当前位置: 首页 » 行业资讯 » 工业自动化»聚焦人工智能顶级行业盛宴 46位行业大咖将立体剖析眼中机器智能
   

聚焦人工智能顶级行业盛宴 46位行业大咖将立体剖析眼中机器智能

 46.1K
     [点击复制]
放大字体  缩小字体 发布日期:2017-05-20   浏览次数:664
核心提示:作为一场聚焦人工智能的顶级行业盛宴,2017全球机器智能峰会(GMIS 2017)将于5月27日至28日在北京正式举行。在这两天的时间内,从技术先锋到产学研大牛再到产业明星,46 位嘉宾将立体剖析他们眼中的机器智能,面对着大量超规格干货内容,如何才能在现场快速消化?

作为一场聚焦人工智能的顶级行业盛宴,2017全球机械智能峰会(GMIS 2017)将于5月27日至28日在北京正式举办。在这两天的时光内,从技巧前锋到产学研年夜牛再到家当明星,46 位佳宾将平面分析他们眼中的机械智能,面临着年夜量超规格干货内容,若何能力在现场疾速消化?

人工智能


语音交互范畴

语音日渐成为人机交互的主要方法,而语音交互范畴的分享在本次年夜会也是重点之一,腾讯人工智能试验室副主任,前美国微软研讨院语音和对话组首席研讨员,语音辨认与深度进修范畴的专家俞栋就将带来《语音辨认范畴的前沿研讨》演讲。

思必驰结合开创人、首席迷信家俞凯博士则带来《迈向智能认知型对话交互》的主题演讲,深刻分析智能语音交互行业新意向。另外,语音交互范畴的另外一重头企业科年夜讯飞也将表态,科年夜讯飞履行总裁胡郁将在会上分享《人工智能+共立异世界》。

天然说话处置

2016年里约奥运会时代,昔日头条有一名新员工,它撰写了457篇有关羽毛球、乒乓球、网球的新闻简讯和赛事报导,天天30篇以上的产量,让普通记者难以望其项背。它就是应用天然说话处置、视觉图形处置和机械进修技巧的写稿机械人 xiaomingbot。在此次 GMIS 年夜会上,昔日头条人工智能试验室主任、副总裁马维英博士将带来《信息流的将来与人工智能的机遇》的出色演讲。

假如说 xiaomingbot 是默默无闻耕作在写稿届,那搜狗旗下一位叫「汪仔」的问答机械人则在江苏卫视《一站究竟》节目中屡次克服人类选手,一炮而成为网红机械人。在年夜会上,搜狗 CEO 王小川不只会带来《人工智能技巧与思虑》的主题演讲,还会让汪仔在年夜会上睁开一场出色的人机年夜战。与此同时,竹间智能科技开创人&CEO简仁贤、图灵机械人 CEO 俞志晨也将在年夜会中做深度演讲,诠释让机械懂得世界面前的要义。

人工智能平台

人工智能贸易化势弗成挡,不管是业内巨子,照样创业公司都在安排人工智能开辟平台。

第四范式的开创人戴文渊就职百度时,曾主导开辟了百度搜刮营销专业版凤巢体系,这个体系引入了深度进修,使百度变现才能在4年中晋升8倍。在 GMIS 年夜会上,戴文渊将带来《构建AI贸易年夜脑》的主题演讲,讲述他是若何经由过程产物化的情势完成AI的贸易价值。

与戴文渊一样,地平线机械人开创人余凯也曾是百度人。分开之前,余凯任百度深度进修研讨院担任人。地平线努力于基于深度神经收集的人工智能「年夜脑」平台,包含软件和芯片。在年夜会上,余凯将针对《主动驾驶中的深度进修》这一主题与年夜家停止分享。

金融+医疗+认知智能+运筹学

在BAT中,除百度和腾讯以外,阿里异样在结构人工智能,将研讨设在蚂蚁金服架构下。而漆远作为蚂蚁金服 VP、首席数据迷信家,他所引导的团队一向从事深度进修、增强进修等人工智能范畴的前沿研讨,努力于为蚂蚁金服各营业场景注入新的科技力气,将智能技巧赋能于各条营业线和各类运用。今朝为止,已在阿里的智能客服和智能营销方面获得优越的成就。

此次漆远将出现关于《金融生涯范畴的AI平台树立及运用》主题演讲,分享 AI 技巧在金融场景中的伟大价值。

漆远带来的是人工智能+金融的运用场景,而拍医拍的结合开创人杨琼将率领年夜家停止一场关于《人工智能+医疗——噱头,照样将来》的商量。

在此次年夜会上,iPIN 开创人、CEO杨洋将经由过程《认知剖析—透过机械从新审阅贸易实质》的主题演讲,深度解析认知盘算所带来的贸易机会。而杉数科技结合开创人、首席迷信家葛冬冬将在此次年夜会上针对《在人工智能时期,运筹学能做些甚么?》这一命题给出谜底。

技巧层面

从无监视进修到穿插学科

年夜会第一天,有「LSTM 之父」之称的深度进修神经收集开辟者 Jürgen Schmidhuber 将起首带来主题为《真实的人工智能将会转变一切(True Artificial Intelligence Will Change Everything)》的收场演讲。在这场演讲中,Schmidhuber 将商量 21 世纪最主要的变更力气之一——人工智能,他以为人工智能行将转变我们人类文明的每个方面。作为一名通用人工智能的主要支撑者,他还将在 GMIS 2017 谈到他对人工智能将来的意见,而且还将畅想人工智能与人类文明的配合命运。

紧随厥后,微软人工智能首席迷信家邓力将分享《无监视进修的最新停顿(Recent Advances in Unsupervised Learning)》。他以为,聚类办法、GAN 和变分自编码器(VAE)等传统无监视进修办法存眷的重点是对输出数据的构造建模,而邓力则将商量一种经由过程摸索输入构造来停止无监视进修的办法和为这类进修技巧的新型本钱函数成绩所提出的新技巧——随机原始-对偶梯度(SPDG:stochastic primal-dual gradient)。

在懂得这项无监视进修的前沿停顿以后,腾讯AI Lab副主任俞栋又将带我们洞悉《语音辨认范畴的前沿研讨》。

在第一世界午的三场 Session 中,第一场是专门的机械进修主题。

起首,俄亥俄州立年夜学感知与神经动力学试验室主任、年夜象声科首席迷信家汪德亮将分享《基于深度进修的语音降噪技巧》。以后,地平线机械人开创人余凯将解读《主动驾驶中的深度进修》。在这个 GMIS Session 中,余凯将从技巧的角度分享深度进修在主动驾驶方面的运用,让受众懂得主动驾驶体系从感知到决议计划的全部进程。

在这场 Session 中,清华年夜学副传授朱军还将更进一步地对清华年夜学机械进修组开源的「珠算(ZhuSuan)」软件库停止解读。

另外一场 Session 则是专为机械进修与其它范畴的穿插学科所设置的。

个中,在人工智能上获得胜利的「起义者」Gary Marcus 将对《掌握智能与机械智能(Control Intelligence and Machine Intelligence)》停止一个周全的概述。

接上去,来自北京师范年夜学认知神经迷信与进修国度重点试验室的吴思传授将分享《视觉信息处置的静态轨则》,他将从神经迷信的角度为我们论证解析为何「静态信息处置是智能的症结,而猜测又是静态信息处置的症结」。

值得一提的是,本届GMIS还约请到了《来临》的迷信参谋兼麦吉尔年夜学说话学系副传授 Jessica Coon,她将对《来临》面前的说话学停止解读,带你进入外星人、说话学实地考核和广泛文法的奇异范畴。

懂得了说话学的魅力以后,杉数科技结合开创人、首席迷信家、上海财经年夜学穿插迷信研讨院院长葛冬冬又将带我们走进运筹学的范畴。运筹学是一门研讨如何处置工作更有用的学科(是以杀青「优化」或「最优化」经常是运筹学的目的);现在,从治理、金融、盘算机、军事到平常生涯的详细成绩,运筹学都能给出可实行的处理计划。在 GMIS,葛冬冬将商量分享优化运筹在人工智能时期的挑衅和机会、工业理论办法和该范畴的任务偏向。

而在接上去的另外一场「前锋青年」主题的 Session 上,第四范式结合开创人兼首席研讨迷信家陈雨强、NIPS 2016 最好论文《价值迭代收集(Value Iteration Network)》的作者之一&伯克利在读博士吴翼两位青年迷信家将经由过程演讲分享他们在机械进修前沿上的研讨和思虑。

最初,环绕「机械智能时期的青年前锋视野」的主题,加州年夜学伯克利分校盘算机系在读博士姜碧野、卡内基梅隆助理传授 Zachary Lipton、澎峰科技开创人张先轶、Abundy 开创人& CEO邹昊和 Fusion Fund(A.K.A NewGen Capital) 开创合股人张璐等青年前锋将配合分享评论辩论他们对机械智能时期的不雅点和意见。

从迁徙进修到启示式搜刮

比拟于第一天密集的前沿解读和技巧分享,年夜会第二天的演讲更着重人工智能的家当运用和社会价值,但个中也有一些值得存眷的技巧内容值得等待。

第二天上午,吴翼的博士生导师Stuart Russell将在收场演讲中分析人工智能以后所面对的挑衅和困难。这位有名的人工智能学者是人工智能「尺度教科书」《人工智能:一种古代办法》作者之一,这本尺度教科书今朝已被全球 1300 多所年夜学选为教材。

迁徙进修是最近机械进修研讨的一个主要偏向,是指将在一个场景中进修到的常识迁徙到另外一个场景运用中。在GMIS 2017上,第四范式结合开创人兼喷鼻港科技年夜学传授杨强将在 Russell 的分享以后为我们解读迁徙进修方面的研讨。

接上去在科年夜讯飞履行总裁胡郁和蚂蚁金服首席数据迷信家漆远的演讲以后,上海交年夜传授、思必驰结合开创人兼首席迷信家俞凯将解读《迈向智能认知型对话交互》。

最初的技巧分享来自阿尔伯塔年夜学传授、盘算机围棋顶级专家 Martin Müller。他将在 GMIS 2017上解读《深度进修时期的启示式搜刮》。

 
 
 
[ 行业资讯搜索 ]  [ 加入收藏 ]  [ 告诉好友 ]  [ 打印本文 ]  [ 关闭窗口 ]
 
 
展会更多+
视频更多+
点击排行
 
网站首页 | 网站地图 | 排名推广 | 广告服务 | 积分换礼 | 网站留言 | RSS订阅