如今人工智能已不单单是发表学术论文、刷新正确率的竞赛,抑或全民参与的新闻事件,它早在为各行各业的先行者们创造着实实在在的利润和商业价值。而且,随着算法改进、硬件升级、架构优化,应用人工智能技术带来的收益还会越来越高。
那么,针对人工智能技术正在构建的商业和技术体系,我们又该从哪里去窥伺其中的门径呢?一线的人工智能专家正在关注哪些关键技术?如何从理论跨越到企业创新实践?
基于此,CSDN倾力打造了「SDCC 人工智能技术实战峰会」,邀请了来自阿里巴巴、微软、商汤科技、第四范式、微博、出门问问、菱歌科技的AI专家,将针对机器学习平台、系统架构、对话机器人、芯片、推荐系统、Keras、分布式系统、NLP等热点话题进行7场技术专题分享。
在本周六的直播中,你将从本次峰会找到答案。每个演讲时段均设有答疑交流环节,与会者和讲师可零距离互动。
讲师&议题介绍
姜飞俊 阿里集团人工智能实验室高级算法专家
演讲主题:自然语言处理在“天猫精灵”的实践应用
主题简介: 天猫精灵是目前热卖的一款智能音箱,在实现了远场唤醒拾音的同时,也实现了意图的灵活跳转和多轮理解。本次演讲将分享:我们在实际做这个产品中遇到了哪些困难,接下来还有哪些有意思的课题可以去研究来实现自然的人机交互。
汪剑 出门问问搜索推荐负责人
演讲主题:用户画像系统应用与技术解析
主题简介: 本次演讲介绍用户画像包含的相关概念以及用户画像系统在哪些领域得到应用,然后介绍用户画像系统的架构模块,输入输出,以及用到的相关技术和模型。最后对用户画像在相关领域的应用做一个介绍。
谢梁 美国微软总部首席数据科学家
演讲主题:使用Keras由零开始快速构造自己的深度学习模型
主题简介: 虽然深度学习现在炙手可热,但是很多机器学习和数据分析实践者觉得入门较难,现有的计算框架,比如TensorFlow,Theano,Caffe,CNTK等学习曲线较高。本次演讲介绍Keras这个非常流行的,高度抽象的深度学习建模框架,其和Python环境的无缝整合,与神经网络图高度对应的构造方法都能让实践者快速进入深度学习领域,搭建自己的模型,应用到业务中去。
张俊林 新浪微博AI lab资深算法专家
演讲主题:深度学习在搜索的应用:学术前沿与工业方案解析
主题简介: 本讲座主要介绍深度学习技术在搜索的应用,深入跟踪最前沿技术,并对当前典型技术方案进行系统性的分类梳理,不仅对目前主流的学术界深度学习搜索技术方案(MLP/RNN/CNN/AutoEncoder等)进行技术思路介绍及特点分析,也对工业界目前主要使用的代表性技术方案进行了分析和讲解。
刘文志 商汤科技高性能计算部门负责人
演讲主题:深度学习部署系统构建
主题简介: 随着人工智能快速发展,其对芯片计算性能和功耗的要求也随之提高,本次演讲主要介绍如何把深度学习做到手机和嵌入式上,如何在嵌入式和手机上构建高性能的深度学习基础设施。
陈迪豪 第四范式先知平台架构师
演讲主题:多租户机器学习平台的权限模型与调度设计
主题简介: 目前深度学习技术渐趋成熟,基于机器学习的应用也越来越多,搭建分布式的通用机器学习平台成为各大企业的重要议题。对于一个支持多租户的分布式、高可用系统,设计灵活、安全的权限模型和支持多种计算框架的调度也非常重要。本次分享的主题将涵盖搭建分布式机器学习平台的架构设计和实现细节,介绍多种业界标准的认证和授权模型,还有如何集成Kubernetes、TensorFlow等开源组件,让机器学习在真实的业务中落地。
吴岸城 菱歌科技首席算法科学家
演讲主题:深度学习在推荐领域的应用和实践
主题简介:
1、 推荐系统的问题
(1)数据稀疏性
(2)冷启动问题
(3)推荐质量评价问题
2、传统的方式做推荐
3、深度学习做推荐(MLP/AE/CNN/RNN/DSSM…)
4、学习Google/Linkedin的推荐经验
5、基于深度学习Lookalike
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