摘要:如何將機器學習應用到公司業(yè)務中,有哪些落地案例和踩坑經(jīng)驗可供參考?相關AI工具、平臺、框架如何做選型?怎樣構建一個專門的人工智能團隊?
如何將機器學習應用到公司業(yè)務中,有哪些落地案例和踩坑經(jīng)驗可供參考?相關AI工具、平臺、框架如何做選型?怎樣構建一個專門的人工智能團隊?
AICon上,我們邀請到了來自Google、微軟、亞馬遜、BAT、京東、美團、小米等40+一線AI技術專家,給大家?guī)黻P于機器學習、知識圖譜、搜索推薦、計算機視覺、NLP、AI架構等熱門方向的最新落地案例,肯定可以給你帶來更開闊的技術視野。
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一、40+國內(nèi)外一線AI技術大咖助陣
二、精彩議題搶先看
1、不確定和對抗環(huán)境下的機器學習探討
分享人:朱軍,清華大學計算機系教授&清華大學人工智能研究院院長助理
在這個報告中,我將介紹概率機器學習的一些進展(特別是珠算概率編程庫和一些可擴展的推理算法)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡的對抗攻擊與防御,并且介紹一些典型的應用案例,包括半監(jiān)督學習、小樣本學習、眾包學習。在對抗攻擊與防御方面,我們的部分工作獲得谷歌大腦在NIPS 2017組織的國際比賽的所有三個任務的冠軍。
2、深度學習在搜索引擎廣告選取中的應用
分享人:高斌,微軟總部必應搜索廣告部門首席機器學習科學家
在搜索引擎廣告系統(tǒng)中,我們需要將用戶的查詢詞和廣告主購買的關鍵字進行匹配,從而把相關聯(lián)的廣告選取出來進行廣告點擊率預測和廣告排序。查詢詞和關鍵字的匹配方式有些是基于簡單的匹配規(guī)則,但是很多情況下簡單規(guī)則可以選取的廣告十分有限。為了選取出更多的相關廣告,我們會采用各種適用于短文本匹配的智能匹配方法。
在這個演講中,我將會介紹如何將各種深度學習算法應用到查詢詞和關鍵字的智能匹配中,并重點介紹工程實踐中遇到的各種挑戰(zhàn)以及解決方案。
3、從數(shù)據(jù)到智慧,知識圖譜如何推動金融更加智能?
分享人:鮑捷,文因互聯(lián)CEO&人工智能領域知名專家
早期的金融知識圖譜,主要聚焦在二級市場股票投資和一級市場創(chuàng)投數(shù)據(jù)。近一年來,數(shù)據(jù)維度得到了很大的擴展,公告、研報、新聞、法規(guī)的結構化均取得重大進展,財報提取自動化已接近人工水準,多種類實體庫建設得到落實。在應用層面,快速興起了多個落地場景,如小微企業(yè)貸款流程自動化、銀行內(nèi)工作流程自動化、銀行客戶關系管理和獲客、自動化審計、自動化監(jiān)管、自動化資管等。本次演講將分享知識圖譜技術在金融領域落地的具體實踐。
4、人工智能技術在大規(guī)模自動化倉儲中的應用
分享人:朱禮君,菜鳥網(wǎng)絡資深算法專家
在一個機器人自動化的倉庫中,有成百上千的機器人同時運轉(zhuǎn)。在這樣一個大規(guī)模的復雜系統(tǒng)中,如何通過算法來優(yōu)化任務的分配,規(guī)劃機器人行走路徑,控制交通,預測各個作業(yè)節(jié)點的工作時長,是至關重要的問題。在這樣一個多機器人協(xié)同的工業(yè)級系統(tǒng)中,人工智能的技術應用是整個系統(tǒng)的核心,它不僅能優(yōu)化整個系統(tǒng)的作業(yè)效率,也能讓整個系統(tǒng)更加魯棒,更具備柔性,以適應多變的業(yè)務環(huán)境。在這個演講中,我們將重點介紹這樣一個大規(guī)模自動化倉儲系統(tǒng)中應用到的人工智能技術,讓更多的人了解到這些技術能夠給物流行業(yè)帶來的激動人心的變革。
三、會后兩天沉浸式學習
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