图像处理和视觉搜索的技术和产业思考

演讲简介：

一.背景：图像技术前景。二.图像处理的基础技术:1.为何需要更抽象的特征？2.SIFT特征：大数据时代之前的设计；3.CNN特征：为何要对DNN模型改造；4.两者的比较：切忌人云亦云，深度学习横扫一切么？三.图像检索的实现技术:1.需求和问题分析；2.实体猜词：细粒度的实体名称，论技术选型的重要；3.相似图筛选：论如何不被技术缺欠阻碍；4.总结 & 观点。四.图像技术产业和市场需求分析。

毕然 百度 主任科学家

嘉宾介绍：

专注数据分析、商业战略、机器学习和人工智能等领域，目前负责搜索战略和业务分析，视觉搜索策略，搜索生态合作圈构建等业务，获得百度首届最高奖，著书《大数据分析的道与术》。

内容产业AI应用及思考

演讲简介：

随着内容和互联网产业快速发展，用户新形势下消费驱使内容创新不断推陈出新，为了迎接这种情况下不稳定与不确定的新挑战，通过一定创新将AI技术应用其中予以改善，将对这些工作进行反思与探讨

蔡龙军 阿里巴巴 总监

嘉宾介绍：

曾在IBM等多家知名企业工作，主导研发了开源深度学习平台DeepDriver并在图像，NLP，以及对话，预测等领域都有深入的应用。主导研发了行业领先的大数据内容生命周期三维立体分析平台，是国内外领先的视频行业的智能大数据驱动运营分析应用，并由此受邀在中国计算机学会大数据论坛等学术交流会进行了成果分享，受到广泛好评和反响；对大数据和人工智能技术有着信仰般的热情，欢迎多多沟通，交流。

基于图数据库和机器学习的实时推荐引擎

演讲简介：

在当今激烈竞争的商业时代，如何准确把握消费者心理、预测消费者意图是实现精准营销、最大化产品和服务收益的关键，而高关联度的即时推荐引擎则是达到这一目标的重要解决方案。本演讲将通过一个实际案例介绍如何借助图数据库技术和机器学习算法，定义问题、设计模型、优化查询、构建实时的推荐引擎、为用户提供高度关联的推荐内容。

俞方桦 Neo4j 亚太地区技术专家

嘉宾介绍：

Neo4j亚太地区技术专家，澳大利亚计算机学会会员。从业近20年，在金融、零售、制造、政府等多个行业从事过解决方案规划、架构设计、应用开发等工作。2006年起移居悉尼，在澳大利亚最大的一家银行担任顾问、架构师等职位，在数据仓库、商业智能、企业级系统和分布式应用等领域有丰富的经验，特别热衷于图数据库、可视化和大数据分析。

基于机器学习的智能揽客营销

演讲简介：

京东为第三方商家提供了丰富的营销工具，其中之一就是优惠营销。优惠营销最核心的问题就是优秀发放人群圈定。传统的基于规则的人群圈定方法，即便在经历多次迭代后具备了稳定的性能和效果，也始终无法挖掘用户的深层次行为特征，这些行为特征蕴含在用户的历史行为中。为了解决这个问题，我们使用AI技术为商家圈定更为精准和高质量的人群。技术点：1、海量数据下特征选择，稀疏特征下的数据清洗与处理；2、多机器学习算法集成；3、潜在相似客户挖掘；4、基于spark的机器学习平台调优。

杜睿桓 京东 技术专家

嘉宾介绍：

2017年7月份从北京大学获得硕士研究生学位后，加入京东商业提升事业部-广告数据部，从事传统机器学习和深度学习相关的科研与开发工作。