百度AI快车道再次“发车”,与开发者共同探讨PaddleSeg实践应用( 二 ) 11月30日

　　现场，讲师为大家解答了图像分割的传统方法与深度学习方法的区别：传统方法具有泛化能力不足、复杂场景分割精度不高等缺点， PaddleSeg在速度和精准度上相比传统算法具有显著提升。整场AI快车道活动也在讲师与开发者们的探讨交流中慢慢进入尾声，开发者们收获颇丰。

　　百度 AI 快车道企业深度学习实战营是百度依托自身深厚的深度学习技术实践经验，面向有 AI 技术需求企业的算法工程师、架构师群体提供的快速应用扶持计划。计划的学习内容囊括了10套工程实施与深度学习技术落地结合的详细方案，覆盖百度领先的AI技术和业务应用场景的深入剖析，如OCR、精密仪器质检、推荐排序经典场景、遥感图像处理等。源于百度业务实践的深度学习平台飞桨的性能优势、模型优势、生态优势的解读;百度自研和顶级学术会议魁首算法、预训练模型的详细介绍，还有与案例和算法紧密相扣的在线实验，并以“学来即用”的课程，进行业务问题定位、框架及算法的快速应用培训，为更多企业带去深度学习技术和经验分享。

　　当然，路途遥远的小伙伴不用担心错过了此次课程，因为AI快车道将在12月7日来到上海百度研发中心，同样为大家准备了PaddleSeg以及PaddleHub的深度讲解运用课程。关注百度飞桨官网、微信公众号"飞桨PaddlePaddle" ，回复“AI快车道” ，即可获取报名链接。

百度AI快车道再次“发车”,与开发者共同探讨PaddleSeg实践应用。