中國AI開發(fā)者代碼這條路還能走多久？

2016 年起，人工智能成為中國開發(fā)者重點(diǎn)關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域，以深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音相關(guān)技術(shù)成為滲透最廣的三個(gè) AI 技術(shù)領(lǐng)域。然而，在這樣的背景下，AI 仍是一個(gè)非常前沿的學(xué)科，對于中國開發(fā)者而言有很多需要克服的障礙，首當(dāng)其沖的就是算法成熟度問題。此外，不同領(lǐng)域不同產(chǎn)業(yè)的 AI 應(yīng)用場景復(fù)雜度與日俱增，給很多開發(fā)者樹立了天然門檻。

人工智能繁榮市場下，不少人也給出了 “深度學(xué)習(xí)走進(jìn)死胡同” 的論調(diào)，深度學(xué)習(xí)的瓶頸的真得已經(jīng)到來？如何克服深度學(xué)習(xí)技術(shù)的缺點(diǎn)？

與此同時(shí)，每年應(yīng)屆畢業(yè)生投遞 AI 算法崗位的人才市場也是人滿為患，對大致的技術(shù)趨勢也能信手拈來。但從另一個(gè)角度來講，我們發(fā)現(xiàn)：在國際頂會或?qū)W術(shù)會議上發(fā)表過論文、或有過相關(guān)大規(guī)模工業(yè)級實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)，議價(jià)能力很高；相反，一般水平的同學(xué)卻有點(diǎn)過剩了。

“基礎(chǔ)薄弱、專業(yè)知識匱乏、優(yōu)質(zhì)學(xué)習(xí)資源難覓、交流渠道狹窄……”這是不少AI 從業(yè)人員希獲取一手前沿技術(shù)、洞察趨勢時(shí)所面臨的困境。在這樣競爭激烈、人才輩出的形勢下，AI 開發(fā)者們又該如何脫穎而出？

5 月 26 日- 5 月 27 日，由中國 IT 社區(qū) CSDN 與數(shù)字經(jīng)濟(jì)人才發(fā)展中心聯(lián)合主辦的第一屆 CTA 核心技術(shù)及應(yīng)用峰會將在杭州國際博覽中心召開。

本屆 CTA 大會，我們邀請到學(xué)界頂尖科學(xué)家，以及來自科技巨頭與明星創(chuàng)業(yè)公司的一線技術(shù)專家。希望能夠以他們的前瞻性視野，為開發(fā)者帶來全球化視野下最前沿的技術(shù)解讀，為開發(fā)者理解機(jī)器學(xué)習(xí)與知識圖譜的技術(shù)發(fā)展提供思路。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)專題嘉賓

關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)理論定義時(shí)，需要與技術(shù)實(shí)踐融會貫通。這次我們邀請到了谷歌、阿里、騰訊、海康威視、滴滴、微博等海內(nèi)外科技公司的一線科學(xué)家，詳述大平臺背后的機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)和技術(shù)產(chǎn)品化思路。另外，他們還將分享機(jī)器學(xué)習(xí)在垂直商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用案例面臨的挑戰(zhàn)，以及業(yè)內(nèi)最前沿的解決方案。

本次機(jī)器學(xué)習(xí)專題邀請到達(dá)摩院城市大腦實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人華先勝作為出品人，他同時(shí)也是 IEEE Fellow，ACM 杰出科學(xué)家。從千人千面、千貨千面到機(jī)器設(shè)備的診斷，從微觀產(chǎn)品應(yīng)用到宏觀行業(yè)趨勢，相信華先勝在深入探索計(jì)算機(jī)視覺與城市大腦行業(yè)近三十年之后，能夠給我們理解技術(shù)研發(fā)和實(shí)踐提供新的思路。

劉杉深耕數(shù)據(jù)壓縮和網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域，她是超過 50 篇學(xué)術(shù)期刊和會議論文的作者和超過 200 個(gè)美國和全球?qū)＠暾埖陌l(fā)明人，也是已定稿國際標(biāo)準(zhǔn) H.265/HEVC v4 和正在研發(fā)的下一代國際視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn) VVC 的聯(lián)合主編，真正做到了讓業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)也有騰訊的一份功勞。音頻領(lǐng)域的國際標(biāo)桿是騰訊達(dá)成出海和國際化的重要里程碑，這對于行業(yè)提高效率、效益和創(chuàng)新能力至關(guān)重要。

演講議題：視頻理解在個(gè)性化推薦與內(nèi)容發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用

人工智能與創(chuàng)新孵化團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，擁有近二十年的算法研發(fā)創(chuàng)新和管理經(jīng)驗(yàn)。他專注于模式識別、圖像視頻文本等多媒體信息處理，對人工智能、人機(jī)交互領(lǐng)域的研究以及成果落地和產(chǎn)品化有豐富經(jīng)驗(yàn)。他將與開發(fā)者們分享機(jī)器視覺前沿技術(shù)的獨(dú)特思考以及行業(yè)應(yīng)用實(shí)例解析。

演講議題：How to explore in machine learning pipeline

帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)成員在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域深耕多年，相繼在視覺領(lǐng)域的各個(gè)世界級測評及競賽中多次奪冠，也曾在 CVPR、ECCV、IJCAI、AAAI、ICIP 等國際頂級會議上發(fā)表論文近 20 篇。他的分享將為開發(fā)者在計(jì)算機(jī)視覺、增量學(xué)習(xí)、創(chuàng)新互聯(lián)絡(luò)優(yōu)化等領(lǐng)域的技術(shù)研究和應(yīng)用落地指明方向。

演講議題：多輪對話技術(shù)探索以及在智能客服的應(yīng)用實(shí)踐

在智能人機(jī)交互、智能客服、智能推薦等領(lǐng)域深耕近十年，是多項(xiàng)國際和國內(nèi)技術(shù)專利發(fā)明人。他的探索對于推進(jìn)滴滴全球化智能交通技術(shù)、布局智慧交通具有重要的作用。他將與我們分享 AI 在出行場景智能客服的應(yīng)用實(shí)踐，尤其是多輪對話相關(guān)技術(shù)及其在滴滴智能客服機(jī)器人和智能輔助上的落地。

演講議題：CV 算法在內(nèi)容審核中的實(shí)踐與應(yīng)用

主要負(fù)責(zé)優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室深度學(xué)習(xí)和圖像理解方向的技術(shù)研究和項(xiàng)目落地，主導(dǎo)包括 Qzone 相冊、騰訊覓影、優(yōu)圖天眼、DeepEye 等重點(diǎn)項(xiàng)目的研究與落地。曾發(fā)表多篇研究論文，并被 CV 領(lǐng)域國際頂級會議和期刊（SIGIR x3、TKDE、UbiComp、MM、CIKM、ICMR等）收錄，他將與開發(fā)者們分享計(jì)算機(jī)視覺在內(nèi)容審核中的核心技術(shù)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

演講議題：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的微博個(gè)性化 Push 應(yīng)用實(shí)踐

多年從事爬蟲、索引、檢索、數(shù)據(jù)分析等方向的研發(fā)工作，關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘、用戶畫像、自然語言處理、個(gè)性化推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。他將分享基于機(jī)器學(xué)習(xí)的微博個(gè)性化 Push 應(yīng)用實(shí)踐，開發(fā)者將對信息流推薦、push平臺信息推薦、用戶轉(zhuǎn)化等技術(shù)落地業(yè)務(wù)有全新的思路。

演講議題：使用 TensorFlow 2.0 實(shí)現(xiàn) AI 民主化

開源項(xiàng)目 Kubeflow 維護(hù)者，曾是 TensorFlow 社區(qū)全球前 40 的貢獻(xiàn)者，著書《深入理解 TensorFlow》，是國內(nèi)第一本深度剖析 Google AI 框架的暢銷書，也是《TensorFlow快速入門與實(shí)戰(zhàn)》的作者。他的分享能夠幫助初學(xué)者快速掌握 TensorFlow 核心概念和架構(gòu)，讓進(jìn)階者更好理解模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練及測試，進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)及損失函數(shù)設(shè)計(jì)，這些是開發(fā)者在 TensorFlow 應(yīng)用場景實(shí)戰(zhàn)中的珍貴技能。

知識圖譜技術(shù)專題嘉賓

在知識圖譜技術(shù)專場中，我們榮幸邀請到了在研究和工業(yè)領(lǐng)域都有過大規(guī)模知識圖譜技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)專家。他們是由東南大學(xué)、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、上交大、百度、螞蟻金服等一線專家組成的實(shí)力講師團(tuán)。

我們邀請到東南大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師漆桂林教授作為知識圖譜技術(shù)專題出品人。他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)對知識圖譜從表示、推理、挖掘、融合、更新、問答等方面出發(fā)，研發(fā)了多個(gè)工業(yè)級產(chǎn)品。他主張“開放是知識圖譜發(fā)展的必由之路”，并致力于構(gòu)建開放的知識圖譜社區(qū)——OpenKG。

演講議題：用知識為 AI 賦能

中國中文信息學(xué)會語言與知識計(jì)算專委會主任。她關(guān)注知識工程、語義 Web 和新聞挖掘。大數(shù)據(jù)對智能服務(wù)的需求已經(jīng)從單純的搜集獲取信息，轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣踊闹R提供服務(wù)，這也給知識工程提出了很多挑戰(zhàn)性的問題。她將介紹知識工程四十年來的研究與應(yīng)用，同時(shí)為應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代知識工程的挑戰(zhàn)提供新思路。

演講議題：大規(guī)模知識圖譜自動化構(gòu)建技術(shù)與應(yīng)用

上海市互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)工程技術(shù)中心副主任、多家規(guī)模企業(yè)高級顧問與首席科學(xué)家。知識圖譜技術(shù)發(fā)展迅速，知識圖譜的內(nèi)涵遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了其作為語義網(wǎng)絡(luò)的狹義內(nèi)涵。他主張知識比數(shù)據(jù)更重要，相信他的分享能夠幫助開發(fā)者更好理解知識圖譜是作為一種技術(shù)體系持續(xù)漸進(jìn)的發(fā)展過程。

關(guān)注自然語言處理、知識工程近十年。他的主要研究方向是使機(jī)器能夠理解人類語言并進(jìn)一步生成人類語言，這是目前人工智能最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。他將與開發(fā)者們分享從大量文本中提取結(jié)構(gòu)化知識、使用知識開發(fā)模型、到機(jī)器理解人類語言中的概念以及行動和事件之間推理中的前沿技術(shù)成果以及面臨的挑戰(zhàn)。

演講議題：百度知識圖譜的技術(shù)難題與業(yè)務(wù)應(yīng)用

資深工程師及技術(shù)經(jīng)理。他負(fù)責(zé)知識圖譜構(gòu)建及圖譜認(rèn)知核心算法的研發(fā)，在大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建及應(yīng)用方面具有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。他多年對知識圖譜的技術(shù)研究及落地到工業(yè)的實(shí)踐，能夠使開發(fā)者獲取最前沿的知識圖譜技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)。

演講議題：知識圖譜建模的技術(shù)探索與應(yīng)用路徑

OpenKG 發(fā)起人之一，也是基于社群的中文知識圖譜數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) cnSchema 的主導(dǎo)開發(fā)者，全球首款語義搜索引擎 Swoogle 的作者，美國開放政府?dāng)?shù)據(jù) Data.gov 語義技術(shù)專家。語音交互作為消費(fèi)者與智能硬件之間的主要技術(shù)交互手段，仍然有很大的提升空間?；谥R圖譜與語義搜索領(lǐng)域多年的探索，他將為開發(fā)者提供最前沿的技術(shù)和應(yīng)用視野。

演講議題：知識驅(qū)動的智能問答在企業(yè)計(jì)算中的落地實(shí)踐

大的中文知識圖譜 zhishi.me 創(chuàng)建人，OpenKG 知識圖譜聯(lián)盟發(fā)起人，中文信息學(xué)會語言與知識計(jì)算委員會副秘書長。作為知識圖譜領(lǐng)軍人物，他擁有前沿技術(shù)視野及豐富研發(fā)管理經(jīng)驗(yàn)。

演講議題：知識圖譜賦能企業(yè)智能升級的技術(shù)與實(shí)踐

中文信息學(xué)會語言與知識計(jì)算專委委員。十余年智能情報(bào)產(chǎn)品設(shè)計(jì)開發(fā)及實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，讓他對人工智能、知識圖譜技術(shù)和產(chǎn)品、智能情報(bào)領(lǐng)域業(yè)務(wù)有深厚積累和深刻理解。他現(xiàn)在致力于通過知識圖譜平臺以及知識圖譜行業(yè)應(yīng)用推動知識圖譜、人工智能技術(shù)在大型企業(yè)和政府的智能情報(bào)分析，智能檢索和知識問答應(yīng)用，以此推動企事業(yè)單位智能化轉(zhuǎn)型。

演講議題：知識圖譜賦能企業(yè)智能升級的技術(shù)與實(shí)踐

現(xiàn)任螞蟻金服自然語言處理與知識圖譜技術(shù)專家。他從事自然語言處理、搜索及知識圖譜等方向算法研發(fā)工作十余年；相信他豐富的經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌驇椭_發(fā)者解決搜索推薦、自然語言處理及知識圖譜方向的技術(shù)問題，他對個(gè)性化推薦算法、知識圖譜核心算法的理解也將對應(yīng)用場景落地極具參考作用。

聽機(jī)器學(xué)習(xí)與知識圖譜一線大咖說一說技術(shù)落地應(yīng)用場景面臨的實(shí)際問題，看頂尖技術(shù)專家探討最前沿的技術(shù)應(yīng)用，關(guān)注國家政策對AI技術(shù)的導(dǎo)向…相信這些頂尖學(xué)者和科學(xué)家的全球性視野，將為我們理解機(jī)器學(xué)習(xí)與知識圖譜的技術(shù)發(fā)展趨勢和應(yīng)用場景落地提供新的思路。

網(wǎng)站標(biāo)題：中國AI開發(fā)者代碼這條路還能走多久？
URL網(wǎng)址：http://www.muchs.cn/news8/100708.html

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