2016 年起，人工智能成為中國開發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，不同領域不同產業的 AI 應用場景復雜度與日俱增，給很多開發者樹立了天然門檻。

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，我們發現：在國際頂會或學術會議上發表過論文、或有過相關大規模工業級實戰經驗的同學，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、專業知識匱乏、優質學習資源難覓、交流渠道狹窄……”這是不少AI 從業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 開發者們又該如何脫穎而出？

5 月 26 日- 5 月 27 日，由中國 IT 社區 CSDN 與數字經濟人才發展中心聯合主辦的第一屆 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業公司的一線技術專家。希望能夠以他們的前瞻性視野，為開發者帶來全球化視野下最前沿的技術解讀，為開發者理解機器學習與知識圖譜的技術發展提供思路。

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、海康威視、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領域應用案例面臨的挑戰，以及業內最前沿的解決方案。

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趨勢，相信華先勝在深入探索計算機視覺與城市大腦行業近三十年之后，能夠給我們理解技術研發和實踐提供新的思路。

劉杉深耕數據壓縮和網絡傳輸協議等行業標準領域，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明人，也是已定稿國際標準 H.265/HEVC v4 和正在研發的下一代國際視頻編解碼標準 VVC 的聯合主編，真正做到了讓業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，這對于行業提高效率、效益和創新能力至關重要。

演講議題：視頻理解在個性化推薦與內容發現中的應用

人工智能與創新孵化團隊負責人，擁有近二十年的算法研發創新和管理經驗。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。他將與開發者們分享機器視覺前沿技術的獨特思考以及行業應用實例解析。

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表論文近 20 篇。他的分享將為開發者在計算機視覺、增量學習、創新互聯絡優化等領域的技術研究和應用落地指明方向。

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。

演講議題：CV 算法在內容審核中的實踐與應用

主要負責優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、優圖天眼、DeepEye 等重點項目的研究與落地。曾發表多篇研究論文，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。

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、數據分析等方向的研發工作，關注數據挖掘、用戶畫像、自然語言處理、個性化推薦系統等領域。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務有全新的思路。

演講議題：使用 TensorFlow 2.0 實現 AI 民主化

開源項目 Kubeflow 維護者，曾是 TensorFlow 社區全球前 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》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，進行參數調優及損失函數設計，這些是開發者在 TensorFlow 應用場景實戰中的珍貴技能。

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領域都有過大規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。

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，研發了多個工業級產品。他主張“開放是知識圖譜發展的必由之路”，并致力于構建開放的知識圖譜社區——OpenKG。

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。大數據對智能服務的需求已經從單純的搜集獲取信息，轉變為自動化的知識提供服務，這也給知識工程提出了很多挑戰性的問題。她將介紹知識工程四十年來的研究與應用，同時為應對大數據時代知識工程的挑戰提供新思路。

演講議題：大規模知識圖譜自動化構建技術與應用

上海市互聯網大數據工程技術中心副主任、多家規模企業高級顧問與首席科學家。知識圖譜技術發展迅速，知識圖譜的內涵遠遠超越了其作為語義網絡的狹義內涵。他主張知識比數據更重要，相信他的分享能夠幫助開發者更好理解知識圖譜是作為一種技術體系持續漸進的發展過程。

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性的任務之一。他將與開發者們分享從大量文本中提取結構化知識、使用知識開發模型、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。

演講議題：百度知識圖譜的技術難題與業務應用

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，在大規模知識圖譜構建及應用方面具有豐富的實戰經驗。他多年對知識圖譜的技術研究及落地到工業的實踐，能夠使開發者獲取最前沿的知識圖譜技術與經驗。

演講議題：知識圖譜建模的技術探索與應用路徑

OpenKG 發起人之一，也是基于社群的中文知識圖譜數據標準 cnSchema 的主導開發者，全球首款語義搜索引擎 Swoogle 的作者，美國開放政府數據 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。基于知識圖譜與語義搜索領域多年的探索，他將為開發者提供最前沿的技術和應用視野。

演講議題：知識驅動的智能問答在企業計算中的落地實踐

大的中文知識圖譜 zhishi.me 創建人，OpenKG 知識圖譜聯盟發起人，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管理經驗。

演講議題：知識圖譜賦能企業智能升級的技術與實踐

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、智能情報領域業務有深厚積累和深刻理解。他現在致力于通過知識圖譜平臺以及知識圖譜行業應用推動知識圖譜、人工智能技術在大型企業和政府的智能情報分析，智能檢索和知識問答應用，以此推動企事業單位智能化轉型。

演講議題：知識圖譜賦能企業智能升級的技術與實踐

現任螞蟻金服自然語言處理與知識圖譜技術專家。他從事自然語言處理、搜索及知識圖譜等方向算法研發工作十余年；相信他豐富的經驗能夠幫助開發者解決搜索推薦、自然語言處理及知識圖譜方向的技術問題，他對個性化推薦算法、知識圖譜核心算法的理解也將對應用場景落地極具參考作用。

聽機器學習與知識圖譜一線大咖說一說技術落地應用場景面臨的實際問題，看頂尖技術專家探討最前沿的技術應用，關注國家政策對AI技術的導向…相信這些頂尖學者和科學家的全球性視野，將為我們理解機器學習與知識圖譜的技術發展趨勢和應用場景落地提供新的思路。

網站標題：中國AI開發者代碼這條路還能走多久？
URL網址：http://www.js-pz168.com/news8/100708.html

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