抢票 | AI未来说学术论坛第九期 个性化内容推荐专场

读芯术 2019/09/16 12:51


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AI已来,而你来不来!?


人工智能论坛如今浩如烟海,有硬货、有干货的讲座却百里挑一。“AI未来说”青年学术论坛第九期如约而至。来自中国科学院、人民大学、百度的各位专家和青年才俊,共同阐述个性化内容推荐领域的最新研究成果。一场专注于青年学者和大学生的AI论坛等你报名,可以快速定位文末报名哦~


“AI未来说·青年学术论坛”系列讲座由中国科学院大学主办,承办单位为中国科学院大学学生会,协办单位为中国科学院计算所研究生会、网络中心研究生会、人工智能学院学生会、化学工程学院学生会、公共政策与管理学院学生会、微电子学院学生会, 百度为支持单位,读芯术、PaperWeekly为合作自媒体。 “AI未来说·青年学术论坛”第九期将于 2019年9月22日下午13:30-17:30在中国科学院大学(中关村校区)中关村南一条3号教学楼第一层S101 举行。


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活动信息


报名时间:即日起至9月21日晚24:00。


活动时间:2019年9月22日13:30 - 17:30。


活动地点:中国科学院大学(中关村校区)中关村南一条3号教学楼第一层S101。


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嘉宾及分享内容


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赵世奇《 百度信息流产品介绍


赵世奇,百度公司高级总监,百度搜索算法部、信息流推荐技术平台部、互联网数据研发部负责人。 赵世奇2010年于哈尔滨工业大学获得博士学位并加入百度,成为百度博士后工作站首位博士后研究员。加入百度后,他先后担任百度自然语言处理部主任研发架构师、副总监等职,在此期间,百度NLP多项核心技术达到业界领先水平。2017年11月起,世奇担任百度推荐技术平台部负责人,通过算法优化和产品打磨,带来百度APP信息流体验和核心业务指标的显著提升。2019年6月起,世奇同时负责百度搜索算法部、百度互联网数据研发部管理工作。


赵世奇的技术研究方向包括知识挖掘及智能交互等,他曾发表学术论文30余篇,申请并已公开的技术专利60余项,含国际专利10余项。目前,赵世奇还担任ACL(国际计算语言学学会)秘书长、中国计算机学会理事、中国中文信息学会理事、中国电子学会青年科学家俱乐部会员。


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李双龙《 百度信息流推荐技术


双龙,现任百度推荐技术平台部杰出架构师。 2006 年至2018年任职于百度核心搜索部门,历经负责词法分析、页面分析、搜索相关性、国际化、移动化、点击模型、整页优化等重要改造升级。2018年至今,任职于百度推荐技术平台部,总体负责百度Feed产品的推荐技术和用户体验优化,主要从事用户理解、内容理解、大规模多目标深度学习召回排序模型、序列最优化模型、多样性、冷启、探索等方向的优化升级。


报告内容:在移动时代,用户信息消费的重心发生了很大的变化,从人找信息迁移到了信息找人,个性化推荐系统成为业界各大公司产品和技术的研发热点。百度信息流产品作为百度APP双引擎(搜索+推荐)战略的核心之一,能够为百度APP用户推荐个性化的资讯内容,每天覆盖上亿活跃用户并累计数十亿分钟的消费时长。本次报告将分享百度信息流推荐系统整体技术原理和实践,主要分为两部分,第一部分主要介绍当前推荐系统的宏观技术框架,第二部分详细展开分享在用户理解、内容理解、召回排序模型、序列最优化模型、多样性、探索等方面的技术原理和经验。


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赵军《 知识图谱关键技术及其在推荐系统中的应用》


赵军, 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,研究员,博士生导师;中国科学院大学人工智能学院岗位教授。研究领域为自然语言处理、知识图谱、信息抽取、问答系统等。作为项目负责人承担国家自然科学基金重点项目等多项国家级重要科研项目以及企业应用项目。在ACL、IJCAI、SIGIR、AAAI、COLING、EMNLP、TKDE等顶级国际会议和重要学术期刊上发表论文80余篇。曾获第25届国际计算语言学大会COLING 2014最佳论文奖,2018年他主持研发的“大规模开放域文本知识获取与应用平台”获得中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖。兼任中国中文信息学会常务理事,语言与知识计算专委会副主任,计算语言学专委会副主任,《中文信息学报》编委,ACM TALLIP副主编等学术职务。在中国科学院大学主讲《知识图谱导论》等课程,主持编著《知识图谱》一书2018年12月由高等教育出版社出版发行。


报告内容:推荐系统需要为用户主动推荐有用的信息,而知识图谱是当前学术界和产业界在描述知识方面的“事实标准”。该报告首先介绍知识图谱的发展脉络,特别是与传统知识表示方法的区别和联系,然后介绍知识图谱构建和应用中的关键技术,进而讨论知识图谱及其构建与应用中的关键技术如何服务于大数据环境下的推荐系统,最后简要介绍基于知识图谱的推荐系统的前沿学术进展。


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辜斯缪《 异构内容推荐技术和推荐中台化》


辜斯缪,现任百度推荐技术平台部杰出架构师。 2009年至2017年任职于百度核心搜索部门,曾负责百度搜索时效性、需求分析、阿拉丁策略、知识图谱建设、搜索推荐和交互算法。2017年至今,任职于百度推荐技术平台部,主要负责百度内容消费体系中基础排序和召回算法、垂直推荐技术、推荐中台化、微视频推荐技术等。


报告内 容:在百度信息流业务高速发展过程中,随着内容生态的蓬勃发展,大量全新异构的资源类型形态不断加入,更多需要推荐技术的业务场景不断出现,这给推荐技术带来很多新的挑战。本次演讲将聚焦两个问题进行阐述:一、异构资源带来的业务差异、目标差异和分布差异,对通用推荐技术中触发、排序等基础算法的挑战。二、如何通过合适的系统设计,支撑诸多新业务、差异化需求场景下的推荐技术需求。


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赵鑫《 基于知识与推理的序列化推荐技术研究》


赵鑫,中国人民大学信息学院副教授,博士生导师。近五年内在国内外 著名学术期刊与会议上以主要作者身份发表论文60余篇。所发表的学术论文取得了一定的关注度,据Google Scholar统计,已发表论文共计被引用2800余次,其中以第一作者发表的《Comparing Twitter and Traditional Media Using Topic Models》被引用1100余次。担任多个重要的国际会议或者期刊评审,入选第二届CCF青年人才发展计划。曾获得CIKM 2017最佳短文候选以及AIRS 2017最佳论文奖。


报告内容:推荐系统一直是工业界和学术界的研究热点。传统序列化推荐算法已经取得了非常不错的实战效果,但是这些已有算法对于可解释性关注不够,所采用的模型大部分只能刻画用户行为的序列性。本次报告主要借鉴最近几年深度学习模型在推理机制方面和知识融入方面的进展,提出了能够同时刻画序列性和可解释性的推荐算法。为了加强推理能力、改善可解释性,在推荐算法中引入了外部知识信息。经过实验验证,所提出算法在推荐准确率以及可解释性两个方面均有提升。


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如何报名


报名方式


点击文末 「阅读原文」 填写报名表或扫描下方二维码报名:


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注意事项


1. 由于本次活动的名额有限,请认真填写报名的信息,方便工作人员审核。


2. 因场地有限,本次活动仅接受300位用户凭电子门票入场。


3. 为方便报名,报名系统将会开放至2019年09月21日晚24:00,报名时请注意,报名信息填写完成后,点击提交会进入到报名成功的界面。记得添加“AI未来说·青年学术论坛”小助手获取门票,加入社群呦,更有神秘礼品随机掉落,业界大牛为你答疑解惑。


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AI未来说*青年学术论坛


第一期 数据挖掘专场

1. 李国杰院士:理性认识人工智能的“头雁”作用

2. 百度熊辉教授:大数据智能化人才管理

3. 清华唐杰教授:网络表示学习理论及应用

4. 瑞莱智慧刘强博士:深度学习时代的个性化推荐

5. 清华柴成亮博士:基于人机协作的数据管理

第二期 自然语言处理专场

1 . 中科院张家俊:面向自然语言生成的同步双向推断模型

2. 北邮李蕾:关于自动文本摘要的分析与讨论

3. 百度孙珂:对话技术的产业化应用与问题探讨

4. 阿里谭继伟:基于序列到序列模型的文本摘要及淘宝的实践

5. 哈工大刘一佳:通过句法分析看上下文相关词向量

第三期 计算机视觉专场

1. 北大彭宇新:跨媒体智能分析与应用

2. 清华鲁继文:深度强化学习与视觉内容理解

3. 百度李颖超:百度增强现实技术及应⽤

4. 中科院张士峰:基于深度学习的通用物体检测算法对比探索

5. 港中文李弘扬 :物体检测最新进展

第四期 语音技术专场

1. 中科院陶建华:语音技术现状与未来

2. 清华大学吴及:音频信号的深度学习处理方法

3. 小米王育军:小爱背后的小米语音技术

4. 百度康永国:AI 时代的百度语音技术

5. 中科院刘斌:基于联合对抗增强训练的鲁棒性端到端语音识别

第五期 量子计算专场

1. 清华大学翟荟:Discovering Quantum Mechanics with Machine Learning

2. 南方科技大学鲁大为:量子计算与人工智能的碰撞

3. 荷兰国家数学和计算机科学中心(CWI)李绎楠:大数据时代下的量子计算

4. 苏黎世联邦理工学院(ETH)杨宇翔:量子精密测量

5. 百度段润尧:量子架构——机遇与挑战

第六期 机器学习专场

1. 中科院张文生:健康医疗大数据时代的认知计算

2. 中科院庄福振:基于知识共享的机器学习算法研究及应用

3. 百度胡晓光:飞桨(PaddlePaddle)核心技术与应用实践

4. 清华大学王奕森:Adversarial Machine Learning: Attack and Defence

5. 南京大学赵申宜:SCOPE - Scalable Composite Optimization for Learning

第七期 自动驾驶专场

1. 北京大学查红彬:基于数据流处理的SLAM技术

2. 清华大学邓志东:自动驾驶的“感”与“知” - 挑战与机遇

3. 百度朱帆:开放时代的自动驾驶 - 百度Apollo计划

4. 北理宋文杰:时空域下智能车辆未知区域自主导航技术

第八期 深度学习专场

1. 中科院文新: 深度学习入门基础与学习资源

2. 中科院陈智能: 计算机视觉经典——深度学习与目标检测

3. 中科院付鹏: 深度学习与机器阅读


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