来源：机器之心
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？
本周二（12月29日），三小时AI开发进阶迎来最后终极一课「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，直播现场live coding带你实践脚本调参，模型精度直提超过10%！学练加持，一小时密集输出独家技术干货！
明晚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
周期管理。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/
