在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：
图像社交业务简介
图像神经网络技术方案介绍
图像标签检测 CNN
人体体型分类 CNN
图像场景分类
CNN
人脸检测和特征聚类
用户兴趣标签
热度打分和个性化排序
未来的规划与探索
图像和用户特征融合的深度学习模型
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
中国开发者画像洞察研究报告 2024
分析开发者的行为模式、工作价值、职业发展等内容，帮助整个行业生态更深入地理解开发者，为他们提供更精准...
ORTC 与 AI 之间的那些事
网易基于DataOps的敏捷、高质量数据开发实践
Katalyst：字节跳动云原生成本优化实践
评论