重磅 | 特邀72位大咖，加盟贪心AI系列讲座，下半年有福了~

贪心学院今夏重磅策划

2019年下半年72节大咖讲座热辣来袭

每月12位AI大咖嘉宾专场讲座，

场场不同主题，但场场经典干货。

内容囊括：机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、数据分析等细分领域前沿学术研究分享、行业落地案例、企业级应用及技术解决方案。

6月第二周，”重量级大咖专题周“率先开场。

4位重量级嘉宾为大家带来，

四场AI在不同领域的超干货的技术分享；

讲述AI在不同垂直行业中的落地；

主题涵盖了用户流失预测模型、AI反欺诈、对话系统、视频分析等；

理论结合实际，让你场场收获满满！

无论你是人工智能行业的工作者，还是正在学习AI的学生，或者你之后期待将人工智能相关技术应用到工作当中，这四场讲座都不容你错过！

下面带你了解本周讲座的详细内容：

注：本文含商业推广内容

1

大咖分享之  数据分析实战

基于pyspark的用户流失预测

讲座时间

北京时间: 6月11日（星期二）

晚上 8:30-9:30

内容介绍

Dr. Guo将带我们认识经典的用户流失模型，通过构建流失预警模型，准确预测有流失倾向的用户。由于营销成本有限，对有流失倾向的用户进行价值分群，对不同价值等级的用户匹配不同的营销策略，最大程度挽留高价值客户群体。涉及的知识点有，各分类算法的比较、网格搜索、交叉验证等。今天郭老师将带我们一起利用pyspark实操用户流失模型，模型的搭建包括

1. 掌握hadoop及spark的环境配置与基本使用。

2. 熟悉hdfs基本操作命令。

3. Spark 机器学习模块介绍与各分类算法比较。

4. 【案例实操】建流失预警模型，准确预测有流失倾向的用户。

主讲人介绍

郭锐

第四范式资深算法工程师

北航计算机博士，曾参与多项国家自然科学基金及国家科技支撑计划项目，多篇论文被SCI、EI及中文核心期刊检索。目前就职于第四范式，任职资深算法工程师，擅长分布式系统，负责算法改进及其产品化、数据建模及可视化等。

2

大咖分享之  AI反欺诈详解

AI在金融反欺诈中的应用

讲座时间

北京时间: 6月12日（星期三）

晚上 8:30-9:30

内容介绍

准确、快速地获得个人的征信类数据对互联网金融企业是至关重要的。传统征信数据覆盖度低、数据维度低、获取难度大，很难满足行业的需求。互联网数据覆盖度高、数据维度高、获取容易，自然就成为了互联网征信领域的关键数据。而怎么从各式各样的数据中准确地评估一个人的欺诈风险和信用水平是一个复杂的工作。本次讲座就从数据、特征、模型角度来谈下一我们的探索和实践过程。

1. 反欺诈介绍。

2. 社交网络分析用于识别组团欺诈。

3. 用户特征的提取。

4. 点属性标签的补全。

5. 策略模型。

主讲人介绍

张云松

天启智创创始人，资深数据科学家

天启智创创始人，毕业于中科院，多年咨询公司和互联网公司从事数据算法、决策分析、风险管理和产品设计的工作。

3

大咖分享之  NLP对话系统解析

详谈对话系统的核心组件以及实现

讲座时间

北京时间: 6月13日（星期四）

晚上 8:30-9:30

内容介绍

作为资深的知识图谱、自然语言处理、深度学习工程师，段老师将他多年的一线对话系统实战经验精华融合在了1小时的讲座分享中。他将从工业落地的角度带领大家去梳理最实用的深度学习对话系统构建模式，满满的实战干货分享给你，让我们一起总结经验畅聊未来。段老师将他的对话系统分享内容分为以下几个部分：

1. 对话系统的简介

2. 对话组建与流程详解：NLU+DST+DPL+NLG

3. 深度学习的使用

4. 对话系统的挑战与未来：强化学习是模型的未来发展方向吗？

主讲人介绍

段清华

资深自然语言处理工程师

知识图谱、自然语言处理、深度学习资深工程师，架构师，总监。在金融领域内带领团队完成过问答机器人、投研系统、监管舆情、知识图谱等项目。对任务型机器人对话系统、问答系统、机器翻译，金融文档解析、抽取、搜索、量化分析、知识图谱建设等内容有深入研究。人类的叛徒，战斗在AI崛起第一线的使徒，强AI的虔诚信徒，穿着实用主义者外壳的理想家。

4

大咖分享  视频分类技术大揭秘

Explore Temporal Information for Improved Video Understanding

讲座时间

北京时间: 6月15日（星期六）

下午 1:30-2:30

内容介绍

Dr. Zhu将带我们认识视频分类video classification的技术研究与工业级落地方案。讲述这个领域从14到19年的进展。详细的为大家分析视频分类问题常用的6个主流方法, 以及他们的优点, limitation和followup的工作。最后我们会对这个领域的未来发展趋势进行展望和探讨。朱老师的主讲内容包括：

1. Pre-deep learning video classification (视频分类历史回顾)

- will talk about datasets and IDT 

2. Optical flow based methods (基于光流的视频分类)

- will talk about two-stream, TSN, hidden-two-stream, etc.

3. 3D CNN based methods (基于3D神经网络的视频分类)

- will talk about C3D, I3D, P3D, etc. 

4. Current State-of-the-art methods (目前最好的视频分类方法)

- will talk about non-local, slowfast and D3D

5. Future directions (未来趋势)

- will talk about flow or 3D, motion vector or flow, LSTM for longer temporal context, reinforcement learning on selecting key frames, video for other vision tasks

主讲人介绍

朱毅

计算机视觉专家，加州大学博士

Yi Zhu got his PhD in computer science at University of California, Merced at 2019. He has been working on problems such as video classification, optical flow estimation and semantic segmentation.

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每周3位嘉宾，

更多优质讲座内容等你来听.....

• 文本的表示：从词袋模型到词向量

• 机器学习中的 MLE vs MAP vs 贝叶斯估计
  

• 零基础搭建简单的问答系统
  

• 怎么用知识图谱做金融风控系统

• 利用端到端的学习搭建无人驾驶系统

• 搭建一个简单的目标检测系统

• 可解释性：深入浅出深度学习中的可视化

• 一小时弄清楚什么是卷积神经网络

• 特征工程：细聊风控中的特征工程技术

• 自适应系统的核心：Knowledge Tracing

• 利用Seq2Seq模型来构建机器翻译系统
  

• 一个小时弄清凸优化技术以及其应用场景

• 零基础入门双曲空间中的图嵌入
  

• 主题模型LDA的详解

• 从本质理解深度学习为什么需要“深”？

• AI领域的研究怎么做，怎么高效发论文？

• 公司怎么转型AI，需要什么样的AI人才？

• 自动化代码的生成、批改、代码嵌入
  

• 推荐系统中的常见算法介绍
  

• 随机梯度下降法中的收敛理论
  

• SGD, Adagrad, Adam算法的详细比较

• 一小时实现图像中的风格迁移
  

• 一小时实现语音中的情绪识别

• 图嵌入算法详解以及引用
  

• 自适应系统所涉及到的技术要点
  

• 用目标检测和跟踪算法分析英雄联盟视频
  

• 一小时用Keras搭建人脸识别系统
  

• Google的最新作品BERT模型详解以及实现

• 一小时实现机器自动写代码系统

• （持续更新中。。）

更多大咖嘉宾与你相聚在贪心学院...

李文哲： 美国南加州大学博士，曾任凡普金科（爱钱进）首席科学家，美国亚马逊/高盛高级工程师，AI量化投资公司首席科学家兼投资总监。在AAAI, KDD, AISTATS等顶会上发表过15篇以上论文，其中3篇获得Best Paper Award，累计数百次引用

袁源：美国新泽西理工博士，美国微软和美国亚马逊的资深推荐专家和技术负责人、主导多款核心推荐系统的研发，是人工智能、分布式系统、云计算方面的专家。拥有14年人工智能、推荐系统、自然语言处理、数字图像和视频处理项目经验。在AI会议上发表过20篇以上论文。

蓝振忠：美国卡耐基梅龙大学博士。现任Google科学家，曾任美国智能监控公司的首席科学家， 对视频和多媒体的智能分析有深入研究。他曾代表卡耐基梅隆大学在美国国家标准总局（NIST）举办的视频智能分析大赛中连续多年进入前三。先后在NIPS、CVPR、ICCV、IJCAI、ICDM等国际顶级会议上发表过25篇以上的论文，论文引用次数上千。

史源：美国南加州大学博士，美国AI基金创始人，拥有10多年人工智能领域相关研发和研究经历。卡耐基梅隆大学访问学者，先后在 ICML、AAAI、IJCAI、ICDM等国际顶级会议上发表数篇论文，引用次数高达1000。

周景阳：曾任百度资深工程师，国美和凡普金科的技术负责人。是技术领域、数据分析、知识图谱、视觉等领域的专家。

葛瀚骋：美国Texas A&M大学博士，美国亚马逊Alexa部门资深科学家，负责Alexa的智能化以及个性化的研发与应用，曾任职于美国ebay以及NEC北美实验室。主要的研究涉及到Tensor、社交分析、推荐系统等领域，在KDD、AAAI、SIGIR、RecSys等国际顶级会议上发表15篇以上的论文，数百次的引用。

Q: 如何参与之后的讲座？

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