技术 leader 时刻面临着技术的更新迭代,这些变化将会对你的工作产生重要影响。目前来说最火的肯定是人工智能技术了。或许你经常会被 CEO 问以下问题:
如何招聘 AI 人才,如何建立 AI 团队?
如何挑选 AI 项目,哪些 AI 项目是应该避免的?
如何在制定公司策略时考虑公司的 AI 能力?
所以很多公司都有一个痛点,“我们有技术专业的程序员,但如何把人工智能技术与业务有效结合呢?”、或者是“机器学习是挺好的,我们如何利用这项技术?”
作为技术 leader,时刻把握着公司技术的发展方向,必须对新技术有着精准的把握和接地气的落地思考,或许你最近正在为了以上此类问题辗转反侧。不用担心,这里为你准备了完美的解决方案。不仅有国内外一线 AI 技术大咖带来独家技术干货分享,还有各大顶级互联网公司的实战案例解析。
在即将到来的AICon全球人工智能与机器学习技术大会上,我们邀请到了来自 Google、Twitter、Facebook、BAT、字节跳动、美团、京东等一线互联网公司的 40+ AI 技术专家,给大家带来关于机器学习、搜索推荐、计算机视觉、NLP、AI 架构、AI 与大数据等热门方向的最新落地案例,肯定可以给你带来更开阔的技术视野。
下面是部分演讲议题:
议题:《NLP 在小米的探索与实践》
演讲嘉宾:王斌 / 小米 NLP 首席科学家
内容简介:NLP 在小米具有十分丰富的应用场景,一方面要为大量智能硬件的 AI 赋能服务(如语音交互、多语言支持),另一方面也要为搜索、推荐、广告等内容应用提供技术支撑。大量多样化的应用场景也给 NLP 技术提出了技术通用性与跨领域俱备、云端与设备端并存等挑战。针对这些挑战,小米 AI 实验室 NLP 团队进行了大量技术研究和应用落地工作。
本次报告将会结合小米实际业务需求,介绍小米在 NLP 平台构建、内容过滤、人机对话、机器翻译等方面的探索和实践工作。
议题:《刻画现实世界的 AI 技术和应用》
演讲嘉宾:何仁清 / 美团点评算法通道主席 &美团配送 AI 方向负责人
内容简介:美团外卖日单量超过 3000W,拥有近百万骑手数量,是全球最大的即时配送网络。与大多数互联网企业线上业务为主的模式不同(比如搜索、推荐、电商、短视频),配送系统需要在现实世界中的真实环境和真实场景中“运行”,最大的挑战是需要对骑手所在的环境和场景做到实时感知、准确理解和最优决策,这也是近几年行业经常说的“数字化”和“智能化”技术。
举例来说,配送中需要很多现实世界信息,比如商家在哪个商场,在几楼什么位置,从哪个门进入,是否坐电梯?骑手到达商家了吗,等餐多久了,还要等多久? 这些信息的准确性和实时性,对如何做出更优的决策至关重要,是持续提升配送体验和效率的关键要素。
美团配送作为全球最大的即时配送网络,具有丰富的大数据和应用场景优势,结合机器学习、时空间大数据、AIoT 相关技术,我们在“物理世界数字化和智能化”这方面做了很多探索和尝试,这次主要分享这方面的重要技术和相关经验。
议题:《滴滴搜索系统的深度学习演进之路》
演讲嘉宾:陈欢 / 滴滴出行 高级专家算法工程师
内容简介:本次讲座将介绍滴滴搜索的技术框架和用深度学习技术升级滴滴搜索引擎的演进过程。我们对搜索引擎的全流程模块都进行了深度学习技术升级,包括查询词改写、检索召回和排序。在这个技术演进的过程中我们突破了许多工程落地的困难,同时我们结合出行场景特性对这些模块进行了效果优化,相信其中的难点突破、创新设计对大家会有帮助。
议题:《从研究到落地:小米计算机视觉算法实用化探讨》
演讲嘉宾:黄英 / 小米 人工智能部 AI 实验室视觉组总监
内容简介:计算机视觉技术近些年发展迅速,特别是引入深度学习后,成熟的技术方向和可落地场景越来越多。对工程师来说,一个算法项目从建立到实用一般需要经历论文方法调研、数据采集、模型训练、算法优化和实用部署这些流程,而每年数千篇高水平论文的出现为工程师指出了比较明确的技术思路,但论文算法离实用还有比较大的距离,主要体现在效果无法覆盖广泛的场景,且效率很难满足落地要求等。
本演讲从小米公司实际案例出发,如新上线的魔法换天功能等,介绍了如何将核心算法落地实际场景,如何在精度和效率上进行调试优化,确保最终的用户体验。算法实用化过程中总会遇到很多困难点,遇到很多不好解决的 BadCase,效率上的优化也没有止境,这些都欢迎参会工程师一起探讨。
更多精彩议题陆续更新中…更多人工智能技术相关案例,欢迎点击AICon 北京 2019 官网查看。
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