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腾讯AI Lab技术大牛,深入辅导AI加速器首批项目

阅读: 2017-07-27 来自:未知 我要评论
7 月 22 日、 23 日,入驻腾讯AI加速器的 25 个项目进入了为期两天的首次辅导。腾讯AI Lab六大技术专家——腾讯AI Lab机器学习负责人刘晗、腾讯AI Lab自然语言处理中心研究主管史树明、研究员刘晓江博士,腾讯AI Lab计算机视觉中心专家研究员李志锋博士、高级研究员孙鹏,腾讯 AI lab高级研究员王擎首次齐聚一堂,从实验室走上课堂,以产品打...

7 月 22 日、 23 日,入驻腾讯AI加速器的 25 个项目进入了为期两天的首次辅导。腾讯AI Lab六大技术专家——腾讯AI Lab机器学习负责人刘晗、腾讯AI Lab自然语言处理中心研究主管史树明、研究员刘晓江博士,腾讯AI Lab计算机视觉中心专家研究员李志锋博士、高级研究员孙鹏,腾讯 AI lab高级研究员王擎首次齐聚一堂,从实验室走上课堂,以产品打造、AI技术为核心对入选学员展开定制化项目诊断。

腾讯AI Lab专家团

腾讯 AI Lab机器学习负责人刘晗、腾讯资深产品专家刘军育、中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平等人分别基于自己的业务专研方向做了主题分享。两日下午, 25 个项目成员被分为 5 组进行实战训练,打造已有想法但未曾落地的产品demo。

腾讯AI加速器首次辅导分组讨论

现任美国 Northwestern University计算机系、统计系、工业工程与管理科学系终身教授刘晗,曾执教于普林斯顿大学运筹与金融科学系以及约翰霍普金斯大学生物统计与计算机科学系。专业方向为人工智能、运筹学、统计学与数据科学。在主题分享中,刘晗对腾讯AI lab的核心能力进行了阐释:“腾讯游戏、社交、内容等产品所产生的海量数据以及应用场景,是腾讯AI的核心能力,这些数据和场景与腾讯AI能力结合之后,可以行成闭环,再进一步提升产品能力,产生更高质量的数据,进而形成一个AI发展的良性循环系统。”

腾讯 AI Lab机器学习负责人刘晗

此外,刘晗还分享了当下深度学习的痛点以及学术AI前沿与工业AI前沿的合作前景。他认为深度学习是典型的对人类很简单、对机器很难的问题,解决方案还是要对大量的历史数据进行分析,从数据里抽取出问题回答的方法。AI发展到现阶段,刘晗认为,非常看中场景和大数据,学术界和工业界可以建立更紧密的合作,让已经成熟的AI技术实现场景落地,推动AI产业化的突破性进展。

腾讯资深产品专家刘军育

作为腾讯的资深产品专家,曾主导打造过腾讯微信话费和微信彩票的刘军育,分享了腾讯的产品打造理念:一是找准用户,界定产品能为用户提供的核心价值;二是大道至简,让产品功能瘦身,聚焦在满足用户核心需求的功能;三是敏捷迭代,只有经过用户检验,不断迭代更新的产品才能日臻完美。他一再强调,根植在产品经理内心的一种理念是从用户角度思考。

中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平

陈小平领导的团队自主研发的“可佳”机器人自 2011 年以来在国际服务机器人标准测试中连续保持世界前五, 2016 年 4 月,中国首台特有体验交互机器人“佳佳”诞生。陈小平提出了基于“开放知识”的机器人智能技术路线,并在“可佳”和“佳佳”智能机器人系统中进行了持续性研究和工程实现。作为“可佳”和“佳佳”开发团队负责人,陈小平从产业应用角度分享了近年人工智能和机器人的发展成果以及创业前景。他认为,当前人工智能的发展趋势体现在三个方面:一是一元方法论转到二元方法论,从重视算法不重视数据到现在算法和数据是并重;二是过去集中做一些单向的技术,到现在就更加重视大系统应用;最后,基础技术的研究正在向关键技术的研究跃进,他认为,单靠基础技术做不成产品,行业要在基础技术的基础上做进一步实用技术的研究,才能促进技术产业化。

在陈小平看来,机械臂、传感器以及机器人的应用前景非常广阔。“在这几个领域已有一些专项技术方面的成果,但也存在一些问题,机器人为我们提供服务的技术已经基本上成熟了,主要的问题是成本比较高,手臂十几万,传感器两万,过于昂贵,消费级产品将非常有市场。”

经过两天的加速课程, 5 个小组的学员都根据两天所学所思以及价值矩阵构建功能组合,做了项目的Demo呈现,“小法博”法律机器人Demo经过导师团的投票,成为Demo呈现的第一名,其小组成员共同获得了腾讯AI加速器为学员准备的腾讯云 100 万资源包。

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