抢票 | AI未来说学术论坛第十期 视频理解与推荐专场
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AI已来,而你来不来!?


人工智能论坛如今浩如烟海,有硬货、有干货的讲座却百里挑一。“AI未来说”青年学术论坛第十期如约而至。来自北京大学、百度的各位专家和青年才俊,共同阐述个性化内容推荐领域的最新研究成果。一场专注于青年学者和大学生的AI论坛等你报名,可以快速定位文末报名哦~


“AI未来说·青年学术论坛”系列讲座由中国科学院大学主办,承办单位为中国科学院大学学生会,协办单位为中国科学院计算所研究生会、网络中心研究生会、人工智能学院学生会、化学工程学院学生会、公共政策与管理学院学生会、微电子学院学生会、数学与系统科学研究院研究生会,百度为支持单位,读芯术、PaperWeekly为合作自媒体。“AI未来说·青年学术论坛”第十期将于2019年10月27日下午13:30-17:30在中国科学院大学(中关村校区)中关村南一条3号教学楼第二层S201举行。



活动信息


报名时间:即日起至10月26日晚24:00。


活动时间:2019年10月27日13:30 - 17:30。


活动地点:中国科学院大学(中关村校区)中关村南一条3号教学楼第二层S201。



嘉宾及分享内容


袁晓如《智能数据可视分析》


袁晓如,北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师,机器感知与智能教育部重点实验室副主任,大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。长期致力于可视化与可视分析通用基础方法与领域应用系统的研究,在基于地图隐喻的社交媒体数据可视分析、任务驱动的可视化数据管理、交互式复杂数据分析、可视化的快速构建与自动化等方向做了创新的开拓工作,相关可视化研究工作成果广泛用于流场分析、交通、社会媒体等领域。高动态范围可视化的工作获2005年IEEE VIS大会最佳应用论文奖,近年来指导团队十余项次在IEEE VAST可视分析挑战赛中获奖。应邀数十次担任IEEE VIS, EuroVis, IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员和其他各类学术活动组织工作,2017年任IEEE VIS大会论文主席(SciVis)。长期开展可视化领域教育工作,坚持十余年举办北大可视化暑期学校,培训全国学员逾千人,共同发起创建中国可视化与可视分析大会。担任中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会主任,中国计算机学会理事,杰出会员。


报告内容:数据可视化与人工智能将人类的感知能力、经验智慧与机器的运算能力紧密地结合在一起,是符合人的认知特点的有效数据分析与理解途径。上世纪80年代以来,可视化取得了飞速的发展,涌现了大量新颖的方法和被广泛应用的系统,为各行业使用者提供对数据的洞察力,在科研、决策、政治、公共事物等方面都扮演了不可或缺的角色。在当前的大数据和人工智能时代,可视交互技术将会如何进一步演化,如何驱动复杂的商业或公共智能决策?全自动的智能是否可能取代人工的交互?下一代的数据分析将会如何演进?我们将通过回顾历史,展示前沿,一同探讨智能数据可视分析的未来发展。



陈国庆《视频理解在百度推荐中的应用》


国庆,百度杰出架构师,13年加入百度,之前作为盛大创新院资深研究员,主要精力focus在分布式算法研究,第一个提出以Paxos/Lease算法为基础的极限事物系统处理模型。现负责百度Feed视频理解算法,构建了基于视频标签、视频质量、视频指纹、图片理解、内容生成&增强、端拍摄能力为基础的视频理解中台体系,服务于百度Feed、搜索、商业等视频相关业务。在小视频分类算法、VQA、内容增强算法及指纹算法中有较多创新技术,其效果在已知范围内达到SOTA。


报告内容:介绍视频理解技术在百度Feed视频推荐中的使用,包括短、小视频视频理解技术及质量特征在视频推荐中的应用;内容生成&增强技术在内容生产,视频质量提升方面的应用;视频指纹系统在C端内容去重以及B端作者权益方面的应用。



吴健民《短视频分发技术》


吴健民,百度杰出架构师,2007年毕业于西安交通大学应用数据专业,先后在微软研究院、雅虎北京研发中心及腾讯从事机器学习、数据挖掘及搜索引擎相关策略的研发。2014年后先后在百度负责展示广告CTR/CPM预估及竞价机制设计,信贷业务信用风险评估模型及短视频推荐系统和用户增长相关策略。对搜索、广告、推荐系统在工业界的应用有深入研究与丰富的实践经验。


讲提纲:推荐系统与信息过滤;推荐系统架构;短视频推荐特性;短视频推荐的核心问题及解决方案。



吴永巍《推荐系统架构的挑战与探索》


吴永巍,百度杰出架构师,当前负责搜索架构和推荐架构。2006年加入百度,长期负责百度搜索架构、信息流推荐架构,经历和主持了多个系统规模爆炸下的多次大型架构迭代演进,在搜索引擎、推荐系统、分布式存储与计算、大规模系统设计与优化等领域积累了大量实践经验。曾担任2019百度春晚项目总架构师,保证了千万级QPS极端并发下的稳定流畅体验。


报告内容:在信息流业务高速发展过程中,推荐系统架构面临着规模的大幅爆炸:流量的大幅增长和高并发,数据规模的膨胀,视频理解和推荐算法的精细度和复杂度越来越高,更多的推荐新思路和细分子系统。同时,对推荐架构低延迟、高可用、低成本、通用性等方面的要求,随着竞争的激烈和对体验的追求,要求也在增高。此外,微服务化、全实时计算、弹性架构等新软件系统理念,3DXPoint、Open-channel SSD、RDMA等新硬件的出现,也给推荐架构的发展提供了新的机会。本次分享将介绍推荐架构的挑战、演进和各类探索


如何报名


报名方式


点击文末「阅读原文」填写报名表或扫描下方二维码报名:


注意事项


1. 由于本次活动的名额有限,请认真填写报名的信息,方便工作人员审核。


2. 因场地有限,本次活动仅接受300位用户凭电子门票入场。


3. 为方便报名,报名系统将会开放至2019年10月26日晚24:00,报名时请注意,报名信息填写完成后,点击提交会进入到报名成功的界面。记得添加“AI未来说·青年学术论坛”小助手获取门票,加入社群呦,更有神秘礼品随机掉落,业界大牛为你答疑解惑。


AI未来说*青年学术论坛


第一期 数据挖掘专场

1. 李国杰院士:理性认识人工智能的“头雁”作用

2. 百度熊辉教授:大数据智能化人才管理

3. 清华唐杰教授:网络表示学习理论及应用

4. 瑞莱智慧刘强博士:深度学习时代的个性化推荐

5. 清华柴成亮博士:基于人机协作的数据管理

第二期 自然语言处理专场

1中科院张家俊:面向自然语言生成的同步双向推断模型

2. 北邮李蕾:关于自动文本摘要的分析与讨论

3. 百度孙珂:对话技术的产业化应用与问题探讨

4. 阿里谭继伟:基于序列到序列模型的文本摘要及淘宝的实践

5. 哈工大刘一佳:通过句法分析看上下文相关词向量

第三期 计算机视觉专场

1. 北大彭宇新:跨媒体智能分析与应用

2. 清华鲁继文:深度强化学习与视觉内容理解

3. 百度李颖超:百度增强现实技术及应⽤

4. 中科院张士峰:基于深度学习的通用物体检测算法对比探索

5. 港中文李弘扬 :物体检测最新进展

第四期 语音技术专场

1. 中科院陶建华:语音技术现状与未来

2. 清华大学吴及:音频信号的深度学习处理方法

3. 小米王育军:小爱背后的小米语音技术

4. 百度康永国:AI 时代的百度语音技术

5. 中科院刘斌:基于联合对抗增强训练的鲁棒性端到端语音识别

第五期 量子计算专场

1. 清华大学翟荟:Discovering Quantum Mechanics with Machine Learning

2. 南方科技大学鲁大为:量子计算与人工智能的碰撞

3. 荷兰国家数学和计算机科学中心(CWI)李绎楠:大数据时代下的量子计算

4. 苏黎世联邦理工学院(ETH)杨宇翔:量子精密测量

5. 百度段润尧:量子架构——机遇与挑战

第六期 机器学习专场

1. 中科院张文生:健康医疗大数据时代的认知计算

2. 中科院庄福振:基于知识共享的机器学习算法研究及应用

3. 百度胡晓光:飞桨(PaddlePaddle)核心技术与应用实践

4. 清华大学王奕森:Adversarial Machine Learning: Attack and Defence

5. 南京大学赵申宜:SCOPE - Scalable Composite Optimization for Learning

第七期 自动驾驶专场

1. 北京大学查红彬:基于数据流处理的SLAM技术

2. 清华大学邓志东:自动驾驶的“感”与“知” - 挑战与机遇

3. 百度朱帆:开放时代的自动驾驶 - 百度Apollo计划

4. 北理宋文杰:时空域下智能车辆未知区域自主导航技术

第八期 深度学习专场

1. 中科院文新:深度学习入门基础与学习资源

2. 中科院陈智能:计算机视觉经典——深度学习与目标检测

3. 中科院付鹏:深度学习与机器阅读

第九期 个性化内容推荐专场

1. 人民大学赵鑫:基于知识与推理的序列化推荐技术研究

2. 中科院赵军:知识图谱关键技术及其在推荐系统中的应用


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