如今人工智能已不單單是發(fā)表學(xué)術(shù)論文、刷新正確率的競賽，抑或全民參與的新聞事件，它早在為各行各業(yè)的先行者們創(chuàng)造著實實在在的利潤和商業(yè)價值。而且，隨著算法改進(jìn)、硬件升級、架構(gòu)優(yōu)化，應(yīng)用人工智能技術(shù)帶來的收益還會越來越高。

基于此，CSDN傾力打造了「人工智能技術(shù)實戰(zhàn)峰會」，來自阿里巴巴、微軟、商湯科技、第四范式、微博、出門問問、菱歌科技的AI專家，將針對機(jī)器學(xué)習(xí)平臺、系統(tǒng)架構(gòu)、對話機(jī)器人、芯片、推薦系統(tǒng)、Keras、分布式系統(tǒng)、NLP等熱點話題進(jìn)行分享。

先行者們正在關(guān)注哪些關(guān)鍵技術(shù)？如何從理論跨越到企業(yè)創(chuàng)新實踐？你將從本次峰會找到答案。每個演講時段均設(shè)有答疑交流環(huán)節(jié)，與會者和講師可零距離互動。

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講師&議題介紹

 

 

姜飛俊 阿里集團(tuán)人工智能實驗室高級算法專家

 

演講主題：自然語言處理在“天貓精靈”的實踐應(yīng)用 
個人簡介：姜飛?。R桓），阿里集團(tuán)人工智能實驗室高級算法專家，本科和博士先后畢業(yè)于浙江大學(xué)和香港科技大學(xué)，2012年博士畢業(yè)后加入阿里集團(tuán)，目前帶領(lǐng)團(tuán)隊負(fù)責(zé)天貓精靈語音助手的自然語言理解技術(shù)。 
主題簡介： 天貓精靈是目前熱賣的一款智能音箱，在實現(xiàn)了遠(yuǎn)場喚醒拾音的同時，也實現(xiàn)了意圖的靈活跳轉(zhuǎn)和多輪理解。本次演講將分享：我們在實際做這個產(chǎn)品中遇到了哪些困難，接下來還有哪些有意思的課題可以去研究來實現(xiàn)自然的人機(jī)交互。 
聽眾受益： 
1. 對目前實際產(chǎn)品中使用的自然語言技術(shù)有所了解； 
2. 了解產(chǎn)品實現(xiàn)過程中所面對的實際問題。

 

 

汪劍　出門問問搜索推薦負(fù)責(zé)人

 

演講主題：用戶畫像系統(tǒng)應(yīng)用與技術(shù)解析 
個人簡介：汪劍，現(xiàn)在在出門問問負(fù)責(zé)推薦與個性化。曾在微軟雅虎工作，從事過搜索和推薦相關(guān)工作。 
主題簡介： 本次演講介紹用戶畫像包含的相關(guān)概念以及用戶畫像系統(tǒng)在哪些領(lǐng)域得到應(yīng)用，然后介紹用戶畫像系統(tǒng)的架構(gòu)模塊，輸入輸出，以及用到的相關(guān)技術(shù)和模型。最后對用戶畫像在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用做一個介紹。 
聽眾受益： 
1. 從技術(shù)和產(chǎn)品層面了解用戶畫像； 
2. 通過實際構(gòu)建用戶畫像的案例中了解針對公司業(yè)務(wù)如何構(gòu)建適合自己的用戶畫像系統(tǒng)。

 

 

謝梁　美國微軟總部首席數(shù)據(jù)科學(xué)家

 

演講主題：使用Keras由零開始快速構(gòu)造自己的深度學(xué)習(xí)模型 
個人簡介：謝梁，美國微軟總部首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，主持運用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方法優(yōu)化大規(guī)模高可用性并行存儲系統(tǒng)的運行效率和改進(jìn)其運維方式。具有十余年機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用經(jīng)驗，熟悉各種業(yè)務(wù)場景下機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品的需求分析、架構(gòu)設(shè)計、算法開發(fā)和集成部署，涉及金融、能源和高科技等領(lǐng)域。曾經(jīng)擔(dān)任美國道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)獨有保險業(yè)成分股的旅行家保險公司分析部門總監(jiān)，負(fù)責(zé)運用現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法優(yōu)化精算定價業(yè)務(wù)和保險運營管理，推動精準(zhǔn)個性化定價解決方案。在包括Journal of Statistical Software等專業(yè)期刊上發(fā)表過多篇論文，擔(dān)任Journal of Statistical Computation and Simulation期刊以及Data Mining Application swith R一書的審稿人。 
主題簡介： 深度學(xué)習(xí)在過去幾年間得到了長足進(jìn)步和應(yīng)用，在很多業(yè)務(wù)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)甚至顛覆了人們對傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，很多以前覺得不可能或者非常難以實現(xiàn)的能力借助深度學(xué)習(xí)能得到發(fā)展。雖然深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在炙手可熱，但是很多機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析實踐者覺得入門較難，現(xiàn)有的計算框架，比如TensorFlow，Theano，Caffe，CNTK等學(xué)習(xí)曲線較高。本次演講介紹Keras這個非常流行的，高度抽象的深度學(xué)習(xí)建?？蚣埽浜蚉ython環(huán)境的無縫整合，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖高度對應(yīng)的構(gòu)造方法都能讓實踐者快速進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，搭建自己的模型，應(yīng)用到業(yè)務(wù)中去。 
聽眾受益： 
1. 從不會到開始打造自己的深度學(xué)習(xí)模型； 
2. 了解現(xiàn)在常用的模型概念和框架及其在Keras中如何進(jìn)行構(gòu)建。

 

 

張俊林　新浪微博AI lab資深算法專家

 

演講主題：深度學(xué)習(xí)在搜索的應(yīng)用：學(xué)術(shù)前沿與工業(yè)方案解析 
個人簡介：張俊林，新浪微博AI實驗室資深算法專家，《這就是搜索引擎：核心技術(shù)詳解》與《大數(shù)據(jù)日知錄：架構(gòu)與算法》作者，中科院軟件所博士，曾擔(dān)任阿里巴巴、百度、用友等公司資深技術(shù)專家及技術(shù)總監(jiān)職位，目前關(guān)注深度學(xué)習(xí)在自然語言處理方面的應(yīng)用。 
主題簡介： 本講座主要介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在搜索的應(yīng)用，深入跟蹤最前沿技術(shù)，并對當(dāng)前典型技術(shù)方案進(jìn)行系統(tǒng)性的分類梳理，不僅對目前主流的學(xué)術(shù)界深度學(xué)習(xí)搜索技術(shù)方案（MLP/RNN/CNN/AutoEncoder等）進(jìn)行技術(shù)思路介紹及特點分析，也對工業(yè)界目前主要使用的代表性技術(shù)方案進(jìn)行了分析和講解。 
聽眾受益： 
1. 聽眾可以系統(tǒng)性地了解在搜索中如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括目前學(xué)術(shù)界最前沿的技術(shù)方案及工業(yè)界應(yīng)用的主流方法； 
2. 可以了解各種方案的優(yōu)缺點及使用場景，對于在實際工作中使用深度學(xué)習(xí)構(gòu)造搜索系統(tǒng)有很好的指導(dǎo)作用。

 

 

劉文志　商湯科技高性能計算部門負(fù)責(zé)人

 

演講主題：深度學(xué)習(xí)部署系統(tǒng)構(gòu)建 
個人簡介：劉文志，商湯科技高性能計算部門負(fù)責(zé)人，碩士畢業(yè)于中國科學(xué)院研究生院。曾于2011 年至2014年間于英偉達(dá)擔(dān)任并行計算工程師。后就職百度深度學(xué)習(xí)研究院高級研發(fā)工程師，負(fù)責(zé)異構(gòu)計算組日常工作。兩項美國專利申請已公示、多項國內(nèi)專利公示。已出版《并行算法設(shè)計與性能優(yōu)化》、《并行編程方法與優(yōu)化實踐》、《科學(xué)計算與企業(yè)經(jīng)應(yīng)用的并行優(yōu)化》、《OpenCL 異構(gòu)并行計算》等四本個人著作，《并行算法設(shè)計與性能優(yōu)化》已印刷近萬本。 
主題簡介： 隨著人工智能快速發(fā)展，其對芯片計算性能和功耗的要求也隨之提高，本次演講主要介紹如何把深度學(xué)習(xí)做到手機(jī)和嵌入式上，如何在嵌入式和手機(jī)上構(gòu)建高性能的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施。 
聽眾受益： 
1. 人工智能發(fā)展水平； 
2. 深度學(xué)習(xí)技術(shù)，芯片技術(shù)； 
3. 如何把深度學(xué)習(xí)應(yīng)用部署到手機(jī)和嵌入式平臺上。

 

 

陳迪豪　第四范式先知平臺架構(gòu)師

 

演講主題：多租戶機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的權(quán)限模型與調(diào)度設(shè)計 
個人簡介：陳迪豪，第四范式先知平臺架構(gòu)師?；钴S于Kubernetes、TensorFlow等開源社區(qū)，參與了Xiaomi CloudML、4Paradigm Prophet機(jī)器學(xué)習(xí)平臺搭建，熟悉高可用、分布式系統(tǒng)原理，Github賬號https://github.com/tobegit3hub。 
主題簡介： 目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)漸趨成熟，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用也越來越多，搭建分布式的通用機(jī)器學(xué)習(xí)平臺成為各大企業(yè)的重要議題。對于一個支持多租戶的分布式、高可用系統(tǒng)，設(shè)計靈活、安全的權(quán)限模型和支持多種計算框架的調(diào)度也非常重要。本次分享的主題將涵蓋搭建分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的架構(gòu)設(shè)計和實現(xiàn)細(xì)節(jié)，介紹多種業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的認(rèn)證和授權(quán)模型，還有如何集成Kubernetes、TensorFlow等開源組件，讓機(jī)器學(xué)習(xí)在真實的業(yè)務(wù)中落地。 
聽眾受益： 
1. 了解業(yè)界機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的實現(xiàn)原理； 
2. 對于權(quán)限模型和調(diào)度系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計有進(jìn)一步理解； 
3. 能夠基于開源項目快速搭建一個通用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。

 

 

吳岸城　菱歌科技首席算法科學(xué)家

 

演講主題：深度學(xué)習(xí)在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用和實踐 
個人簡介：吳岸城，菱歌科技首席算法科學(xué)家，致力于深度學(xué)習(xí)在文本、圖像、預(yù)測推薦領(lǐng)域的應(yīng)用。曾在中興通訊、亞信（中國）擔(dān)任研發(fā)經(jīng)理、高級技術(shù)經(jīng)理等職務(wù)。 
主題簡介： 
1、 推薦系統(tǒng)的問題 
（1）數(shù)據(jù)稀疏性 
（2）冷啟動問題 
（3）推薦質(zhì)量評價問題 
2、傳統(tǒng)的方式做推薦 
3、深度學(xué)習(xí)做推薦（MLP/AE/CNN/RNN/DSSM…） 
4、學(xué)習(xí)Google/Linkedin的推薦經(jīng)驗 
5、基于深度學(xué)習(xí)Lookalike 
聽眾受益： 
1. 了解推薦系統(tǒng)目前遇到的問題和傳統(tǒng)解決方式； 
2. 深度學(xué)習(xí)做推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢，以及目前發(fā)展到什么程度； 
3. Network Embedding在推薦系統(tǒng)中如何使用、基于深度學(xué)習(xí)Lookalike。