中國AI開發(fā)者真實現(xiàn)狀：寫代碼這條路，會走多久？

2019-05-10 09:48

2016 年起，人工智能成為中國開發(fā)者重點關注的技術領域，以深度學習驅動的計算機視覺、自然語言處理、語音相關技術成為滲透最廣的三個 AI 技術領域。然而，在這樣的背景下，AI 仍是一個非常前沿的學科，對于中國開發(fā)者而言有很多需要克服的障礙，首當其沖的就是算法成熟度問題。此外，不同領域不同產業(yè)的 AI 應用場景復雜度與日俱增，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 “深度學習走進死胡同” 的論調，深度學習的瓶頸的真得已經到來？如何克服深度學習技術的缺點？

與此同時，每年應屆畢業(yè)生投遞 AI 算法崗位的人才市場也是人滿為患，對大致的技術趨勢也能信手拈來。但從另一個角度來講，我們發(fā)現(xiàn)：在國際頂會或學術會議上發(fā)表過論文、或有過相關大規(guī)模工業(yè)級實戰(zhàn)經驗的同學，議價能力很高；相反，一般水平的同學卻有點過剩了。

“基礎薄弱、專業(yè)知識匱乏、優(yōu)質學習資源難覓、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、洞察趨勢時所面臨的困境。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)字經濟人才發(fā)展中心聯(lián)合主辦的第一屆 CTA 核心技術及應用峰會將在杭州國際博覽中心召開。

本屆 CTA 大會，我們邀請到學界頂尖科學家，以及來自科技巨頭與明星創(chuàng)業(yè)公司的一線技術專家。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解讀，為開發(fā)者理解機器學習與知識圖譜的技術發(fā)展提供思路。

截至目前，已有 17 位海內外重磅嘉賓確認出席演講，他們將為我們帶來當下最具價值影響力的機器學習與知識圖譜技術前沿內容。

為滿足開發(fā)者們對內容深度和廣度上的不同需求，本屆大會還單獨設置了一整天的深度技術培訓，以及兩天機器學習和知識圖譜主會議環(huán)節(jié)，探討技術的前沿創(chuàng)新和行業(yè)整體發(fā)展動向。讓大家不虛此行！

5 月 25 日：深度技術培訓

5 月 26 日：主會議 · 機器學習

5 月 27 日：主會議 · 知識圖譜

機器學習技術專題嘉賓

關注機器學習理論定義時，需要與技術實踐融會貫通。這次我們邀請到了谷歌、阿里、騰訊、?？低?、滴滴、微博等海內外科技公司的一線科學家，詳述大平臺背后的機器學習關鍵技術和技術產品化思路。另外，他們還將分享機器學習在垂直商業(yè)領域應用案例面臨的挑戰(zhàn)，以及業(yè)內最前沿的解決方案。

華先勝：阿里達摩院城市大腦實驗室負責人

本次機器學習專題邀請到達摩院城市大腦實驗室負責人華先勝作為出品人，他同時也是 IEEE Fellow，ACM 杰出科學家。從千人千面、千貨千面到機器設備的診斷，從微觀產品應用到宏觀行業(yè)趨勢，相信華先勝在深入探索計算機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研發(fā)和實踐提供新的思路。

劉杉：騰訊集團杰出科學家和音視頻實驗室負責人

劉杉深耕數(shù)據(jù)壓縮和網絡傳輸協(xié)議等行業(yè)標準領域，她是超過 50 篇學術期刊和會議論文的作者和超過 200 個美國和全球專利申請的發(fā)明人，也是已定稿國際標準 H.265/HEVC v4 和正在研發(fā)的下一代國際視頻編解碼標準 VVC 的聯(lián)合主編，真正做到了讓業(yè)界標準也有騰訊的一份功勞。音頻領域的國際標桿是騰訊達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)新能力至關重要。

謝曉輝：Hulu 北京首席研究主管

演講議題：視頻理解在個性化推薦與內容發(fā)現(xiàn)中的應用

人工智能與創(chuàng)新孵化團隊負責人，擁有近二十年的算法研發(fā)創(chuàng)新和管理經驗。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、人機交互領域的研究以及成果落地和產品化有豐富經驗。他將與開發(fā)者們分享機器視覺前沿技術的獨特思考以及行業(yè)應用實例解析。

謝迪：?？低曆芯吭呵把丶夹g部負責人、資深算法專家

演講議題：How to explore in machine learning pipeline

帶領團隊成員在計算機領域及深度學習領域深耕多年，相繼在視覺領域的各個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)者在計算機視覺、增量學習、深度網絡優(yōu)化等領域的技術研究和應用落地指明方向。

熊超：滴滴 AI Labs NLP 智能對話團隊負責人

演講議題：多輪對話技術探索以及在智能客服的應用實踐

在智能人機交互、智能客服、智能推薦等領域深耕近十年，是多項國際和國內技術專利發(fā)明人。他的探索對于推進滴滴全球化智能交通技術、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用實踐，尤其是多輪對話相關技術及其在滴滴智能客服機器人和智能輔助上的落地。

彭湃：騰訊優(yōu)圖實驗室高級研究員

演講議題：CV 算法在內容審核中的實踐與應用

主要負責優(yōu)圖實驗室深度學習和圖像理解方向的技術研究和項目落地，主導包括 Qzone 相冊、騰訊覓影、優(yōu)圖天眼、DeepEye 等重點項目的研究與落地。曾發(fā)表多篇研究論文，并被 CV 領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)者們分享計算機視覺在內容審核中的核心技術與實踐經驗。

齊彥杰：微博研發(fā)中心技術專家

演講議題：基于機器學習的微博個性化 Push 應用實踐

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，關注數(shù)據(jù)挖掘、用戶畫像、自然語言處理、個性化推薦系統(tǒng)等領域。他將分享基于機器學習的微博個性化 Push 應用實踐，開發(fā)者將對信息流推薦、push平臺信息推薦、用戶轉化等技術落地業(yè)務有全新的思路。

彭靖田：Google Developer Experts on Machine Learning

演講議題：使用 TensorFlow 2.0 實現(xiàn) AI 民主化

開源項目 Kubeflow 維護者，曾是 TensorFlow 社區(qū)全球前 40 的貢獻者，著書《深入理解 TensorFlow》，是國內第一本深度剖析 Google AI 框架的暢銷書，也是《TensorFlow快速入門與實戰(zhàn)》的作者。他的分享能夠幫助初學者快速掌握 TensorFlow 核心概念和架構，讓進階者更好理解模型結構設計、訓練及測試，進行參數(shù)調優(yōu)及損失函數(shù)設計，這些是開發(fā)者在 TensorFlow 應用場景實戰(zhàn)中的珍貴技能。

知識圖譜技術專題嘉賓

在知識圖譜技術專場中，我們榮幸邀請到了在研究和工業(yè)領域都有過大規(guī)模知識圖譜技術應用經驗豐富的技術專家。他們是由東南大學、清華大學、復旦大學、上交大、百度、螞蟻金服等一線專家組成的實力講師團。

漆桂林：東南大學教授、博士生導師

我們邀請到東南大學教授、博士生導師漆桂林教授作為知識圖譜技術專題出品人。他帶領團隊對知識圖譜從表示、推理、挖掘、融合、更新、問答等方面出發(fā)，研發(fā)了多個工業(yè)級產品。他主張“開放是知識圖譜發(fā)展的必由之路”，并致力于構建開放的知識圖譜社區(qū)——OpenKG。

李涓子：清華大學長聘教授、博士生導師，阿里藏經閣計劃學術負責人

演講議題：用知識為 AI 賦能

中國中文信息學會語言與知識計算專委會主任。她關注知識工程、語義 Web 和新聞挖掘。大數(shù)據(jù)對智能服務的需求已經從單純的搜集獲取信息，轉變?yōu)樽詣踊闹R提供服務，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用，同時為應對大數(shù)據(jù)時代知識工程的挑戰(zhàn)提供新思路。

肖仰華：復旦大學教授、博士生導師、復旦大學知識工場實驗室負責人

演講議題：大規(guī)模知識圖譜自動化構建技術與應用

上海市互聯(lián)網大數(shù)據(jù)工程技術中心副主任、多家規(guī)模企業(yè)高級顧問與首席科學家。知識圖譜技術發(fā)展迅速，知識圖譜的內涵遠遠超越了其作為語義網絡的狹義內涵。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體系持續(xù)漸進的發(fā)展過程。

朱其立：上海交通大學電子信息與電氣工程學院教授

關注自然語言處理、知識工程近十年。他的主要研究方向是使機器能夠理解人類語言并進一步生成人類語言，這是目前人工智能最具挑戰(zhàn)性的任務之一。他將與開發(fā)者們分享從大量文本中提取結構化知識、使用知識開發(fā)模型、到機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成果以及面臨的挑戰(zhàn)。

張揚：百度知識圖譜構建與認知團隊負責人

演講議題：百度知識圖譜的技術難題與業(yè)務應用

資深工程師及技術經理。他負責知識圖譜構建及圖譜認知核心算法的研發(fā)，在大規(guī)模知識圖譜構建及應用方面具有豐富的實戰(zhàn)經驗。他多年對知識圖譜的技術研究及落地到工業(yè)的實踐，能夠使開發(fā)者獲取最前沿的知識圖譜技術與經驗。

丁力：海知智能聯(lián)合創(chuàng)始人&CTO

演講議題：知識圖譜建模的技術探索與應用路徑

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

王昊奮：樂言科技 CTO

演講議題：知識驅動的智能問答在企業(yè)計算中的落地實踐

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

吳剛：北京知識圖譜科技有限公司 CEO

演講議題：知識圖譜賦能企業(yè)智能升級的技術與實踐

十中文信息學會語言與知識計算專委委員。十余年智能情報產品設計開發(fā)及實施經驗，讓他對人工智能、知識圖譜技術和產品、智能情報領域業(yè)務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)應用推動知識圖譜、人工智能技術在大型企業(yè)和政府的智能情報分析，智能檢索和知識問答應用，以此推動企事業(yè)單位智能化轉型。