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人工智能时代你的企业如何利用新技术实现破局?

来源:澳门金沙娱乐在线 | 时间:2018-11-25

  术 leader 时刻面临着技术的更新迭代,这些变化将会对你的工作产生重要影响。目前来说最火的肯定是人工智能技术了。或许你经常会被 CEO 问以下问题:

  所以很多公司都有一个痛点,“我们有技术专业的程序员,但如何把人工智能技术与业务有效结合呢?”、或者是“机器学习是挺好的,我们如何利用这项技术?”

  作为技术 leader,时刻把握着公司技术的发展方向,必须对新技术有着精准的把握和接地气的落地思考,或许你最近正在为了以上此类问题辗转反侧。不用担心,这里为你准备了完美的解决方案。不仅有国内外一线 AI 技术大咖带来独家技术干货分享,还有各大顶级互联网公司的实战案例解析。

  在AICon 全球人工智能与机器学习技术大会上,我们邀请到了来自Google、Microsoft、Amazon、BAT、京东、美团、小米等 40+ 一线 AI 技术专家,给大家带来关于机器学习、知识图谱、搜索推荐、计算机视觉、NLP、AI 架构等热门方向的最新落地案例,肯定可以给你带来更开阔的技术视野。

  本次讲座将从一个比较大的维度简要介绍下 AI 应用的核心要素,大致的产业链格局,AI+ 的具体落地案例以及技术和产业的一些发展趋势。同时从技术出发,结合 Amazon Rekognition 云视觉平台的具体案例,分享一些计算机视觉从研究到落地可能遇到的挑战以及应对经验。

  在搜索引擎广告系统中,我们需要将用户的查询词和广告主购买的关键字进行匹配,从而把相关联的广告选取出来进行广告点击率预测和广告排序。查询词和关键字的匹配方式有些是基于简单的匹配规则,但是很多情况下简单规则可以选取的广告十分有限。为了选取出更多的相关广告,我们会采用各种适用于短文本匹配的智能匹配方法。

  在这个演讲中,我将会介绍如何将各种深度学习算法应用到查询词和关键字的智能匹配中,并重点介绍工程实践中遇到的各种挑战以及解决方案。

  机器学习在解决实际应用问题时需要解决一些重要挑战。首先,由于物理随机性、不完全信息、噪声、歧义、冲突等因素,我们要处理的对象普遍存在不确定性。因此,智能系统需要对不确定性进行有效的建模和推理。其次,在对抗噪声的情况下,很多机器学习算法(如深度神经网络)往往比较脆弱,容易被误导,这给高风险、安全敏感的应用带来了很多潜在威胁。在这个报告中,我将介绍概率机器学习的一些进展(特别是珠算概率编程库和一些可扩展的推理算法)以及深度神经网络的对抗攻击与防御,并且介绍一些典型的应用案例,包括半监督学习、小样本学习、众包学习。在对抗攻击与防御方面,我们的部分工作获得谷歌大脑在 NIPS 2017 组织的国际比赛的所有三个任务的冠军。

  在一个机器人自动化的仓库中,有成百上千的机器人同时运转。在这样一个大规模的复杂系统中,如何通过算法来优化任务的分配,规划机器人行走路径,控制交通,预测各个作业节点的工作时长,是至关重要的问题。在这样一个多机器人协同的工业级系统中,人工智能的技术应用是整个系统的核心,它不仅能优化整个系统的作业效率,也能让整个系统更加鲁棒,更具备柔性,以适应多变的业务环境。在这个演讲中,我们将重点介绍这样一个大规模自动化仓储系统中应用到的人工智能技术,让更多的人了解到这些技术能够给物流行业带来的激动人心的变革。

  两天的干货分享不够,还想深入系统地学习相关 AI 技术?AICon 特设为期 2 天的会后深度培训,邀请业内资深专家围绕知识图谱、机器学习、深度学习等热门 AI 技术,结合实践案例,展开从入门到实践的落地分享,助力企业更好地实现人工智能落地,显著提升业务价值。

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