中国AI开发者代码这条路还能走多久?

2021-02-13    分类: 网站建设

2016 年起,人工智能成为中国开发者重点关注的技术领域,以深度学习驱动的计算机视觉、自然语言处理、语音相关技术成为渗透最广的三个 AI 技术领域。然而,在这样的背景下,AI 仍是一个非常前沿的学科,对于中国开发者而言有很多需要克服的障碍,首当其冲的就是算法成熟度问题。此外,不同领域不同产业的 AI 应用场景复杂度与日俱增,给很多开发者树立了天然门槛。

人工智能繁荣市场下,不少人也给出了 “深度学习走进死胡同” 的论调,深度学习的瓶颈的真得已经到来?如何克服深度学习技术的缺点?

与此同时,每年应届毕业生投递 AI 算法岗位的人才市场也是人满为患,对大致的技术趋势也能信手拈来。但从另一个角度来讲,我们发现:在国际顶会或学术会议上发表过论文、或有过相关大规模工业级实战经验的同学,议价能力很高;相反,一般水平的同学却有点过剩了。

“基础薄弱、专业知识匮乏、优质学习资源难觅、交流渠道狭窄……”这是不少AI 从业人员希获取一手前沿技术、洞察趋势时所面临的困境。在这样竞争激烈、人才辈出的形势下,AI 开发者们又该如何脱颖而出?

5 月 26 日- 5 月 27 日,由中国 IT 社区 CSDN 与数字经济人才发展中心联合主办的第一届 CTA 核心技术及应用峰会将在杭州国际博览中心召开。

本届 CTA 大会,我们邀请到学界顶尖科学家,以及来自科技巨头与明星创业公司的一线技术专家。希望能够以他们的前瞻性视野,为开发者带来全球化视野下最前沿的技术解读,为开发者理解机器学习与知识图谱的技术发展提供思路。

机器学习技术专题嘉宾

关注机器学习理论定义时,需要与技术实践融会贯通。这次我们邀请到了谷歌、阿里、腾讯、海康威视、滴滴、微博等海内外科技公司的一线科学家,详述大平台背后的机器学习关键技术和技术产品化思路。另外,他们还将分享机器学习在垂直商业领域应用案例面临的挑战,以及业内最前沿的解决方案。


华先胜:阿里达摩院城市大脑实验室负责人


本次机器学习专题邀请到达摩院城市大脑实验室负责人华先胜作为出品人,他同时也是 IEEE Fellow,ACM 杰出科学家。从千人千面、千货千面到机器设备的诊断,从微观产品应用到宏观行业趋势,相信华先胜在深入探索计算机视觉与城市大脑行业近三十年之后,能够给我们理解技术研发和实践提供新的思路。


刘杉:腾讯集团杰出科学家和音视频实验室负责人


刘杉深耕数据压缩和网络传输协议等行业标准领域,她是超过 50 篇学术期刊和会议论文的作者和超过 200 个美国和全球专利申请的发明人,也是已定稿国际标准 H.265/HEVC v4 和正在研发的下一代国际视频编解码标准 VVC 的联合主编,真正做到了让业界标准也有腾讯的一份功劳。音频领域的国际标杆是腾讯达成出海和国际化的重要里程碑,这对于行业提高效率、效益和创新能力至关重要。


谢晓辉:Hulu 北京首席研究主管


演讲议题:视频理解在个性化推荐与内容发现中的应用

人工智能与创新孵化团队负责人,拥有近二十年的算法研发创新和管理经验。他专注于模式识别、图像视频文本等多媒体信息处理,对人工智能、人机交互领域的研究以及成果落地和产品化有丰富经验。他将与开发者们分享机器视觉前沿技术的独特思考以及行业应用实例解析。


谢迪:海康威视研究院前沿技术部负责人、资深算法专家


演讲议题:How to explore in machine learning pipeline

带领团队成员在计算机领域及深度学习领域深耕多年,相继在视觉领域的各个世界级测评及竞赛中多次夺冠,也曾在 CVPR、ECCV、IJCAI、AAAI、ICIP 等国际顶级会议上发表论文近 20 篇。他的分享将为开发者在计算机视觉、增量学习、创新互联络优化等领域的技术研究和应用落地指明方向。


熊超:滴滴 AI Labs NLP 智能对话团队负责人


演讲议题:多轮对话技术探索以及在智能客服的应用实践

在智能人机交互、智能客服、智能推荐等领域深耕近十年,是多项国际和国内技术专利发明人。他的探索对于推进滴滴全球化智能交通技术、布局智慧交通具有重要的作用。他将与我们分享 AI 在出行场景智能客服的应用实践,尤其是多轮对话相关技术及其在滴滴智能客服机器人和智能辅助上的落地。


彭湃:腾讯优图实验室高级研究员


演讲议题:CV 算法在内容审核中的实践与应用

主要负责优图实验室深度学习和图像理解方向的技术研究和项目落地,主导包括 Qzone 相册、腾讯觅影、优图天眼、DeepEye 等重点项目的研究与落地。曾发表多篇研究论文,并被 CV 领域国际顶级会议和期刊(SIGIR x3、TKDE、UbiComp、MM、CIKM、ICMR等)收录,他将与开发者们分享计算机视觉在内容审核中的核心技术与实践经验。


齐彦杰:微博研发中心技术专家


演讲议题:基于机器学习的微博个性化 Push 应用实践

多年从事爬虫、索引、检索、数据分析等方向的研发工作,关注数据挖掘、用户画像、自然语言处理、个性化推荐系统等领域。他将分享基于机器学习的微博个性化 Push 应用实践,开发者将对信息流推荐、push平台信息推荐、用户转化等技术落地业务有全新的思路。


彭靖田:Google Developer Experts on Machine Learning


演讲议题:使用 TensorFlow 2.0 实现 AI 民主化

开源项目 Kubeflow 维护者,曾是 TensorFlow 社区全球前 40 的贡献者,著书《深入理解 TensorFlow》,是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书,也是《TensorFlow快速入门与实战》的作者。他的分享能够帮助初学者快速掌握 TensorFlow 核心概念和架构,让进阶者更好理解模型结构设计、训练及测试,进行参数调优及损失函数设计,这些是开发者在 TensorFlow 应用场景实战中的珍贵技能。

知识图谱技术专题嘉宾

在知识图谱技术专场中,我们荣幸邀请到了在研究和工业领域都有过大规模知识图谱技术应用经验丰富的技术专家。他们是由东南大学、清华大学、复旦大学、上交大、百度、蚂蚁金服等一线专家组成的实力讲师团。


漆桂林:东南大学教授、博士生导师


我们邀请到东南大学教授、博士生导师漆桂林教授作为知识图谱技术专题出品人。他带领团队对知识图谱从表示、推理、挖掘、融合、更新、问答等方面出发,研发了多个工业级产品。他主张“开放是知识图谱发展的必由之路”,并致力于构建开放的知识图谱社区——OpenKG。


李涓子:清华大学长聘教授、博士生导师,阿里藏经阁计划学术负责人


演讲议题:用知识为 AI 赋能

中国中文信息学会语言与知识计算专委会主任。她关注知识工程、语义 Web 和新闻挖掘。大数据对智能服务的需求已经从单纯的搜集获取信息,转变为自动化的知识提供服务,这也给知识工程提出了很多挑战性的问题。她将介绍知识工程四十年来的研究与应用,同时为应对大数据时代知识工程的挑战提供新思路。


肖仰华:复旦大学教授、博士生导师、复旦大学知识工场实验室负责人


演讲议题:大规模知识图谱自动化构建技术与应用

上海市互联网大数据工程技术中心副主任、多家规模企业高级顾问与首席科学家。知识图谱技术发展迅速,知识图谱的内涵远远超越了其作为语义网络的狭义内涵。他主张知识比数据更重要,相信他的分享能够帮助开发者更好理解知识图谱是作为一种技术体系持续渐进的发展过程。


朱其立:上海交通大学电子信息与电气工程学院教授


关注自然语言处理、知识工程近十年。他的主要研究方向是使机器能够理解人类语言并进一步生成人类语言,这是目前人工智能最具挑战性的任务之一。他将与开发者们分享从大量文本中提取结构化知识、使用知识开发模型、到机器理解人类语言中的概念以及行动和事件之间推理中的前沿技术成果以及面临的挑战。


张扬:百度知识图谱构建与认知团队负责人


演讲议题:百度知识图谱的技术难题与业务应用

资深工程师及技术经理。他负责知识图谱构建及图谱认知核心算法的研发,在大规模知识图谱构建及应用方面具有丰富的实战经验。他多年对知识图谱的技术研究及落地到工业的实践,能够使开发者获取最前沿的知识图谱技术与经验。


丁力:海知智能联合创始人&CTO


演讲议题:知识图谱建模的技术探索与应用路径

OpenKG 发起人之一,也是基于社群的中文知识图谱数据标准 cnSchema 的主导开发者,全球首款语义搜索引擎 Swoogle 的作者,美国开放政府数据 Data.gov 语义技术专家。语音交互作为消费者与智能硬件之间的主要技术交互手段,仍然有很大的提升空间。基于知识图谱与语义搜索领域多年的探索,他将为开发者提供最前沿的技术和应用视野。


王昊奋:乐言科技 CTO


演讲议题:知识驱动的智能问答在企业计算中的落地实践

大的中文知识图谱 zhishi.me 创建人,OpenKG 知识图谱联盟发起人,中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长。作为知识图谱领军人物,他拥有前沿技术视野及丰富研发管理经验。


吴刚:北京知识图谱科技有限公司 CEO


演讲议题:知识图谱赋能企业智能升级的技术与实践

中文信息学会语言与知识计算专委委员。十余年智能情报产品设计开发及实施经验,让他对人工智能、知识图谱技术和产品、智能情报领域业务有深厚积累和深刻理解。他现在致力于通过知识图谱平台以及知识图谱行业应用推动知识图谱、人工智能技术在大型企业和政府的智能情报分析,智能检索和知识问答应用,以此推动企事业单位智能化转型。


刘阳阳:蚂蚁金服人工智能部技术专家


演讲议题:知识图谱赋能企业智能升级的技术与实践

现任蚂蚁金服自然语言处理与知识图谱技术专家。他从事自然语言处理、搜索及知识图谱等方向算法研发工作十余年;相信他丰富的经验能够帮助开发者解决搜索推荐、自然语言处理及知识图谱方向的技术问题,他对个性化推荐算法、知识图谱核心算法的理解也将对应用场景落地极具参考作用。

听机器学习与知识图谱一线大咖说一说技术落地应用场景面临的实际问题,看顶尖技术专家探讨最前沿的技术应用,关注国家政策对AI技术的导向…相信这些顶尖学者和科学家的全球性视野,将为我们理解机器学习与知识图谱的技术发展趋势和应用场景落地提供新的思路。

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