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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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知识图谱技术实践(下)

作者 邵蓥侠  发布于  2018年4月9日 作者 邵蓥侠 关注 1 他的粉丝  发布于  2018年4月9日

什么是知识图谱,它与AI是什么关系?知识图谱可以解决哪些行业难题,如何在不同业务中成功落地?本课程将从0到1地详细解答,并通过剖析知识图谱技术在多个领域解决实际问题的不同案例,帮助企业理清落地思路。

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知识图谱技术实践(上)

作者 邵蓥侠  发布于  2018年4月8日 作者 邵蓥侠 关注 1 他的粉丝  发布于  2018年4月8日

什么是知识图谱,它与AI是什么关系?知识图谱可以解决哪些行业难题,如何在不同业务中成功落地?本课程将从0到1地详细解答,并通过剖析知识图谱技术在多个领域解决实际问题的不同案例,帮助企业理清落地思路。

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深度学习在图像理解中的应用

作者 熊鹏飞  发布于  2018年4月7日 作者 熊鹏飞 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月7日

此次视频主要分享的内容为:图像理解的定义;传统图像理解技术;深度学习基础知识;深度学习图像理解技术;图像理解进阶。

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深度学习在CTR中的应用

作者 张俊林  发布于  2018年4月6日 2 作者 张俊林 关注 1 他的粉丝  发布于  2018年4月6日 2

此次视频主要分享的内容为:当深度学习遇到CTR预估;传统主流CTR预估方法深度学习基础模型;深度学习CTR预估模型;互联网公司深度学习CTR案例。

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工程师的AI实践之路

作者 蔡超  发布于  2018年4月4日 作者 蔡超 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月4日

目前,人工智能、机器学习在很多人眼中是数据科学家们的专属武器,能够应用和掌握他们的数据科学家们都有着极其深厚的数学理论功底。那些想要学习和实践人工智能的工程师们往往要么是在打开相关书籍的时候被映入眼帘的数学公式吓倒,要么就是学习了很多机器学习的理论及算法但面对实际项目却手足无措。

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美团骑手智能助手的技术与实践

作者 何仁清  发布于  2018年4月3日 作者 何仁清 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月3日

今天我就和大家分享一下,在智能耳机和语音交互为载体条件下,如何在复杂的使用环境,用户群体多元化情况下,通过大数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术,让智能助手具备复杂场景精准识别、服务智能推送,智能引导、全语音操作等能力。最终在智能、安全、便捷、精准等几个维度上,全面提升骑手配送能力,从而提高整个配送效率和用户体验。

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从点击率提升到用户长期行为优化:浅谈人工智能技术在电商搜索的落地应用

作者 洪亮劼  发布于  2018年4月2日 1 作者 洪亮劼 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月2日 1

电子商务网站在当今人们的生活中扮演举足轻重的角色。根据中国电子商务研究中心最近发布的报告显示2017年上半年电子商务交易额达到13.35万亿元,其中网络零售市场交易额3.1万亿元 。各类电子商务网站兴起和发展为今天高速发展的中国经济以及日新月异的消费市场提供了越来越广阔的平台。今天,人们已经从简单的希望能够通过电子商务网站买到称心如意的商品发展到了希望通过电子商务网站这一扇窗口了解更加丰富的人生。

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深度学习在红豆Live直播推荐系统中的应用

作者 胡南炜  发布于  2018年4月1日 作者 胡南炜 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月1日

本次讲座主要探讨深度学习在直播推荐中的应用。与传统推荐系统不同,基于深度学习的推荐系统通过深度网络学习并提取多层次的特征,可将直播的节目和用户中的隐藏特征自动化的提取、关联、抽象出来。加之深度模型的使用可大大节约像特征工程对特征提取的巨大投入,同时满足快速训练、迭代等实时性要求。

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如何利用大规模机器学习技术解决问题并创造价值

作者 胡时伟  发布于  2018年3月31日 作者 胡时伟 关注 2 他的粉丝  发布于  2018年3月31日

目前深度学习在某些领域已经有了较成熟的解决方案,例如图像特征提取、语音识别、文本翻译等。但企业级应用涉及各个范围,以上只是企业经营过程中的一小部分。在其他领域如营销、反欺诈、广告等行业应用,就需要一些其他的算法和技术,比如说超高维的特征工程和算法。我将从机器学习的概念开始,讲到怎样做数据清洗处理、机器学习的典型建模流程、机器学习常见的评估指标,以及第四范式在金融、互联网领域应用机器学习的成功案例。

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如何构建低成本高效能的视觉感知系统

作者 潘争  发布于  2018年3月30日 作者 潘争 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月30日

低成本、高精度、实时性、低功耗是下一阶段自动驾驶环境感知方案的迫切需求,是自动驾驶产品落地的瓶颈。视觉是环境感知的各种方案中接近这一要求的方式。为了能够达到低成本高效能的目标,我们探索了多种方法,包括高效的物体检测、语义分割的深度学习算法、网络压缩和剪枝方法、Inferen阶段的GPU、FPGA加速等。结合多种方法,我们在嵌入式平台上实现了视觉感知的实时预测。

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通过语音和语言技术打造AI教育平台

作者 秦龙  发布于  2018年3月29日 作者 秦龙 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月29日

先声教育以语音识别和语音测评技术为基础打造了智能语音测评系统,实现了口语作业自动评判,并能第一时间对学生的发音问题给出反馈。此外,先声还运用自然语言处理技术实现了英语作文自动批改,不仅可以为作文打分,更会对学生的拼写、语法、用词等错误给出修改建议。本次分享将介绍先声的语音测评和写作批改技术的发展历程、技术原理、算法选择等问题,并与大家一起探讨未来人工智能技术如何更好得同教育相结合。

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从视觉计算近期进展“管窥”AI之ABCDE

作者 山世光  发布于  2018年3月28日 1 作者 山世光 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月28日 1

报告将在回顾计算机视觉领域近期部分重要进展的基础上,对此次AI热潮背后的深度学习技术源起和基本原理做概括性的介绍,特别是将探寻深度学习与脑神经科学的关系。之后,将以一个具体的例子为切入点,介绍深度学习给AI研发带来的方法论上的变迁,继而分析深度学习对全面实现AI的不足之处以及未来需要努力的方向。

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