本次演讲将聚焦计算广告领域，重点介绍深度学习在快报/应用宝广告投放中的三大应用：

1. 用户兴趣的深度理解：用户兴趣在Feeds流广告模型中非常重要，传统用户兴趣特征制作大多是基于统计得到的，未充分利用行为数据背后隐藏的知识，我们会介绍下如何利用机器学习方法抽取更复杂的兴趣特征。
2. 广告创意的理解和生成：广告创意是广告主表达其诉求的承载体，也是影响用户点击和转化的关键要素。我们会介绍下如何利用深度学习对广告进行更好的理解，以及如何批量生成高质量的广告创意。
3. 基于在线学习的（深度）排序模型：快报是一个高频且对新鲜度要求高的场景，线上投放环境充满变化，但传统机器学习对于线上反馈不够及时，我们会介绍下如何利用在线学习提高模型的快速反馈能力。