2016 年起，人工智能成為中國開發(fā)者重點關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域，以深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的計算機視覺、自然語言處理、語音相關(guān)技術(shù)成為滲透最廣的三個 AI 技術(shù)領(lǐng)域。然而，在這樣的背景下，AI 仍是一個非常前沿的學(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？
與此同時，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)級實戰(zhàn)經(jīng)驗的同學(xué)，議價能力很高；相反，一般水平的同學(xué)卻有點過剩了。
“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)者理解機器學(xué)習(xí)與知識圖譜的技術(shù)發(fā)展提供思路。
截至目前，已有 17 位海內(nèi)外重磅嘉賓確認出席演講，他們將為我們帶來當(dāng)下最具價值影響力的機器學(xué)習(xí)與知識圖譜技術(shù)前沿內(nèi)容。
為滿足開發(fā)者們對內(nèi)容深度和廣度上的不同需求，本屆大會還單獨設(shè)置了一整天的深度技術(shù)培訓(xùn)，以及兩天機器學(xué)習(xí)和知識圖譜主會議環(huán)節(jié)，探討技術(shù)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(shù)培訓(xùn)
5 月 26 日：主會議 · 機器學(xué)習(xí)
5 月 27 日：主會議 · 知識圖譜
機器學(xué)習(xí)技術(shù)專題嘉賓
關(guān)注機器學(xué)習(xí)理論定義時，需要與技術(shù)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(nèi)外科技公司的一線科學(xué)家，詳述大平臺背后的機器學(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。
華先勝：阿里達摩院城市大腦實驗室負責(zé)人
本次機器學(xué)習(xí)專題邀請到達摩院城市大腦實驗室負責(zé)人華先勝作為出品人，他同時也是 IEEE Fellow，ACM 杰出科學(xué)家。從千人千面、千貨千面到機器設(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(shù)研發(fā)和實踐提供新的思路。
劉杉：騰訊集團杰出科學(xué)家和音視頻實驗室負責(zé)人
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。
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(nèi)容發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用
人工智能與創(chuàng)新孵化團隊負責(zé)人，擁有近二十年的算法研發(fā)創(chuàng)新和管理經(jīng)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(lǐng)域的研究以及成果落地和產(chǎn)品化有豐富經(jīng)驗。他將與開發(fā)者們分享機器視覺前沿技術(shù)的獨特思考以及行業(yè)應(yīng)用實例解析。
謝迪：?？低曆芯吭呵把丶夹g(shù)部負責(zé)人、資深算法專家
演講議題：How to explore in machine learning pipeline
帶領(lǐng)團隊成員在計算機領(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(xué)習(xí)、深度網(wǎng)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。
熊超：滴滴 AI Labs NLP 智能對話團隊負責(zé)人
演講議題：多輪對話技術(shù)探索以及在智能客服的應(yīng)用實踐
在智能人機交互、智能客服、智能推薦等領(lǐng)域深耕近十年，是多項國際和國內(nèi)技術(shù)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(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)用實踐，尤其是多輪對話相關(guān)技術(shù)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(nèi)容審核中的實踐與應(yīng)用
主要負責(zé)優(yōu)圖實驗室深度學(xué)習(xí)和圖像理解方向的技術(shù)研究和項目落地，主導(dǎo)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(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)者們分享計算機視覺在內(nèi)容審核中的核心技術(shù)與實踐經(jīng)驗。
齊彥杰：微博研發(fā)中心技術(shù)專家
演講議題：基于機器學(xué)習(xí)的微博個性化 Push 應(yīng)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(guān)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(lǐng)域。他將分享基于機器學(xué)習(xí)的微博個性化 Push 應(yīng)用實踐，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。
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(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)，讓進階者更好理解模型結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練及測試，進行參數(shù)調(diào)優(yōu)及損失函數(shù)設(shè)計，這些是開發(fā)者在 TensorFlow 應(yīng)用場景實戰(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力講師團。
漆桂林：東南大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師
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(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。
李涓子：清華大學(xué)長聘教授、博士生導(dǎo)師，阿里藏經(jīng)閣計劃學(xué)術(shù)負責(zé)人
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，同時為應(yīng)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(fù)旦大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、復(fù)旦大學(xué)知識工場實驗室負責(zé)人
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)涵遠遠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)漸進的發(fā)展過程。
朱其立：上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院教授
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(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)。
張揚：百度知識圖譜構(gòu)建與認知團隊負責(zé)人
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。他負責(zé)知識圖譜構(gòu)建及圖譜認知核心算法的研發(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戰(zhàn)經(jīng)驗。他多年對知識圖譜的技術(shù)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(shù)與經(jīng)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(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。
王昊奮：樂言科技 CTO
演講議題：知識驅(qū)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(xué)會語言與知識計算委員會副秘書長。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。
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(shù)與實踐
十中文信息學(xué)會語言與知識計算專委委員。十余年智能情報產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)及實施經(jīng)驗，讓他對人工智能、知識圖譜技術(shù)和產(chǎn)品、智能情報領(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。
劉陽陽：螞蟻金服人工智能部技術(shù)專家
演講議題：知識圖譜賦能企業(yè)智能升級的技術(shù)與實踐
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?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。
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