视频内容观看目前已经成为互联网上用户消费深度最高，消费时间最长的内容消费方式，爱奇艺作为视频领域的领头羊，拥有互联网上最多的视频观看用户，我们的目标是利用大数据的机器学习和人工智能算法，为这些用户精确分发推荐个性化的视频内容，并且打造良好的内容生态，持续促进内容的生产和消费。

我将介绍爱奇艺视频Feed推荐的整体架构，以及我们如何利用人工智能和机器学习算法打造个性化推荐的排序、召回，视频内容理解等重点模块，并且重点介绍我们在推荐的每个阶段深入的引入深度学习模型来提高推荐的效果，包括：

1. 视频Feed流推荐架构和演变；
2. 深度学习的实践和应用；
3. 视频内容理解和分析；
4. 多目标学习，多样性优化和冷启动问题的解决。

听众受益

1. 大规模用户和数据下的内容分发的挑战和面临的问题是什么；
2. 充分了解内容推荐特别是Feed推荐在实际应用中的场景和系统架构及其演变过程；
3. 了解深度学习如何应用在推荐算法和视频内容的分析理解中；
4. 对于推荐中的常见问题，如冷启动和多样性有哪些解决方案；
5. 了解内容分发的关键路径和打造内容生态的重要性。