引爆B站的AML直播第四期来了！
5月6日周三晚7点相约B站...
（本文阅读时间：6分钟）
在 AI 人工智能领域，机器学习是主要的技术方向之一。机器学习的本质是依靠数学统计理论，解析大量的已有数据并从中学习，编写训练模型算法，用于对新的数据集做分类或决策预测。尽管完整的机器学习流程很清晰，但其中数据清洗验证，特征提取，模型训练、测试、部署，计算资源配置、管控等每一项过程都需要系统性的高质量操作才能让模型更准确。
Azure Machine Learning（AML）的设计宗旨就是为了系统性解决 AI 流水线问题。为了帮助大家更快更好地掌握 AML，微软金牌合作伙伴品览公司的 CTO 彭靖田，推出了 AML 入门与实战公开课。通过6期直播课程，手把手教大家使用微软 AML 完成模型训练、管理、部署，以及实战主流的分类和检测模型 ResNet50 和 YOLOv3。
经过前面3期的课程，我们在 AML 上使用 TensorFlow 2.2 训练了标准的 MobileNetv1 模型，并全面掌握了 AML 的数据、模型、服务3大主要功能模块。接下来3期我们将正式进入实战落地篇。
近20年来，图像分类已逐渐成为计算机视觉和模式识别领域的热门研究方向。根据难度，通常我们将图像分类问题划分为3种：语义级分类(飞机和大炮)、细粒度分类（加州鸥和北极鸥）和实例级分类（人脸识别）。根据复杂度和计算量，我们将众多分类模型划分为2种：“轻量级“（如 MobileNet）和”重量级“（如 ResNet），分别适用于边缘计算 （快）和 GPU/TPU 云端推理场景（准）。
本期我们以 ResNet50 为基础，带大家360度全方位学习图像分类应用场景、常用数据集、深度卷积神经网络发展、ResNet 模型微调和服务部署等。
AML 专题直播课程安排
- 3月19日 机器学习云平台发展历程
- 4月2日 数据管理与模型训练入门
- 4月25日 模型部署与服务上线入门
- 5月6日 ResNet50 分类模型训练实战
- 5月21日 YOLOv3 检测模型训练实战
- 6月3日 AML 行业实践分享
目前课程已经进行到第四期，前面三期课程深入浅出的讲解和在线问答获得好评如潮，课程资料已开源，并且可以回看哦！
https://github.com/DjangoPeng/start-ai
第一期直播 机器学习云平台的发展历程
扫二维码回看第一期直播：
第二期直播 AML数据管理与模型训练入门
扫二维码回看第二期直播：
第三期直播 模型部署与服务上线入门
扫二维码回看第三期直播：
AML 机器学习专题直播共包括6期内容：
第1期主要介绍机器学习云平台的发展历程，第2期和第3期课程将从0到1入门 AML 数据管理、模型训练、模型部署与服务上线等主要模块。
接下来2期实战课程以业界主流分类和检测模型 ResNet50、YOLOv3 为例，带大家进行 AML 模型训练全流程实战。
最后1期课程，将由品览与服务的客户一起分享 AI+ 物流的行业实践经验，详细介绍 AI 落地克服的软硬件及算法模型上的困难。
品览公司是一家专注计算机视觉物品识别的创新企业。品览凭借前沿的物品识别算法库、多行业物品库和视觉规则引擎，提供基于物品图像识别的大数据分析和企业运营管控自动化服务，在快消零售、仓储物流、建筑设计等多个行业落地应用，成功服务过欣和、味全、上汽安吉物流、万科、唯品会等知名企业。
品览使用 Azure 处理海量的物品图像数据，在 AML 机器学习平台快速开发算法模型、迭代产品原型，在短短一年的时间里便拿到了微软”金牌合作伙伴认证“，即品览在微软技术能力和微软 Azure 应用经验等方面都达到了微软合作伙伴的最高级别。
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