- TF105:大语言模型技术进展及应用
- TF104:软件工程的复杂性
- TF103:降本增效 架构先行
- TF102:攻击面管理
- TF101:全域营销的数据科学
- TF100:大模型时代下数据智能的应用与前景
- TF98:数字化转型先锋论坛-金融行业实践专场
- TF97:大语言模型时代的知识工程
- TF96:知识图谱赋能时空AI
- TF95:元宇宙系列(三):行业智能化,产业元宇宙来助力
- TF94:NLP技术和产业化发展
- TF93:云原生年度回顾与展望
- TF92:工业机器人柔性控制
- TF91:前端新技术与新实践
- TF90:研发效能度量
- TF89:数智转型 势在必行
- TF87:数据洞察与数据驱动
- TF86:知识图谱赋能智能制造
- TF85:打造公路“头等舱”——智能座舱与交互革命进行时
- TF84质量与效能
- TF83中间件设计:打造互联网架构的基石
- TF82前端与图形学
- TF81工业制造中的数据治理
- TF80云原生安全
- TF77智慧商业,连锁革命
- TF76金融知识图谱构建与应用:进展与展望
- TF75云原生架构演进:降本增效背景下的云原生实践
- TF74产业互联网下的数据科学
- TF73边缘计算不边缘——创新焦点之边缘智能设备和应用
- TF72技术创新驱动企业增长
- TF71 产业变革中的工业互联网安全
- TF70跨模态前沿AI技术及产业应用
- TF69工业制造中的大数据分析和预测
- TF68前端与多媒体
- TF67如何用因果推断和实验驱动用户增长
- TF66大转型,走进农业新时代
- TF65知识图谱开源开放及生态
- TF64量子人工智能:机遇与挑战
- TF63基础架构设计:从架构热点问题到行业变迁
- TF62元宇宙系列(二):数字化底座,万丈高楼平地起
- TF61开发安全与供应链安全
- TF60企业级研发效能提升的实践
- TF59研发效能提升之美
- TF58视觉基础模型研究及应用
- TF57数据安全之流动数据的安全管控
- TF56MBD,开启产品数字化定义新未来
- TF55前端工程体系,告诉你头部企业的新探索
- TF54工程师成长地图与卓越研发组织打造
- TF53预训练时代的大规模知识表示与推理实践
- TF52智慧、融合、安全——智能科技车与路
- TF51畅谈元宇宙的发展与挑战
- TF50工程师文化驱动组织创新
- TF49 产品设计与生产制造协同案例分享与探讨
- TF48云原生时代架构变迁与前瞻
- TF47AI技术落地过程中的实践问题探讨
- TF46数据科学的新发展与数字化转型
- TF45知识图谱新技术、新场景、新应用
- TF44智能驾驶的技术挑战和解决方案
- TF43前端的发展与未来
- TF42区块链DeFi技术新机遇与实战
- TF41云上大数据和数据中台建设
- TF40人机共存,传统行业供给侧服务者赋能技术与系统实战
- TF39语言知识前沿研究与工业实践
- TF38无(少)标注数据在人工智能中的应用
- TF37基于场景的机器人环境理解与智能交互
- TF36工业大数据在智能制造领域的应用与探索
- TF35从数据分析到数据智能
- TF34工业互联网安全前沿与技术热点
- TF33人工智能的下半场—— 知识图谱的新机遇与行业落地
- TF32端到端数据分析系统构建
- TF31智能:前端技术的新挑战
- TF30产业互联网下的数据智能实战解析
- TF29机器视觉技术进展及工业应用
- TF28技术战略转型背后的工程师文化
- TF27零信任网络架构实践 (ZTNA Practice)
- TF26互联网架构中的热点应对
- TF25工业人工智能技术创新与应用
- TF24 仿真工业软件的研究与应用
- TF23AI联邦学习的最新应用落地
- TF22数据驱动
- TF21 认知智能落地中的问题与对策
- TF20 深度学习技术和框架应用
- TF19 未来智能设备的交互技术
- TF18 数据安全与风险防控
- TF17 认知计算产业化落地
- TF16 NewSQL探索与实践
- TF15 Cloud Native 云原生时代的架构
- TF14 联邦学习技术及数据隐私保护
- TF13 大数据时代背景下数字内容生产行业的技术变迁
- TF12 语言认知与知识计算
- TF11 容器化和Service Mesh实践
- TF10 AI在智慧媒体领域的应用
- TF09 人机对话的产业应用与技术发展
- TF08 企业数据安全建设实践
- TF07 大数据在新零售中的应用
- TF06 工程师职业发展及组织文化概况
- TF05 区块链技术与工程实践研讨会
- TF04 纵论AI在问答、机器翻译、自动驾驶、人脸识别中的应用
- TF03 大数据系统与应用
- TF02 人工智能时代的互联网运维
会议主席
沈剑平
平安人寿AI研发负责人,负责AI技术的研发及在保险业务场景的落地应用。曾在腾讯及百度工作。并担任复旦大学硕士校外导师、香港中文大学(深圳)校外导师等。
特邀讲者
张坤
主题报告一视频:因果表征与人工智能
主题简介:通过数据分析发现因果关系是个很重要的研究课题。目前研究界在尝试回答下述问题:什么时候应该使用因果知识,什么时候知道关联信息足够充分?如何通过分析观察到的数据找到变量之间的因果趋势?在迈向强人工智能之路,因果信息将起到很大的作用。本次讲座将介绍如何通过观察数据学习因果关系的相关技术,如何通过因果的角度实现自适应的预测和更高层次的人工智能,并阐述一些相关应用。
个人简介: 博士毕业于香港中文大学。研究方向为通用人工智能和因果关系。曾获UAI最佳学生论文,入围CVPR最佳论文,因果挑战最佳基准挑战奖。他是机器学习等顶会NeurIPS, ICML, UAI, IJCAI和AISTATS的资深领域主席或领域主席。
陆巍
主题报告二视频:StatNLP: 自然语言处理中结构化预测的统一框架
主题简介:结构化预测是机器学习、计算机视觉、自然语言处理一个重要的研究课题。本次讲座我将给大家介绍一个创新的统一结构化预测框架。该框架囊括了目前已有的结构化预测模型,如线性链条件随机场(Linear chain Conditional Random Field, CRF)、半-马尔科夫条件随机场(semi-Markov CRF)、隐变量条件随机场(latent variable CRF)、基于概率上下文无关文法的句法分析(Probabilistic Context Free Grammar, PCFG)、基于树形条件随机场(tree-CRF)、结构化支持向量机(structured SVM)和基于深度学习的结构化预测模型,如神经网络/长短记忆网络条件随机场等。基于上述框架,我们可以方便快捷的实现其他复杂的结构化预测模型(如混合树模型),其他传统模型无法实现的带重叠结构的模型。该框架亦被使用应用于信息抽取、名词短语组块(noun phrase chunking)、语义解析(semantic parsing)、情感分析和算术应用题解析等实际场景中。
个人简介:新加坡科技设计大学副教授、信息系统技术与设计(ISTD)副主任。在自然语言处理领域做出的贡献集中于语义分析、语言生成、结构预测、信息抽取等。TACL、CL执行编委,在ACL、EMNLP等会议发表超过70篇论文。2011年获EMNLP最佳论文奖。
刘升平
主题报告三视频:BERT应用工程化实践
主题简介:近年来,BERT等预训练语言模型凭借其优异的性能几乎席卷了整个自然语言处理领域,但BERT模型也带来了巨大的显存消耗和漫长的训练、推理时间,这给BERT的工程化应用带来了阻碍。为此,我们将分享云知声对BERT模型工程化的解决方案。我们首先介绍主流的模型小型化的方法,然后介绍在云知声内部得到广泛应用的预训练语言模型平台UniPLM,以及我们总结的BERT应用工程化方法论,最后,以一个评测为例子,介绍我们拿到评测冠军的技术以及如何把此技术顺利应用在实际生产环境中。
个人简介:前 IBM 研究院资深研究员,中文信息学会语言与知识计算专委会委员。2005年获得北京大学应用数学专业博士学位。2012 年底,加入云知声 AI Labs,领导 NLP 团队,全面负责自然语言理解和生成、人机对话系统、聊天机器人、知识图谱、智慧医疗等方向的研发及管理工作。
涂兆鹏
主题报告四视频:机器翻译研究与应用探索
主题简介:本次报告主要分享腾讯AI Lab在机器翻译的基础研究和应用场景上的一些探索,包括:
1. 针对机器翻译核心问题——信息失真(如漏翻、错翻等)的模型改进;
2. 对同声传译、拍照翻译等场景中含噪输入导致的译文错误的解决方案;
3. 业界首个交互式翻译系统TranSmart中的一些技术难题攻克;
4. 开放AI能力,赋能合作伙伴时的通用翻译能力提升。
个人简介:腾讯AI Lab专家研究员,研究方向为机器翻译和深度学习,在国际顶级期刊和会议上发表学术论文五十余篇。SCI期刊NeuroComputing副主编,多次担任ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国际顶级会议领域主席和高级程序委员。
杨海钦
主题报告五视频:多模知识智能对话技术的探索与实践
主题简介:本次讲座讲测重讲解我们AI团队在寿险场景中落地多模知识的智能对话技术,探索如何更好赋能百万代理人、服务2亿寿险用户。在讲座中,将介绍平安人寿的应用成果,如:保险行业首个打造“AI会客厅”的智能拜访助手以及行业首款视频回访机器人等。同时将介绍提升实际场景性能的相关技术研究工作,包括移情对话系统的相关技术、基于知识图谱的挖掘技术。
个人简介:博士毕业于香港中文大学,是机器学习和大数据分析领域专家。已发表专著2部,杂志和会议论文50多篇,美国专利1项,中国发明专利多项等。谷歌学者引用超3000,h-index=24。为2018年亚太神经学会年青研究者唯一获奖者,并于2020入榜 AI 2000经典AI(AAAI/IJCAI)最具影响力学者。担任ICONIP’20程序委员会主席,WWW’20程序集主席,多次担任AAAI,IJCAI,ICML, NeurIPS的领域主席或(资深)程序委员会成员。