模型调参与算法优化技巧实战，AI工程师必备一课

在AI模型开发过程中，工程师在完成算法建模和训练数据准备后，需要对模型进行调参与优化工作，以追求更好的模型效果。但调参与优化其实并不简单，背后往往是通宵达旦的论文研究与GitHub查阅，并需要做大量的实验，不仅耗时也耗费大量算力，更深深地伤害了广大工程师的头发。

那么，在工程师的进阶道路上，大厂高工是如何进行模型调参与算法优化，又有哪些独门秘笈能更简单、更高效地提升模型效果？

下周二（12月29日），三小时AI开发进阶迎来最后一课「工程师进阶课：模型调参与算法优化技巧实战」，百度高级研发工程师现身说法，带来基于全功能AI开发平台BML的算法优化技巧分享，还有现场调参实战与直播Q&A，学练加持，一小时密集输出独家技术干货！

12月29日20:00，第三课准点发车

工程师进阶课：模型调参与算法优化技巧实战

课程讲师： 木杉老师，百度高级研发工程师

直播时间：12月29日20:00-21:00

直播内容：

• 平台能力： 全功能AI开发平台BML技术解析
• 实战演练： 模型开发与调参技巧分享
• 部署应用： 服务器端部署流程演示

课前技术点铺垫：

全功能AI开发平台BML介绍

BML为企业和个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用。BML提供了从数据采集、数据清洗、数据标注、智能标注与多人标注、模型训练生产到模型管理、云端及离线推理服务管理等AI开发过程的全生命周期管理。

BML官网：https://ai.baidu.com/bml/

 

扫码添加BML小助手，备注「调参」，加入交流群一起看直播。

参与课程拿礼品

播课程后，我们将设置一次实践作业，在BML上使用脚本调参功能完成模型效果优化，提交项目ID、模型名称、版本信息、模型效果等信息。

加分项： 采用个人数据集；完成模型发布并任选一种方式进行部署。

作业完成优秀的5名同学，可获得100元京东卡1张。

同时，我们也将在课程全程设置多次抽奖，立即参与即有机会获得。

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