中国 AI 开发者真实现状:写代码这条路,会走多久?

2019 年 5 月 14 日 人工智能头条

2016 年起,人工智能成为中国开发者重点关注的技术领域,以深度学习驱动的计算机视觉、自然语言处理、语音相关技术成为渗透最广的三个 AI 技术领域。


然而,在这样的背景下,AI 仍是一个非常前沿的学科,对于中国开发者而言有很多需要克服的障碍,首当其冲的就是算法成熟度问题。此外,不同领域不同产业的 AI 应用场景复杂度与日俱增,给很多开发者树立了天然门槛。


人工智能繁荣市场下,不少人也给出了 “深度学习走进死胡同” 的论调,深度学习的瓶颈的真得已经到来?如何克服深度学习技术的缺点?


与此同时,每年应届毕业生投递 AI 算法岗位的人才市场也是人满为患,对大致的技术趋势也能信手拈来。但从另一个角度来讲,我们发现:在国际顶会或学术会议上发表过论文、或有过相关大规模工业级实战经验的同学,议价能力很高;相反,一般水平的同学却有点过剩了。


“基础薄弱、专业知识匮乏、优质学习资源难觅、交流渠道狭窄……”这是不少AI 从业人员希获取一手前沿技术、洞察趋势时所面临的困境。在这样竞争激烈、人才辈出的形势下,AI 开发者们又该如何脱颖而出?


5 月 26 日- 5 月 27 日,由中国 IT 社区 CSDN 与数字经济人才发展中心联合主办的第一届 CTA 核心技术及应用峰会将在杭州国际博览中心召开。



本届 CTA 大会,我们邀请到学界顶尖科学家,以及来自科技巨头与明星创业公司一线技术专家。希望能够以他们的前瞻性视野,为开发者带来全球化视野下最前沿的技术解读,为开发者理解机器学习知识图谱的技术发展提供思路。


截至目前,已有 17 位海内外重磅嘉宾确认出席演讲,他们将为我们带来当下最具价值影响力的机器学习与知识图谱技术前沿内容。


为满足开发者们对内容深度和广度上的不同需求,本届大会还单独设置了一整天的深度技术培训,以及两天机器学习和知识图谱主会议环节,探讨技术的前沿创新和行业整体发展动向。让大家不虚此行!


  • 5 月 25 日:深度技术培训

  • 5 月 26 日:主会议 · 机器学习

  • 5 月 27 日:主会议 · 知识图谱


主会议 · 机器学习技术专题嘉宾


在关注机器学习理论定义时,需要与技术实践融会贯通。这次我们邀请到谷歌、阿里、腾讯、海康威视、滴滴、微博等巨头公司的一线科学家,手把手教你大平台背后的机器学习关键技术,以及技术产品化思路。另外,他们还将讲述机器学习在垂直商业领域应用案例面临的挑战,以及业内最前沿解决方案。



华先胜:阿里达摩院城市大脑实验室负责人


本次机器学习专题邀请到达摩院城市大脑实验室负责人华先胜作为出品人,他同时也是 IEEE Fellow,ACM 杰出科学家。从千人千面、千货千面到机器设备的诊断,从微观产品应用到宏观行业趋势,相信他在深入探索计算机视觉与城市大脑行业近三十年之后,能够给我们理解技术研发和实践提供新的思路。


      


刘杉:腾讯集团杰出科学家和音视频实验室负责人


深耕数据压缩和网络传输协议等行业标准领域。超过 50 篇学术期刊和会议论文的作者和超过 200 个美国和全球专利申请的发明人,也是已定稿国际标准 H.265/HEVC v4 和正在研发的下一代国际视频编解码标准 VVC 的联合主编,真正做到了让业界标准也有腾讯的一份功劳。音频领域的国际标杆是腾讯达成出海和国际化的重要里程碑,这对于行业提高效率、效益和创新能力至关重要。


      


谢晓辉:Hulu 北京首席研究主管

演讲议题:视频理解在个性化推荐与内容发现中的应用


人工智能与创新孵化团队负责人,拥有近二十年的算法研发创新和管理经验。他专注于模式识别、图像视频文本等多媒体信息处理,对人工智能、人机交互领域的研究以及成果落地和产品化有丰富经验。他将与开发者们分享机器视觉前沿技术的独特思考以及行业应用实例解析。


      


谢迪:海康威视研究院前沿技术部负责人、资深算法专家

演讲议题:How to explore in machine learning pipeline


带领团队成员在计算机领域及深度学习领域深耕多年,相继在视觉领域的各个世界级测评及竞赛中多次夺冠,也曾在 CVPR、ECCV、IJCAI、AAAI、ICIP 等国际顶级会议上发表论文近 20 篇。他的分享将为开发者在计算机视觉、增量学习、深度网络优化等领域的技术研究和应用落地指明方向。


      


熊超:滴滴 AI Labs NLP 智能对话团队负责人

演讲议题:多轮对话技术探索以及在智能客服的应用实践


在智能人机交互、智能客服、智能推荐等领域深耕近十年,是多项国际和国内技术专利发明人。他的探索对于推进滴滴全球化智能交通技术、布局智慧交通具有重要的作用。他将与我们分享 AI 在出行场景智能客服的应用实践,尤其是多轮对话相关技术及其在滴滴智能客服机器人和智能辅助上的落地。


      


彭湃:腾讯优图实验室高级研究员

演讲议题:CV 算法在内容审核中的实践与应用


主要负责优图实验室深度学习和图像理解方向的技术研究和项目落地,主导包括 Qzone 相册、腾讯觅影、优图天眼、DeepEye 等重点项目的研究与落地。曾发表多篇研究论文,并被 CV 领域国际顶级会议和期刊(SIGIR x3、TKDE、UbiComp、MM、CIKM、ICMR等)收录,他将与开发者们分享计算机视觉在内容审核中的核心技术与实践经验。


      


齐彦杰:微博研发中心技术专家

演讲议题:基于机器学习的微博个性化Push应用实践


多年从事爬虫、索引、检索、数据分析等方向的研发工作,关注数据挖掘、用户画像、自然语言处理、个性化推荐系统等领域。他将分享基于机器学习的微博个性化 Push 应用实践,开发者将对信息流推荐、push平台信息推荐、用户转化等技术落地业务有全新的思路。


      


彭靖田:Google Developer Experts on Machine Learning

演讲议题:使用 TensorFlow 2.0 实现 AI 大众化


开源项目 Kubeflow 维护者,曾是 TensorFlow 社区全球前 40 的贡献者,著书《深入理解 TensorFlow》,是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书,也是《TensorFlow快速入门与实战》的作者。他的分享能够帮助初学者快速掌握 TensorFlow 核心概念和架构,让进阶者更好理解模型结构设计、训练及测试,进行参数调优及损失函数设计,这些是开发者在 TensorFlow 应用场景实战中的珍贵技能。


主会议 · 知识图谱技术专题嘉宾


在知识图谱技术专场中,我们荣幸地为开发者邀请到了在研究和工业级大规模知识图谱技术应用丰富的技术专家。他们是由东南大学、清华大学、复旦大学、上交大、百度等一线专家组成的实力讲师团,将为大家带来一场技术盛宴。


      


漆桂林:东南大学教授、博士生导师

演讲议题:知识图谱技术分析和平台化路线


我们邀请到漆桂林教授作为知识图谱技术专题出品人。他带领团队对知识图谱从表示、推理、挖掘、融合、更新、问答等方面出发,研发了多个工业级产品。他主张开放是知识图谱发展的必由之路,并致力于构建开放的知识图谱社区——OpenKG。


      


李涓子:清华大学长聘教授、博士生导师,阿里藏经阁计划学术负责人

演讲议题:用知识为 AI 赋能


中国中文信息学会语言与知识计算专委会主任。她关注知识工程、语义 Web 和新闻挖掘。大数据对智能服务的需求已经从单纯的搜集获取信息,转变为自动化的知识提供服务,这也给知识工程提出了很多挑战性的问题。她的分享将为开发者介绍知识工程四十年来的研究与应用,同时为应对大数据时代知识工程的挑战提供新思路。


      


肖仰华:复旦大学教授、博士生导师、复旦大学知识工场实验室负责人

演讲议题:大规模知识图谱自动化构建技术与应用


上海市互联网大数据工程技术中心副主任、多家规模企业高级顾问与首席科学家。知识图谱技术发展迅速,知识图谱的内涵远远超越了其作为语义网络的狭义内涵。他主张知识比数据更重要,相信他的分享能够帮助开发者更好理解知识图谱是作为一种技术体系持续渐进的发展过程。


      


朱其立:上海交通大学电子信息与电气工程学院教授

演讲议题:迈向电商认知智能时代的基石:阿里巴巴电商认知图谱 


关注自然语言处理、知识工程近十年。他的主要研究方向是使机器能够理解人类语言并进一步生成人类语言,这是目前人工智能最具挑战性的任务之一。他将与开发者们分享从大量文本中提取结构化知识、使用知识开发模型、到机器理解人类语言中的概念以及行动和事件之间推理中的前沿技术成果以及面临的挑战。


      


张扬:百度知识图谱构建与认知团队负责人

演讲议题:百度知识图谱的演进之路


资深工程师及技术经理,他负责知识图谱构建及图谱认知核心算法的研发,在大规模知识图谱构建及应用方面具有丰富的实战经验。他多年对知识图谱的技术研究及落地到工业的实践,能够使开发者获取最前沿的知识图谱技术与经验。


      


丁力:海知智能联合创始人&CTO

演讲议题:知识图谱建模的技术探索与应用路径


OpenKG 发起人之一,也是基于社群的中文知识图谱数据标准 cnSchema 的主导开发者,全球首款语义搜索引擎 Swoogle 的作者,美国开放政府数据 Data.gov 语义技术专家。语音交互作为消费者与智能硬件之间的主要技术交互手段,仍然有很大的提升空间。基于知识图谱与语义搜索领域多年的探索,他将为开发者提供最前沿的技术和应用视野。


      


王昊奋:乐言科技 CTO

演讲议题:知识驱动的智能问答在企业计算中的落地实践


最大的中文知识图谱 zhishi.me 创建人,OpenKG 知识图谱联盟发起人,中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长。作为知识图谱领军人物,他拥有前沿技术视野及丰富研发管理经验。


      


吴刚:北京知识图谱科技有限公司 CEO

演讲议题:知识图谱赋能企业智能升级的技术与实践


中文信息学会语言与知识计算专委委员。十余年智能情报产品设计开发及实施经验,让他对人工智能、知识图谱技术和产品、智能情报领域业务有深厚积累和深刻理解。他现在致力于通过知识图谱平台以及知识图谱行业应用推动知识图谱、人工智能技术在大型企业和政府的智能情报分析,智能检索和知识问答应用,以此推动企事业单位智能化转型。



刘阳阳:蚂蚁金服人工智能部技术专家

演讲议题:金融场景下知识图谱技术的应用实践


现任蚂蚁金服自然语言处理与知识图谱技术专家。他从事自然语言处理、搜索及知识图谱等方向算法研发工作十余年;相信他丰富的经验能够帮助开发者解决搜索推荐、自然语言处理及知识图谱方向的技术问题,他对个性化推荐算法、知识图谱核心算法的理解也将对应用场景落地极具参考作用。


深度培训


作为一个紧跟技术潮流的开发者社区,帮助技术人员不断成长是我们的使命。过去,CSDN在大会活动中上线的深度培训活动——《主动式机器学习具体应用和实战》、《深度学习时间序列分析和实战》、《TensorFlow基础与应用》等获得了开发者们的一致好评。


在第一届CTA核心技术及应用峰会开启之际,深度培训项目再次提上议程。CSDN 邀请到来自英伟达和谷歌 GDE 的技术大咖,为我们讲解 CUDA 并行计算编程基础、Style-Gan 的架构与实现与TensorFlow 2.0,手把手教开发者掌握重要知识。



何琨NVIDIA开发者社区经理


多年的GPU开发经验。在人工智能,计算机视觉,高性能计算领域完成过多个独立项目。并且,在机器人和无人机领域,有过丰富的研发经验。对于图像识别,目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与GPU版气象模式GRAPES,是其主要研发者。


通过这堂课,您将学会:


1、CUDA 并行计算编程基础


(1)GPU基本架构;

(2)CUDA编程模型---包括CUDA的线程层次,如何更加高效的调用线程来执行程序命令;

(3)CUDA访存处理---包括多种存储类型的调用,以及如何利用不同类型的存储加速CUDA程序;

(4)CUDA多流执行---包括创建多流执行的CUDA程序,以及利用多流执行加速CUDA程序的方法;


2、Style-Gan 的架构与实现


(1)StyleGan 介绍、架构特点,以及与传统的 Gan 之间的区别;

(2)StyleGan 效果和应用;

(3)StyleGan 模型训练以及实际代码中,利用 StyleGan 模型生成图片。


      


彭靖田:Google Developer Experts on Machine Learning

演讲议题:TensorFlow 2.0 基础+实战


TensorFlow 2.0 的一个大目标是提升易用性,Keras 便是实现其目标的载体。通过使用Keras实现深度神经网络,将大大降低编程复杂度和开发时间。本次培训将会介绍如何从0到1的使用 Keras 实现分类网络与人脸识别模型。


主要培训内容如下:


(1)简要介绍神经网络与深度学习基本概念;

(2)简要介绍Keras 基本概念与使用方法

(3)演示如何使用Keras 实现简单分类网络;

(4)介绍人脸识别模型理论与实现方法;

(5)演示如何使用Keras 实现人脸识别模型。


听机器学习与知识图谱一线大咖说一说技术落地应用场景面临的实际问题,看顶尖技术专家探讨最前沿的技术应用,关注国家政策对AI技术的导向…相信这些顶尖学者和科学家的全球性视野,将为我们理解机器学习与知识图谱的技术发展趋势和应用场景落地提供新的思路。


目前,会议双日开发者预售票通道已正式上线,仅售 799 元(原票价1099元)。点击阅读原文,立享八折预售优惠。


使用 GitChat 专属优惠码「CTA-chat」,门票立减 50 元。优惠码使用指南:

1. 登录大会官网:

https://www.bagevent.com/event/2586643(点击阅读原文也可进入官网)

2. 点击“我要报名”

3. 选择“任意票种”,点击“使用优惠码”:CTA-chat,并填写个人信息

4. 点击“去付款”(使用优惠码后票款优惠50元),完成大会注册,获得电子门票

5. 参会时请出示电子票二维码。


获取团购优惠,添加小助手微信:15101014297,备注「CTA」


点击阅读原文,与 500 位开发者一起面基。

登录查看更多
1

相关内容

知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
【微众银行】联邦学习白皮书_v2.0,48页pdf,
专知会员服务
165+阅读 · 2020年4月26日
2020年中国《知识图谱》行业研究报告,45页ppt
专知会员服务
239+阅读 · 2020年4月18日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
301+阅读 · 2019年12月23日
中国AI开发者真实现状:写代码这条路,会走多久?
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2019年5月9日
都是学 AI,为什么别人薪资比你高?
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年11月5日
大伽「趣」说AI:腾讯云在多个场景中的AI落地实践
人工智能头条
4+阅读 · 2018年8月1日
薪水你自己填-番外篇
待字闺中
4+阅读 · 2018年6月13日
速成班出来的AI人才,老板到底要不要?
THU数据派
4+阅读 · 2018年1月27日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
6+阅读 · 2020年2月15日
Explanatory Graphs for CNNs
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月18日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月31日
VIP会员
相关资讯
中国AI开发者真实现状:写代码这条路,会走多久?
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2019年5月9日
都是学 AI,为什么别人薪资比你高?
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年11月5日
大伽「趣」说AI:腾讯云在多个场景中的AI落地实践
人工智能头条
4+阅读 · 2018年8月1日
薪水你自己填-番外篇
待字闺中
4+阅读 · 2018年6月13日
速成班出来的AI人才,老板到底要不要?
THU数据派
4+阅读 · 2018年1月27日
相关论文
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
6+阅读 · 2020年2月15日
Explanatory Graphs for CNNs
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月18日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员