一．人工智能技術和應用場景的介紹。
a)圖像處理，圖像識別
i.日常生活中的刷臉，人臉識別，火車進站等
ii.公安局的天網系統
b)語音處理，語音識別
i.科大訊飛語音輸入法的場景
ii.搜狗智能機器翻譯筆的應用場景
c)自然語言處理，文本挖掘
i.搜索推薦引擎的應用場景
ii.抖音推薦引擎的應用場景
二．常見人工智能的算法，主流的應用構建方法。
a)神經網絡，神經元，感知機
b)卷積神經網絡CNN
c)循環神經網絡RNN
d)Transformer和Attention機制
e)圖計算神經網絡

三．主流機器學習框架介紹
a)谷歌公司開發的Tensorflow框架
b)臉書公司開發的Pytorch框架
c)微軟公司開發的MxNet框架
d)百度公司開發的paddlepaddle框架

四．針對機器學習場景能夠更好的應用相關工具進行分析與處理
a)圖像識別的應用場景
i.人臉識別，車輛識別
ii.智慧課堂，智慧商店，智慧物流，智慧檢測
iii.手機銀行，支付寶刷臉支付
b)語音識別的應用場景
i.智能音箱，智能客服
ii.語音輸入法，智能翻譯
iii.聲紋識別
c)自然語言處理的應用場景
i.搜索引擎—百度，搜狗，淘寶
ii.推薦引擎—今日頭條， 抖音
iii.機器翻譯—搜狗翻譯筆，谷歌翻譯

第二天上午：
騰訊智能音箱、騰訊智能問答技術案例
內容簡介：
知識圖譜（ Knowledge Graph）以結構化的形式描述客觀世界中概念，實體及其關系，便于計算機更好的管理，計算和理解互聯網海量文本信息。Topbase是由TEG-AI平臺部構建并維護的一個專注于通用領域知識的知識圖譜。其覆蓋51個領域的知識，涉及226種概念類型，共計1億多個實體，三元組數量達22億多。目前，Topbase主要服務于微信搜一搜，信息流推薦以及智能問答產品。本次分享主要梳理Topbase構建過程中的重要技術經驗，介紹如何從0到1構建一個知識圖譜，希望對圖譜建設者們能有一定的借鑒意義。

課程收益：
通過本課程，可以學習到：
1.知識圖譜的基本概念和應用場景
2.知識圖譜系統的整體技術框架
3.知識更新和知識抽取的關鍵技術
4.實體分類和實體對齊的關鍵技術
5.知識關聯和推理的關鍵技術

課程大綱：
1.什么是知識圖譜（Topbase）
2.知識圖譜構建的整體框架
3.知識圖譜的數據更新和抽取
4.實體分類和實體對齊
5.知識圖譜的數據關聯和推理
6.實體流行度計算
7.知識圖譜的存儲和查詢

第二天下午：機器學習閉環系統設計方法
目 錄
機器學習閉環系統設計方法 1
第一章. 機器學習和深度學習系統設計方法論 1
第二章. 機器學習和深度學習人工智能的常見開發流程 1
第三章. 機器學習的離線訓練 1
第四章. 機器學習的在線預測 2
第五章. 機器學習模型的線上實時反饋機制 2
第六章. 人工智能整體是一個復雜，反饋的系統工程 2

第一章. 機器學習和深度學習系統設計方法論
a)機器學習和深度學習的概念和區別
b)人工智能算法工程師的日常工作流程
c)傳統機器學習的系統設計方法
d)人工智能時代深度學習的系統設計方法
第二章. 機器學習和深度學習人工智能的常見開發流程
a)洞悉公司業務業務邏輯痛點，抽象出計算機解決方法方案
b)數據清洗和預處理
c)構建數據集，數據特征工程
d)模型選擇，模型訓練，模型評估，模型測試
e)開線效果評估
f)線上開發性能測試，運行上線

第三章. 機器學習和深度學習實用環境搭建方法和實踐
a)以做NLP的文本分類項目為例
b)安裝相應的環境依賴的python工具包，如sklearn，keras，numpy，pandas等
c)安裝深度學習框架，安裝tensorflow或者pytorch
d)安裝GPU顯卡加速支持的驅動，如cuda驅動等
e)從業務拉取數據，構建數據集，數據特征工程
f)選擇合適的算法模型，進行訓練，觀察每一輪訓練的準確率和召回率
g)進行訓練過后的效果評估
第四章. 機器學習的離線訓練
e)模型選擇的標準
f)網格搜索，交叉驗證法，留出法
g)面臨的問題：類目樣本不均衡，樣本數量不夠，樣本質量不佳，如何解決？
i.類目不均衡：Facol Loss
ii.樣本數量不夠：數據增強
iii.樣本質量不佳：
h)模型衡量標準：準確率，召回率，F1，AUC和ROC的概念
第五章. 機器學習的在線預測
a)高并發，低延時
b)灰度測試，A/B Test 分桶對比
c)效果好壞標準：CTR點擊率，平均停留時長，PV/UV變化等
第六章. 機器學習模型的線上實時反饋機制
a)在線實時反饋
b)在線學習微調機制
第七章. 人工智能整體是一個復雜，反饋的系統工程 

中國科學院計算機博士，騰訊人工智能高級算法研究員

Ø 畢業于中國科技大學計算機系，獲得博士學位

Ø 曾任百度公司搜索引擎高級工程師，鳳巢廣告競價系統技術負責人

Ø 曾任搜狗公司搜索引擎算法高級研究員

Ø 現任騰訊公司人工智能，深度學習，數據挖掘大數據處理高級算法研究員

胡老師曾在多家大型互聯網公司總部工作，有豐富的互聯網大數據，機器學習，數據挖掘以及人工智能方面的實踐知識和項目案例。

主導研發了百度公司新一代鳳巢廣告競價系統，在全國中小企業廣告主在互聯網公司投放廣告策略技巧方面有很深造詣

主要負責搜索引擎的研發，以及信息流廣告產品的展現策略和架構的設計，對全國中小型企業和公司在互聯網行業的廣告投放策略和流量管理，都有豐富的經驗。

主導研發了百度公司國際化戰略的日文搜索引擎系統

主導開發了騰訊公司的騰訊新聞APP客戶端等信息流產品。

胡老師總結了近十年以來在一線互聯網公司的大數據，人工智能，數據挖掘以及機器學習等實踐經驗，對中國的互聯網高科技發展方向深耕多年，對全國中小型企業轉向互聯網+戰略方向，以及互聯網營銷方面，總結出了一套關于民營企業擁抱與轉型互聯網+的世界觀和方法論

主講課題：

《生物識別》

《大數據技術與應用》

《智能語音技術的深度解析》

《機器學習常見算法以及實踐項目》

《人工智能產品分析和工程架構思考》

《人工智能產品管理和產品設計方法》

《人工智能可用性研究以及業務場景探索》

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