乌镇互联网大佬都在聊的人工智能,目前到底都有哪些落地案例了?

这两天,互联网大佬们齐聚乌镇,大家的朋友圈也是被“丁磊饭局”、“东兴会”、“马云去哪了”各种刷屏,不过大佬们可不是为了去搓饭的,他们是真没闲着,各大公司也是卯足了劲,发布了诸多黑科技,先来感受下大佬们对AI的热情:

         苹果CEO库克:我并不担心机器人会像人一样思考,我担心人像机器一样思考!

         谷歌CEO桑达尔·皮查伊:谷歌也在转型,从移动到AI。目前我们已经跨越到AI阶段。

          阿里巴巴董事局主席马云:未来30年数据将成为生产资料,计算会是生产力,互联网是一种生产关系。

          腾讯科技董事会主席马化腾:过去一年腾讯在新技术领域不断加码,坚持AI战略,在设立海外实验室、医学AI等领域,与更多的医院展开合作。

          百度公司董事长李彦宏:AI堪比工业革命,期待AI能给每一个人带来新的惊喜。

看完了大佬们的发言,加上前阵子被炒的沸沸扬扬的“AI人才紧俏,各行业高薪抢人”,

你是否已经做好准备转战AI了?

然而,人工智能、机器学习在很多人眼中是数据科学家们的专属武器,能够应用和掌握他们的数据科学家们都有着极其深厚的数学理论功底。

那些想要学习和实践人工智能的工程师们,往往要么是在打开相关书籍的时候被映入眼帘的数学公式吓倒,要么就是学习了很多机器学习的理论及算法但面对实际项目却手足无措。

InfoQ中国团队为大家梳理了目前机器学习领域的最新动态,并邀请到了来自Amazon、BAT、360、小米、京东、饿了么等公司AI技术负责人前来分享他们的机器学习落地实践经验,希望各位能从这次大会中获得所需方法论和落地经验,早日年薪百万!

进一步地可以识别下方二维码获取大会演讲目录,本文简单列举大会部分演讲内容,剩余的可以去官网慢慢看。

0_wx_fmt_jpeg

一、几个可现学现用的机器学习落地案例 

1、机器学习在工程项目中的应用实践

近年来,Amazon中国研发中心首席架构师蔡超带领亚马逊工程团队应用机器学习、深度学习技术在全球客服系统智能化,推荐系统本地化及合规性检测自动化等多个方面实现了大量的成功创新。本案例是亚马逊工程师的一线学习和实践经验分享,告诉广大工程师如何成长为一个人工智能的实践者。

2、打造人工智能时代的最强计算引擎——深度学习框架演进漫谈

随着深度学习技术在图像、语言、语音等应用场景都达到了state of the art效果,深度学习框架也呈现群雄逐鹿的态势,谷歌、脸书、微软、亚马逊、百度等大企业及少数几家创业公司都推出了自己的产品。大神老师木将对现有主流深度学习框架做一梳理,和业界同行探讨这个领域的技术是否已收敛。

首先,从用户体验角度讨论,一个好的深度学习框架应该有什么样的特点;

其次,从技术角度讨论,什么样的设计和实现才能打造人工智能时代的最强计算引擎。

3、机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践

外卖行业继电商、出行之后成为第三个千万级别的互联网消费行业,每天有2500万人次足不出户地在外卖平台上找到自己喜欢的餐厅和食物,享受着30分钟送到手里的便利。如何精准地找到用户需求,提高转化率和增加用户粘度,最大化平台的物流效率和服务质量,都需要大数据和人工智能的帮助。

饿了么技术副总裁张浩将主要通过分享4个实例,介绍机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践,具体讲讲算法解决方案和迭代过程。

4、第四范式如何利用大规模机器学习技术解决问题并创造价值

目前深度学习在某些领域已经有了较成熟的解决方案,例如图像特征提取、语音识别、文本翻译等。但企业级应用涉及各个范围,以上只是企业经营过程中的一小部分。在其他领域如营销、反欺诈、广告等行业应用,就需要一些其他的算法和技术,比如说超高维的特征工程和算法。

第四范式首席架构师胡时伟将从机器学习的概念开始,讲到怎样做数据清洗处理、机器学习的典型建模流程、机器学习常见的评估指标,以及第四范式在金融、互联网领域应用机器学习的成功案例。

5、如何使用机器学习实现 News Feed 正向交互率提升100%

从 2016 年年底开始,知乎使用机器学习技术对 News Feed 进行了改进,期间经历了 Edge Rank - Learning to Rank - DNN 模型推荐等阶段,并且取得了不错的成果:News Feed 的正向交互率提升了100%,用户在 Feed 页的停留时长上升了 40%。

知乎机器学习团队负责人张瑞将会从产品和技术等方面向大家阐释知乎过去一年内所做的改进,包括他们在构建用户画像系统、首页的推荐和排序模块中遇到的一些技术问题和解决方法。

二、除了机器学习,还有哪些AI前沿?

1、从视觉计算近期进展“管窥”AI之ABCDE

中科视拓董事长山世光将在回顾计算机视觉领域近期部分重要进展的基础上,对此次AI热潮背后的深度学习技术源起和基本原理做概括性的介绍,特别是将探寻深度学习与脑神经科学的关系。之后,将以一个具体的例子为切入点,介绍深度学习给AI研发带来的方法论上的变迁,继而分析深度学习对全面实现AI的不足之处以及未来需要努力的方向。

2、微信小程序商业智能技术应用实践

2017年初微信小程序正式上线,经过一年的发展,人们已经逐渐认识到小程序带来的便利,随着越来越多的人开始使用小程序,小程序已经成了微信生态系统中不可分割的一部分。 微信小程序商业技术负责人张重阳将和大家一起分享小程序在商业化方向的技术尝试和相关应用案例,包括商业智能、数据决策、用户分析、个性化推荐等,并与大家一起探讨小程序未来的发展方向。

3、苏宁智能机器人平台

苏宁技术研究院人工智能实验室研发了智能机器人平台,采用当前流行的会话即平台技术,集成闲聊陪伴和专业助理等不同技能,包括家电控制、智能办公、智能客服、智能导购等,为业务线提供良好支持。

苏宁人工智能实验室技术总监李伟将主要介绍苏宁智能机器人平台的架构设计、基于深度学习的文本、可视化问答实现和在视频、家居、办公等不同场景的广泛应用。

看看都有哪些大咖  

颜水成,360 人工智能研究院院长及首席科学家

山世光,中科院智能信息处理重点实验室常务副主任/中科视拓董事长

老师木,一流科技创始人

李伟,苏宁云商人工智能实验室技术总监

蔡超,Amazon 中国研发中心首席架构师

张重阳,微信小程序商业技术负责人

洪亮劼,Etsy 数据科学主管

徐盈辉,阿里巴巴研究员 / 菜鸟人工智能部负责人

桂创华,京东商城基础架构部技术总监

胡时伟,第四范式首席架构师

张浩,饿了么技术副总裁

尹大胐,摩拜单车首席科学家

吴友政,爱奇艺技术产品中心科学家

胡南炜, 微博机器学习计算和服务平台负责人

杨骥,国美在线大数据中心副总监

张瑞,知乎机器学习团队负责人

…… 

会前两天沉浸式学习

除了1月13-14日的分享之外,感兴趣的同学也可以报名参加1月11-12日的三场深度培训课程:

1 《知识图谱技术实践》

本课程首先介绍知识图谱的基本概念,接着,讲解知识图谱的存储方案,并以图数据库为例进行详细介绍,内容涉及经典的图数据库类型和内部的数据组织方式;进而,介绍一种新颖的基于人机对话的方式进行知识图谱分析的手段,重点阐述此场景下的技术调整和可能的解决方案;最后,介绍并剖析利用知识图谱在多个领域解决实际问题的不同案例。

2 《深度学习在图像理解中的应用》

随着深度学习在图像理解中的不断突破,图像理解可以在有限的资源下得以完成。本课程重点分享深度学习在图像技术中的应用。通过传统的图像比对入手,介绍深度学习在图像理解中的基础技术,分析了目前主流方法的优劣性,并结合具体场景给出了针对性的解决方案。

3 《深度学习在CTR预估中的应用》

本课程将分享目前主流的CTR预估是如何做的?如何将深度学习应用在CTR预估任务中,并取得超过传统方法的效果?目前的主流结合方法有哪些?各自有哪些优点缺点?目前较好的深度CTR模型有哪些好的模型结构及训练方法?

更多大会的分享、培训等内容,欢迎点击“阅读原文”了解详情!

目前大会8折倒计时10天,购票页面输入优惠码:AIfront 还可享受特别优惠,数量有限,先到先得!

购票咨询:18510377288(同微信),也欢迎留言发表更多关于机器学习技术发展的看法。

0_wx_fmt_jpeg 1