爱奇艺技术沙龙第二期 成都站 --AI 技术实践与应用

Saturday, August 25, 2018 1:00 PM ~ Saturday, August 25, 2018 6:00 PM
限额100人
爱奇艺技术产品团队

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活动内容收起

   在互联网娱乐急速发展的今天,人工智能赋予了视频更多新玩法:AI助力视频/音频内容生产,短视频信息流填满了用户的碎片时间,视频搜索也变得越来越懂你…… AI已经深入到娱乐生活的方方面面,想了解背后的技术原理吗?

   本次爱奇艺技术沙龙邀请到多位行业专家,和大家一起分享AI在不同领域的实践。这次沙龙您将了解到:

   如何通过机器学习技术对文本、图像、视频进行深度语义理解,如何结合视频内容、用户交互行为和上传者生态识别内容质量; 爱奇艺AI        如何赋能语音的各个垂直领域,如语音合成、语音编辑;

   语音语义业最新的技术、产品关注点,以及比特大陆在此领域的实践;

   爱奇艺搜索排序模型的演进路径;

   爱奇艺UGC文本质量分析系统的演进路径。

 

活动信息

【时间】2018年8月25日(周六)

【地点】成都市武侯区科华北路世外桃源广场

【议程】

13:00-13:30

签到

13:30-14:15

爱奇艺短视频信息流的基石——内容理解

14:20-15:05

爱奇艺AI在语音领域的运用

15:10-15:55

从语音交互到语音互联

15:55-16:05

茶歇

16:10-16:55

爱奇艺搜索排序中的AI实践

17:00-17:45

爱奇艺UGC文本质量分析的AI实践 

 

议题介绍1

《爱奇艺短视频信息流的基石——内容理解》

讲师

Lynn,爱奇艺信息流内容理解团队负责人,曾就职于百度、微软、Google等公司。


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议题简介

随着UGC内容爆发式增长,信息流产品占领了越来越多的用户时间,“媒体该不该引导用户价值观”是近期围绕内容型推荐系统热议的话题,这一切都建立在通过算法深刻理解短视频内容的基础之上。虽然协同过滤、隐式语义特征等技术已经能很好的帮助推荐,但只有语义标签能把内容分发的决策权从纯机器转移到人的手里。如何通过机器学习技术对文本、图像、视频进行深度语义理解,如何对短视频内容进行分级和风险控制,如何结合视频内容、用户交互行为和上传者生态识别优质和低质内容等是我们正在持续研究的课题。本次分享也将介绍深度学习技术在以上项目中的大量实践。

听众收益:

1.基于图文结合的大规模短视频分类&标签;

2.泛低俗内容识别的深度模型效果对比;

3.直面视频冷启动问题:feed质量模型.

 

议题介绍2

《爱奇艺AI在语音领域的运用》

讲师

Kevin,爱奇艺技术经理,负责爱奇艺成都基础算法团队,包括语音、视频、图像方面的AI算法研发。

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议题简介

语音是人类获取信息和相互交流的的重要渠道,AI技术的飞速发展在解放人类脑力的同时,更是赋能了包括语音在内的各种应用。但是目前的AI技术仍然具有一定的局限性,无法像科幻小说中的那样“无所不能”。如何充分利用AI技术来赋能各种实际的应用,成为了工业界关注的热门领域。本次分享将介绍爱奇艺AI如何赋能语音的各个垂直领域,如语音合成、语音编辑。

听众收益:

AI在语音各垂直领域的应用、语音合成、语音编辑。

 

议题介绍3

《从语音交互到语音互联》

讲师

蒲松柏,比特大陆语音语义团队负责人,曾就职于百度、腾讯AI Lab。

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议题简介

在深度学习技术的驱动下,语音技术完成了从语音界面到语音交互的升级,由单点技术扩展为以语音识别、声纹识别、语义理解、语音合成融合的语音解决方案。如何从近场的限定性场景扩展到远场的自然交互场景,一直是语音从业者的核心关注点;语音语义如何在万物互联时代走进千家万户产生真正的价值是我们持续探索的方向,本次分享将围绕现在语音语义业界的一些技术和产品关注点进行展开并介绍比特大陆在此领域的实践。

听众收益:

1.了解语音识别、语音理解等技术的主流方案;

2.了解业界在语音语义产品的一些布局和思考;

3.了解比特大陆在软硬件云+端的一些实践.

 

议题介绍4

《爱奇艺搜索排序中的AI实践》

讲师

Jun, 毕业于清华大学,2014年加入爱奇艺,主要研究方向:Learning To Rank、点击模型、深度语义模型。

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议题简介

搜索引擎一直是用户获取信息、资源的有效方式,传统网页搜索沉淀出了比较成熟额方法论,但对于很多短文本搜索场景(如视频、电商等搜索场景),传统方法有其局限性,文本语义相关性变得越来越重要。另外,再具体的业务场景下,如何将业务目标融合到搜索排序模型中、如何基于真实用户的反馈来提升排序效果等课题,还有很大的研究空间。同时,基于学习的排序模型在学术和工业界都取得了不错的进展,本次分享也将介绍爱奇艺搜索排序模型的演进路径。

听众收益:

1.语义匹配在搜索场景中的应用

2.Learning To Rank(机器学习排序模型)

 

议题介绍5

爱奇艺UGC文本质量分析的AI实践

讲师

Robot,来自爱奇艺用户行为分析团队,2015年加入爱奇艺。曾在CIKM、ICPR等国际知名会议发表多篇论文。

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议题简介

UGC文本主要产生在互联网社区平台,包括评论、弹幕、直播聊天室消息等,是用户参与互动的主要形式之一。

对UGC文本质量进行分析能够净化社区,提升用户粘性。如何搭建一个实时的文本质量分析系统;如何将自然语言处理技术与大数据处理技术相结合;

如何为不同的业务定制合理的策略和模型,这些问题都受到工业界和学术界的广泛关注。本次分享将介绍爱奇艺UGC文本质量分析系统的演进路径。

听众收益:

1.文本反垃圾系统如何搭建;

2.精彩UGC识别微服务系统搭建.



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