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人工智能这么火,我到底该如何学习才能跟上潮流呢?

2017-11-21 08:00 AICon

随着人工智能被越来越多地应用到各行各业,AI 人才的工资也水涨船高,各界金主们怀着极度急迫的心情,不惜砸重金招揽人才,唯恐错过这道史无前例的飓风级“风口”。可以说,人工智能最核心的是人才,“得 AI 人才者得天下”。

AI 这么热,那它是不是高不可攀呢?并不是,其实 AI 领域也有很多工程性的问题需要解决,比如如何用 AI 设计 UI,辅助运维、测试?AI 如何与云计算、流处理与实时计算,K8s/Mesos 等底层架构相结合?这些都与大家的基本工作息息相关。

那么,我该如何跟上潮流,学习并掌握相关 AI 技术呢?去哪里可以找到现成的答案呢?

AICon 上,我们邀请到了来自 Google、BAT、360、京东、微信、携程、爱奇艺、知乎、第四范式、宜人贷等公司 AI 技术负责人前来分享他们的人工智能落地实践,内容涵盖 AI 架构、机器学习 2.0、搜索推荐及 feed 流、语音识别与智能助手、计算机视觉、NLP 以及 GPU 硬件等相关话题。目前大会 8 折报名倒计时进行中,更多精彩可点击文末 阅读原文 详细了解。

可供学习的人工智能落地案例
摩拜|如何使用人工智能实现单车精细化运营

共享单车在不到一年的时间里成为城市一道彩色风景线,在便利市民短途出行的同时,单车的运营管理也日渐成为一个巨大的挑战。本次分享中,尹大朏会介绍摩拜单车如何利用大数据和人工智能技术解决运营中出现的违停、潮汐现象,以及在优化调度方面的最新探索。

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。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。

爱奇艺|自然语言处理和视频大数据分析应用

本次分享主要介绍在爱奇艺的视频场景下,自然语言处理如何实现让机器更好地理解娱乐相关的视频 / 图文内容,用户的搜索意图和评论,从而为搜索、推荐、社交、舆情监控的智能化提供基础服务和技术支持,并探索 nlp 的直接应用业务。

视频大数据分析介绍基于大数据和机器学习算法,我们对电影票房、电视剧 VV(video view)、综艺 VV 等提前 60 天、180 天、360 天等多个时间窗口预测,为版权剧采购立项、自制剧立项、广告售卖等提供科学的数据支撑。

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。这次演讲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实现人工智能时代的最强计算引擎。

国美|推荐引擎与算法持续部署实践

电商平台中,个性化推荐是提高用户购物体验的关键组件。作为国美在人工智能领域的重要试金石,“推荐系统如何做好算法的持续部署”是一个非常有挑战性的问题。本次分享以国美推荐引擎提升自身训练和决策能力的升级历程为主线,介绍了流式计算引擎、特征多级存储系统、机器学习算法的演进、A/B 测试系统、算法和特征的双链路监控、深度学习模型的实践部署等内容。同时还探讨了国美在人工智能领域未来的发力点。

Tutorabc|大数据和 AI 之路

本次分享将从大数据团队的构建、数据平台的架构和落地、数据仓库的建设、数据可视化、机器学习和人工智能如何结合大数据平台落地,讲叙 Tutorabc 大数据和 AI 的快速成长之路,以及在实践过程中,如何通过机器学习和人工智能有效帮助业务解决问题,提高业务服务效率,提升用户体验。在介绍过程中,会穿插讲解如何用一个不足 10 人的团队,解决“缺少银弹”的问题,并在完成对公司业务帮助的同时,见缝插针的解决技术架构升级。

饿了么|AI 在饿了么的应用实践

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。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。

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。

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。

会前两天沉浸式学习

为了让大家更深入地掌握 AI 相关技术和典型落地案例,AICon 特设了会前为期 2 天的深度培训,邀请了明略数据 SCOPA 技术顾问邵蓥侠、微博 AI Lab 资深算法专家张俊林、旷世科技高级研究员熊鹏飞围绕知识图谱、机器学习、深度学习等 AI 技术,展开从入门到实践的落地分享,让你从 0 到 1 系统掌握。

培训课程|深度学习在 CTR 预估中的应用

深度学习目前在图像处理/语音识别/自然语言处理等取得了突破性的进展,并在工业界获得广泛应用并取得了非常亮眼的效果。CTR 预估是目前各个互联网公司中广泛使用的应用任务,各种计算广告和推荐等排序任务中大量使用 CTR 预估相关技术,主流的 CTR 预估方法包括 LR/GBDT 等树模型/FM 因子分解机等模型。

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?

培训课程|深度学习在图像理解中的应用

图像数据是互联网最大的数据来源之一,如何从海量的图像中获取到有用的信息成为当前业内研究的一个重要课题。用户行为理解、用户画像、信息流推送等任务中都会涉及到图像内容的理解。主流的图像理解包含人脸检测 / 属性、文字检测 / 识别、图像识别、图像标签、图像分割、行为分析等。

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。

更多大会的分享、培训等内容,欢迎点击 阅读原文 了解更多详情!

目前大会 8 折倒计时报名中,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人工智能技术发展的看法。

 
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