地点:二层 2号会议厅

专题:主会场

本专场将邀请国内外顶尖人工智能技术专家给大家分享AI在金融、芯片、自动驾驶等领域的最新技术探索,相关技术趋势如机器学习、计算机视觉等如何发展,有哪些值得我们深入思考和借鉴的?

by 郭蕾

极客邦科技
总编辑
把内容交付这件事做好

今年是AICon的第2年,就一个会议内容产品而言,我们想要给用户交付什么知识?又是如何完成交付的?怎么去理解内容交付这件事?

by 孟夕

InfoQ
AICon大会主编
AICon的正确参会姿势

by 颜水成

360集团副总裁
人工智能研究院院长
AI,回归商业本质

by 马维英

字节跳动副总裁
人工智能实验室负责人
人工智能在文本、视频、语音、音乐等领域的最新发展和应用

字节跳动公司的使命是建立新一代全球信息平台,从内容创作、分发、互动和交流的每一个环节,用人工智能技术赋能,提升用户体验,促进人类信息与知识交流的效率与深度。例如,通过计算机视觉、自然语言理解和生成技术开发的自动写稿机器人,能够自动理解体育视频并产生新闻播报。通过人工智能辅助内容审核,能够处理每天海量用户生成的各种内容。通过计算机视觉技术在手机端的应用,包括人脸检测和关键点定位、通用物体检测和识别,图像分类、分割、智能化美颜美妆、人体姿态估计、手势识别、手指关节点定位、SLAM等,抖音赋能每个人都能创作出高质量和内容丰富的短视频。在音频内容创作方面,基于深度学习的语音合成系统,应用到新闻播报和小说听书。同时,我们还在积极探索个性化合成技术,包括模拟不同发音人的音色与风格等。音乐是具有高商业价值的内容形式,同时也是构成其它内容的重要元素,因此音乐生成也是我们探索的研究方向。

在这个演讲中,我将会介绍人工智能在文本、视频、语音、音乐的自动理解和生成技术的最新发展,以及在内容创作和交流上的许多新的应用。

听众受益:

1. 了解人工智能前沿技术趋势

2. 了解人工智能在计算机视觉、NLP、深度学习等领域的最新技术应用

by 薄列峰

京东数字科技
AI实验室首席科学家
人工智能在金融领域的应用和进展

人工智能是提升金融服务效率、降低金融服务成本、实现普惠金融的关键要素。从智能获客到量化运营,从身份核验到人脸支付,从反欺诈到风险控制,人工智能正在广泛而深刻地影响着金融领域。京东金融以创造长期的行业价值和社会价值为核心价值观,推动深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、巡检机器人等技术在金融领域的深度应用 ,不断提高成本效率和用户体验。

在本次演讲中,我将会介绍人工智能在金融领域的发展现状,三维计算机视觉、售前导购对话机器人、递归神经网络及其在金融领域的应用,和人工智能在金融领域面临的挑战和机遇。

 

演讲提纲:

  1. 人工智能在金融领域的发展现状
  2. 前沿趋势I:三维计算机视觉及其应用实例
  3. 前沿趋势II:售前导购对话机器人及其应用实例
  4. 前沿趋势III:递归神经网络及其应用实例
  5. 人工智能在金融领域的挑战和机遇

 

听众收益点:

  1. 了解人工智能在金融领域的发展现状
  2. 了解三维计算机视觉、售前导购对话机器和递归神经网络
  3. 了解人工智能在金融领域的多个最新应用实例
  4. 了解人工智能在金融领域的挑战和机遇

by 田奇

华为诺亚方舟实验室
计算视觉首席科学家

by 谢凌曦

美国约翰霍普金斯大学
博士后研究员
平安城市视觉分析的十大挑战

平安城市是智慧城市中的关键一环,而视觉分析则对平安城市建设具有重大作用。视觉分析广泛作用于平安城市中的灾害预警、犯罪预防及辅助侦查、异常事件检测等。视觉分析虽然在平安城市中应用前景广阔,然而也面临着诸多挑战和困难。

在本次演讲中,我将重点介绍平安城市的应用前景和市场现状、视觉分析在平安城市中的技术概览和面临的十大挑战。同时,我将针对这十大挑战逐条介绍其面临的问题和目前尝试解决对应问题的主流技术方案。在本次演讲的最后,我也将对平安城市中视觉分析任务的发展进行总结和展望。

演讲提纲:

  1. 平安城市的背景介绍
  2. 平安城市的应用前景和市场现状
  3. 平安城市视觉分析技术概览
  4. 平安城市视觉分析十大挑战和对应的主流解决方案
  5. 平安城市视觉分析任务的总结和展望

听众受益点:

  1. 了解平安城市应用前景和市场现状
  2. 了解平安城市视觉分析面临的十大挑战
  3. 了解平安城市视觉分析未来的发展方向

by 朱军

清华大学计算机系教授
清华大学人工智能研究院院长助理
不确定和对抗环境下的机器学习探讨

When we apply machine learning in real applications, we need to address some important challenges. First, the world is an uncertain place because of physical randomness, incomplete knowledge, noise, ambiguities, and contradictions. It is critical to model uncertainty and draw inference for intelligent systems. Second, ML algorithms (e.g., deep networks) can be vulnerable to some adversarial noise. This is of high risk in high-stakes and security-critical applications. In this talk, I will present some advances in probabilistic machine learning (particularly a ZhuSuan probabilistic programming library and some scalable algorithms) and adversarial attack and defense for deep networks. Some application cases in semi-supervised learning, few-shot learning and crowdsourcing will be highlighted. For adversarial attack and defense, our methods won the first places in all three tasks in NIPS 2017 competition organized by Google Brain. 

机器学习在解决实际应用问题时需要解决一些重要挑战。首先,由于物理随机性、不完全信息、噪声、歧义、冲突等因素,我们要处理的对象普遍存在不确定性。因此,智能系统需要对不确定性进行有效的建模和推理。其次,在对抗噪声的情况下,很多机器学习算法(如深度神经网络)往往比较脆弱,容易被误导,这给高风险、安全敏感的应用带来了很多潜在威胁。在这个报告中,我将介绍概率机器学习的一些进展(特别是珠算概率编程库和一些可扩展的推理算法)以及深度神经网络的对抗攻击与防御,并且介绍一些典型的应用案例,包括半监督学习、小样本学习、众包学习。在对抗攻击与防御方面,我们的部分工作获得谷歌大脑在NIPS 2017组织的国际比赛的所有三个任务的冠军。

演讲提纲:

1. 概率机器学习介绍

2. 珠算概率机器学习编程框架

3. 概率机器学习应用案例

4. 深度神经网络的对抗攻击与防御

听众受益点:

1. 了解概率机器学习的概念和方法

2. 了解概率机器学习的应用实例和编程库

3. 了解深度学习对抗攻击与防御的方法和经验

by 夏威

亚马逊
资深研发科学家
从研究到落地:大规模AI/CV落地应用的趋势和挑战

本次讲座将从一个比较大的维度简要介绍下AI应用的核心要素,大致的产业链格局,AI+的具体落地案例以及技术和产业的一些发展趋势。同时从技术出发,结合Amazon Rekognition云视觉平台的具体案例,分享一些计算机视觉从研究到落地可能遇到的挑战以及应对经验。

演讲提纲:

1. AI核心要素和产业链格局

2. 常用AI+的具体落地案例,重点介绍视觉识别

3. Amazon Rekognition平台和案例介绍

4. 视觉识别领域研究和工业应用异同

5. 如何搭建大规模视觉识别训练和测试系统

6. 大规模算法部署实例

 

听众收益:

1. 了解AI行业的核心要素和大致格局

2. 了解大规模视觉识别应用中研发到模型部署的过程和挑战

3. 大规模视觉识别模型部署的实例

by 刘道福

寒武纪
副总裁
人工智能芯片技术发展与应用

人工智能正在划时代的改变着经济结构和行业生态,用科技创新推动社会变革。人工智能的蓬勃发展得益于计算力、算法、数据三大核心要素的升级优化,作为物理硬件基础,计算力已成为人工智能价值释放的动力引擎,决定着人工智能发展的进程。

智能芯片是人工智能计算平台的核心,是计算力的最主要承载者,智能芯片的发展决定着人工智能运算能力的上限,对人工智能产业发展具有关键的引领性作用。寒武纪作为全球智能芯片领域的先行者,一直专注于用人工智能芯片技术的突破与创新,驱动计算力这一人工智能价值释放的引擎。

在本次演讲中,我将会为听众分享AI计算硬件的发展与前沿趋势、人工智能芯片技术的最新技术进展、寒武纪最先提出的端云一体智能处理思路以及人工智能芯片在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、AIoT等领域的应用。

演讲提纲:

1. 人工智能技术发展历程与核心要素

2. AI计算硬件发展与前沿趋势

3. 深度学习专用处理器技术介绍

4. 人工智能芯片应用领域及应用实例

听众受益点:

1. 了解人工智能行业发展与最前沿趋势

2. 了解深度学习处理器的最新技术进展

3. 了解人工智能芯片多种应用实例

by 韩旭

文远知行
CEO兼联合创始人
L4级自动驾驶的进展和展望

无人驾驶离我们并不遥远。

在汽车新时代下,自动驾驶汽车就是不断迭代的“车灯”,而路边的感知基站就是“路灯”。“单车智能”和“车路协同”不仅能够提升自动驾驶汽车的安全性,还能提高道路利用效率,优化未来交通体系。因此,要攻破全方位实施车车、车路实时动态信息交互的难题,做好自动驾驶车辆的技术研发,即“单车智能”,对促进车路协同运作起着重大作用。而在“车路协同”的大趋势下,智能网联汽车对移动通讯的要求越来越高,网络的大带宽、低时延对无人驾驶汽车尤为重要。实现“单车智能”和“车路协同”的完美配合,是L4级自动驾驶汽车在中国商业化落地的关键一步。

提纲:

  1. 自动驾驶的分级以及进行L4级自动驾驶研发的必要性
  2. 目前全球L4级自动驾驶市场的发展及资本现状
  3. 文远知行在单车智能上的研发进展及领先技术
  4. 通过5G实现车路协同的技术突破
  5. 全国率先推出L4级自动驾驶出租车对自动驾驶在中国商业化落地的意义

听众收益点:

  1. 了解L4自动驾驶技术的最新发展现状
  2. 了解自动驾驶在“单车智能“上的各方面研发技术
  3. 了解自动驾驶在中国的商业化落地前景
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