Ada程序员节这一天，科大讯飞在合肥召开了首届全球1024开发者大会，会上科大讯飞发布了“1024计划”，引发我们对人工智能领域发展的新思考。在AI圆桌论坛环节，大家纷纷认为人工智能将在金融、医疗、制造业、自动驾驶、教育和语音交互等领域大有可为，AI已经来到我们身边，我们是可以借助AI弯道超车，实现技术上较大突破的，换句话说，AI可以塑造更美好的世界！
由极客邦科技InfoQ中国主办的AICon全球人工智能技术大会，将与大家一起探寻AI的边界，『助力人工智能落地』。大会将汇聚目前国内外顶尖的AI落地案例，技术点涵盖机器学习、深度学习、搜索推荐、自动驾驶、NLP、图像识别等。目前大会6折报名倒计时2天，可点击文末“阅读原文”报名锁定席位！
部分精彩案例抢先看
张重阳
微信小程序商业技术高级研究员
张重阳，2014年加入微信，先后负责用户画像建设，lookalike人群定向，微信斑马系统，小程序广告系统，小程序商业化技术，专注于自然语言处理，计算广告，机器学习，数据变现等技术方向，加入微信前曾就职于微软，科大讯飞从事自然语言处理，语音，搜索推荐，计算广告等技术研究。
演讲题目：微信小程序商业智能技术应用实践
摘要：2017年初微信小程序正式上线，经过一年的发展，人们已经逐渐认识到小程序带来的便利，随着越来越多的人开始使用小程序，小程序已经成了微信生态系统中不可分割的一部分。我将和大家一起分享小程序在商业化方向的技术尝试和相关应用案例，包括商业智能，数据决策，用户分析，个性化推荐等，并与大家一起探讨小程序未来的发展方向。
听众受益：
1、了解微信小程序商业化方向
2、机器学习中多源异构的数据的融合方法
3、如何打通线上线下数据提高转化
胡南炜
微博机器学习计算和服务平台负责人
胡南炜，资深架构师，微博机器学习计算和服务平台负责人。博士毕业于北京航空航天大学计算机科学和工程系，多年软件工程研发和互联网从业经验，个人技术专长为大数据，云计算技术和机器学习。2014年加入微博，负责微博机器学习计算和服务平台开发。
演讲题目：深度学习在推荐系统中的应用
摘要：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。
我主要会从推荐系统的两个关键技术点：召回和排序，来讲解深度学习模型的应用，包括推荐召回中的标签提取，结果排序中的CTR预估等方面，探讨深度神经网络在自然语言处理和CTR预估领域中的优势与挑战，以及深度推荐系统的前景与发展。
胡时伟
第四范式首席架构师
胡时伟，第四范式联合创始人，在大规模机器学习、广告、搜索、行业垂直应用、系统运维、研发团队管理等领域拥有丰富经验。在百度任职期间作为系统架构负责人，主持了百度商业客户运营、凤巢新兴变现、“商业知心”搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作。现任第四范式首席架构师，带领产品研发团队打造出国内首款人工智能全流程平台“第四范式·先知”，“先知”平台荣获中国智能科技最高奖－吴文俊人工智能科学技术奖一等奖。
演讲题目：大规模机器学习平台的技术实践
摘要：本次演讲从维度的概念、算法设计、工程架构、实践经验等多个方面，和大家一起分享和探讨第四范式在机器学习产品设计和工程优化方面的心得，以及如何将AI变成产品并实现商业价值。
主要内容为：
1.关于机器学习产品设计与工程优化方面的思考；
2.结合银行反欺诈案例，分析高维大规模机器学习如何应用于具体业务提升中；
3.如何降低企业应用机器学习技术的成本；
4.有效的AI产品化所带来的行业智能化变革。
尹大胐
摩拜单车首席科学家
尹大胐，摩拜单车首席科学家。他从0到1组建了摩拜的数据团队，目前该团队包括了算法及人工智能，商业智能分析，可视化分析，数据服务及数据架构组。团队产生的报表、算法和数据服务支撑着运营、财务、产品、市场、客服及政务等各个业务线，帮助公司以数据驱动的方式高速发展。在加入摩拜之前，他在Esri 和Dhgate 分别任职产品工程师和高级数据工程师。
演讲题目：摩拜的人工智能实践
摘要：共享单车在不到一年的时间里成为城市一道彩色风景线，在便利市民短途出行的同时，单车的运营管理也日渐成为一个巨大的挑战。本次分享中，我会介绍摩拜单车如何利用大数据和人工智能技术解决运营中出现的违停、潮汐现象，以及在优化调度方面的最新探索。
张瑞
知乎机器学习团队负责人
张瑞，知乎机器学习团队负责人。2012 年毕业于北京邮电大学通信工程研究生专业，毕业后一直从事搜索引擎及自然语言处理方向的研发工作，此前曾就职于百度及豌豆荚。
演讲题目：知乎 News Feed 的演进实战
摘要：News Feed 是用户进入知乎的第一个页面，也是知乎最大的流量入口之一。从 2016 年年底开始，我们使用机器学习技术对知乎的 News Feed 进行了改进，期间经历了 Edge Rank - Learning to Rank - DNN 模型推荐等阶段，并且取得了不错的成果：News Feed 的正向交互率提升了 100%，用户在 Feed 页的停留时长上升了 40%。我们会从产品和技术等方面向大家阐释我们过去一年内所做的改进，包括我们在构建用户画像系统、首页的推荐和排序模块中的遇到的一些技术问题和解决的方法。
杨骥
国美在线大数据中心副总监
杨骥，国美互联网大数据中心副总监。毕业于中国传媒大学并获得博士学位，博士阶段研究方向主要是计算机视觉和机器学习，包括图像的目标识别和语义分割。先后任职于凡客、京东，曾是京东PC首页与APP首页个性化推荐的开发者。多年来致力于个性化推荐系统与算法的研究和实践，目前专注于社交电商领域的深度学习技术。
演讲题目：国美推荐引擎与算法持续部署实践
摘要：电商平台中，个性化推荐是提高用户购物体验的关键组件。作为国美在人工智能领域的重要试金石，“推荐系统如何做好算法的持续部署”是一个非常有挑战性的问题。本次分享以国美推荐引擎提升自身训练和决策能力的升级历程为主线，介绍了流式计算引擎、特征多级存储系统、机器学习算法的演进、A/B测试系统、算法和特征的双链路监控、深度学习模型的实践部署等内容。同时还探讨了国美在人工智能领域未来的发力点。
听众受益：
1、了解国美个性化推荐系统的特点
2、算法持续部署的关键问题
3、特征存储系统的重要性
想要了解更多AI落地实践？想要跟更多大牛面对面交流AI的技术心得？那么，来AICon学习一定是你的不二选择！目前大会6折售票倒计时2天，识别下图二维码或点击“阅读原文”即可报名，团购更优惠，详情咨询：18510377288（同微信）
AICon 全球人工智能技术大会 2018由百格活动提供活动技术支持。
百格活动，一站式活动管理专家，集会前准备、会议宣传、报名管理、会议签到、现场管理、会后分析于一体的全功能活动管理平台 。
如果你也有活动需求，点击这里提交。
点击“阅读原文”参与活动报名