 AI 應用模型，為繁榮 AI 開發者生態盡一份力量。

只要你對 AI 開發、ModelArts 平台感興趣，或想在指定時間內測驗並展現自己在 AI 開發方面的水平，那就不要錯過這場想想都無比刺激的比拼。

時間：12 月 20 日（周四） 14:00-18:00

地點：北京·國際會議中心

費用：全！程！免！費！

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不僅面向 AI 攻城獅，零編程基礎的應用開發者也可以來！

本次 Workshop 將齊聚對 AI 技術、ModelArts 開發平台感興趣的工程師們，提供所有人開放的交流平台，讓大家共同在實操中更快成長，在動手中切磋如何更好地在具體業務中落地 AI 技術。

Tips1：參會者可獨立（或組隊）完成基於 ModelArts 平台的 AI 開發實踐，通過動手體驗及問題交流，快速上手 ModelArts 平台 AI 開發必備技能。

Tips2: 如果你想說，自己並沒有深入了解過 ModelArts 開發平台，且編程基礎不夠好，但就是對 AI 興趣參加，該怎麼辦？沒關係！我們也送上免費錦囊——60 分鐘 Demo 課程。

Demo： 針對日常辦公用品的圖像分類場景，演示如何用 ModelArts 自動學習，從數據上傳到數據標註，啟動訓練，發布模型冰驗證測試，演示自定義圖像分類模型的操作（數據上傳、數據標註、查看模型、迭代模型、發布服務、測試驗證等）。

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想挑戰嗎？Workshop 實戰命題提前知

本次動手實操環節共設兩項實踐命題，最快的時間完成準確率達到要求的模型，並且發布成模型服務預測截圖給出預測結果，技術專家將在最後的評選環節根據實踐效果的高底進行依次排序。

場景 1： 要開一家網紅麵包店，主打 AI 自動收款：客戶自助選擇麵包放在托盤上，托盤放到指定櫃檯位置，攝像頭拍照，照片發送到 AI 系統識別出麵包類型與數量，發給店內的軟體，軟體自動生成訂單，生成二維碼顯示在櫃檯上的屏幕上供客戶掃碼付款（或自動啟動 POS 機掃描客戶手機屏幕顯示的付款碼）。

我們需要收集各種麵包的照片，使用 ModelArts 自動學習快速訓練一個檢測麵包類型，並部署為服務，再和店內系統（HiLens、自動收款）集成為端雲協同的解決方案。

本次只實踐雲上訓練和測試的內容，店內系統不在本次實踐範圍。

場景2：在華為雲 ModelArts 平台如何使用預置演算法 Faster_RCNN_ResNet_v1_50 對預置的雲寶數據集進行訓練，快速構建雲寶圖像識別應用。更改數據集即可推廣到其它場景。

這個場景中，會使用到市場、數據集、訓練作業、部署服務等多個功能。

操作步驟分為 3 部分，分別是：

1) 準備數據：在 ModelArts 市場預置數據集中找到預置演算法對應的雲寶數據，並根據該原始數據集保存為自己私有的雲寶數據集。

2) 訓練模型：使用創建的雲寶數據集，對預置的 Faster_RCNN_ResNet_v1_50 模型重訓練，得到新模型。

3) 部署模型：管理訓練作業創建的模型並進行發布，部署為在線預測服務，並對該模型服務進行測試。

如何打分：從有用、獨到、易用、性價比高等方面，有專家團體共同打分

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想見AI大神嗎？專家團隊集體上陣指導

本次開發現場將提供網路環境，參會者只需攜帶可連接互聯網的 PC 設備，提前申請華為雲賬號並且實名認證通過，並申請華為雲 ModelArts 公測並通過（賬戶需要充值 5 元哦）。

此外，參與現場指導的國內頂尖級技術大牛將組成專家團，實時解答各位在實操過程中遇到的疑難問題，並加入到會後與大家進行的 90 分鐘的深度交流中。

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想參加嗎？如何報名 Workshop

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