面向企业级应用的场景AI

会议室:宴会厅1
出品人:王晓博

随着无线互联网进入下半场,各个企业纷纷重兵投入到人工智能相关研究领域,工业界由于... 展开 >

专题出品人:王晓博

阿里巴巴 资深算法专家

资深算法专家,目前担任淘宝技术部商业机器智能算法团队和优酷算法平台团队负责人,8年互联网算法策略从业经验。

2010年博士毕业于北京航空航天大学计算机学院软件与理论专业;先后在百度、搜狗商务搜索部门从事广告算法策略研发工作;2015年加入阿里。

推荐部门,组建猜你喜欢算法团队,短短三年内带领团队将猜你喜欢商品推荐打造为手机淘宝第一大导购场景,成为淘宝平台导购流量分发的核心入口。

主要研究方向为大规模分布式机器学习算法、计算广告、智能交互推荐系统、多媒体内容理解。

地点:宴会厅1

专题:面向企业级应用的场景AI

随着无线互联网进入下半场,各个企业纷纷重兵投入到人工智能相关研究领域,工业界由于具备过亿用户的场景以及海量的数据,吸引了很多出色的科学家和顶级工程师加盟,近两年在视频、电商、物流、无人车、城市大脑、智能客服、安全、金融等企业级核心场景中AI逐渐发挥了核心驱动力的作用。AI不再只是媒体和投资圈里一些噱头以及部分场景中的小打小闹,如何进行领域知识建模并与海量数据学习相结合,进而在具体的业务场景中最大程度的发挥力量,产生业务价值是我们这个专题主要关注的方向。

by 路香菊

爱奇艺
研究员,身份识别团队负责人

爱奇艺视频人物识别技术背景及挑战,视频人物身份识别受视频质量、人物服饰、姿态、遮挡等多方面因素影响,同时还需要较高的时效来处理海量数据;爱奇艺在模型优化、多任务分类检测、人体身份及属性识别、ReID等方面取得的技术成果,视频人物分析的关键技术上遇到的一些挑战及应对方案及爱奇艺身份识别的相关产品应用。

内容大纲

  1. 视频内容结构化中的人物信息结构化;
  2. 多模态视频人物识别中的关键技术探讨,人脸识别、人脸属性识别、衣服聚类、人体ReID及声纹识别;
  3. 爱奇艺实际视频中的人物识别中遇到的问题与解决方案;
  4. 未来规划及解决思路。

听众受益

  1. 了解人物身份识别在视频中的需求及应用;
  2. 了解视频行业的人物身份识别技术的现状及前沿;
  3. 了解人物分析的关键技术、主要挑战及解决方案。

by 朱亚东

汇量科技(Mobvista)
集团副总裁

数字广告是互联网领域的核心商业化手段,也是AI应用的前沿阵地。汇量科技作为亚洲最大的出海营销公司,如何有效地利用人工智能技术进行商业化赋能的整体布局,从而持续在世界范围内与行业一流公司进行正面的竞争。这个演讲会从数据、平台、算法,三个大的核心维度,对汇量科技在商业化变现领域的人工智能布局做细粒度地剖析和介绍,让大家对AI赋能商业化的整体布局有较为清晰的认识。进一步的,演讲会对汇量科技在一些核心业务场景上的开创性算法工作做较为详细的介绍和讨论,让大家有更为深层次的算法收获与共鸣。

主要内容:

1)汇量人工智能的总体布局;

2)一站式的全链路机器学习平台;

3)百亿级实时特征预估体系;

4)端到端的一体化实时竞价框架;

5)素材优选&动态创意;

6)流量媒体全覆盖的智能化投放应用。

by 杨含飞

阿里巴巴
高级技术专家

智慧园区人脸识别已实施运行半年多时间,在保证98%的通过率情况下,有效控制千分之一的误识,并支持整个集团10万的人脸识别能力,有效解决人脸识别技术从实验室的走向实际应用产生的性能急剧下降问题。分享并不探讨人脸识图算法本身,更多的是基于实际应用场景如何有效的应用人脸识别算法,提升整体的应用性能,解决实际问题。

主要内容

  1. 人脸识别在实际使用中碰到的问题;
  2. 如何应对在不同的光线、不同穿戴及姿态下的复杂环境问题;
  3. 如何解决大量人员库条件下的算法性能急剧下降问题;
  4. 如何解决底库照片数据和质量不足导致的用户体验下降。 

听众受益

  1. 了解人脸识别在实际场景中的问题及应对;
  2. 了解如何通过数据化的手段来提供人脸识别的整体性能。 

by 黄国平

腾讯
AI Lab高级研究员

近年来,随着机器翻译技术的发展,自动译文的质量越来越高,各大互联网公司在机器翻译产品竞争愈演愈烈,机器翻译取代人工翻译的论调甚嚣尘上。但站在人工翻译行业的角度,虽然机器翻译有很大的帮助作用,但目前的机器翻译要替代人工翻译还有很多无法逾越的障碍。因此,腾讯AI Lab将重点放在人机交互式机器翻译技术上,推动机器翻译与人工翻译的深度融合,以期提高人工翻译的效率,推动机器翻译等人工智能技术的行业落地。 

主要内容

  1. 什么是人机交互式机器翻译?
  2. 机器翻译如何提高人工翻译效率?
  3. 机器翻译如何学习人工翻译的反馈? 

听众受益

  1. 了解机器翻译技术的现状及前沿;
  2. 了解人工翻译行业为代表的传统行业对人工智能技术的需求及应用;
  3. 了解人机交互式机器翻译的关键挑战与解决方案。 

交通指南

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