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我院前沿学术报告(十五)——从阿里文娱大脑实践看产业AI挑战与机遇

发布时间:2021-11-21 20:02:58来源:育人中心 点击:

报告人 蔡龙军 时间 2021年11月30日 14:30-16:30
地点 B5-301 报告时间 2021-11-30 14:30:00

 

报告名称:从阿里文娱大脑实践看产业AI挑战与机遇

人:蔡龙军(牧己)

报告时间:20211130 1430-1630

报告地点:B5-301

 

报告人介绍

蔡龙军(牧己),阿里巴巴算法总监,近十年产业 AI 深耕,拥有丰富的落地经验和深厚的算法功底,曾在IBM 等多家知名企业工作,在 KDD/ACM MM/NeurIPS/AAAI 等多个学术顶会发表过论文,主导研发了开源深度学习平台 DeepDriver,涵盖了主流的深度网络,并基于该平台在图像、NLP,以及对话、预测等领域都有深入的应用。2017 年加入阿里,主导研发了行业领先的AI+大数据内容生命周期分析平台--阿里文娱大脑北斗星,在阿里文娱内部得到了广泛的应用,并对业务起到了巨大的推动作用,其中在用户观剧情绪模拟、综艺制作现场解决方案等多个领域创下多个行业 AI 应用第一次,得到了行业广泛好评和认可。

 

报告简介

消费互联网的 AI 挑战逐步收敛为搜广推等的主要典型应用,挑战主要为大规模机器学习引发的问题,从产业角度没有完全暴露行业多样性和复杂性。而产业互联网AI所面临的挑战是来自全方位的,一方面又来自 AI 本身,例如模型泛化性/学习能力等通用性问题,另一方面,行业多样性充分暴露,例如文娱行业和医疗行业需求会有巨大差异,因此会涉及 CV/NLP/语音等技术的多样性应用的复杂性。与此同时,产业互联网的样本少、噪音多质量差等复杂性显著,由此引发的对深度泛化性、可解释性的问题要求也变得非常高,产业互联网AI应用范畴从大规模学习扩展到了小样本学习、课程学习等机器领域。文娱大脑北斗星平台的建设,贯穿了文娱产业的内容生命周期各环节,进行了CVNLP、机器学习能力在AI评估(投资)、AI角色推荐(组局)、AI体检(制作)等各环节的关键辅助决策能力体系应用实践,覆盖了文娱KG的能力建设,小样本学习、课程学习、主动学习等产业互联网AI常见问题及解法。

 

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