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社交网络中的 AI 图像技术应用

  • 2019-09-14
  • 本文字数:614 字

    阅读完需:约 2 分钟

社交网络中的AI图像技术应用

ArchSummit深圳2018大会上,周怡讲师做了《社交网络中的 AI 图像技术应用》主题演讲,主要内容如下。


演讲简介


Blued 为垂直人群提供简便快捷的社交服务,全球 4000 万帅哥通过 Blued 发布头像相册、图片动态、小视频等。如何在海量的社交网络数据中为用户快速发现身边的好友,根据用户的兴趣爱好进行匹配,加入不同的兴趣群组与大家互动,是极具挑战的工作。视觉信息在社交产品中尤为重要,在 Blued 的图像社交产品图 Fun 上,用户方便浏览兴趣标签下的高颜值照片,用小视频快速了解真实的对方,每个环节都深度使用了 AI 图像技术。


本次演讲将介绍 Blued 如何在业务架构中应用 AI 图像算法,为社交推荐算法提供更丰富的视觉特征信息,分享我们对于社交网络中图像内容的处理心得。

演讲提纲:

  1. 图像社交业务简介

  2. 图像神经网络技术方案介绍

  3. 图像标签检测 CNN

  4. 人体体型分类 CNN

  5. 图像场景分类

  6. CNN

  7. 人脸检测和特征聚类

  8. 用户兴趣标签

  9. 热度打分和个性化排序

  10. 未来的规划与探索

  11. 图像和用户特征融合的深度学习模型

  12. 多个图像神经网络模型的灵活组合

听众受益点:

  • 了解社交网络中的图像社交产品落地方案

  • 了解图像深度学习技术在社交网络中的应用实例


讲师介绍


周怡


Blued 算法工程师


加拿大萨斯喀彻温大学环境科学博士,博士期间开始接触数据科学并产生浓厚兴趣。毕业后从事与机器学习、人工智能相关的工作。目前供职于 Blued 北京蓝城兄弟信息技术有限公司 AI 算法部。












完整演讲 PPT 下载链接


https://archsummit.infoq.cn/2018/shenzhen/schedule


2019-09-14 17:101127

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