课程概述

演讲大纲 1. 神经网络机器翻译（NMT）技术综述； 2. NMT技术实践； 3. NMT技术在教育领域的应用。 演讲大纲 1. 新浪微博及热门微博介绍； 2. 特征挖掘与特征工程； 3. 大规模实时协同推荐； 4. 大规模多目标机器学习排序； 5. 深度学习在推荐场景的应用； 6. 效果总结和未来技术规划。 演讲大纲 1. 地图概述； 2. 出行平台中的地图； 3. 结合业务场景的几个重要优化； 4. 高性能场景中的数据快速更新； 5. 经典地图问题的重新建模； 6. 未来规划。

课程目标

人工智能方向

考核评价

已完结

详细介绍

演讲嘉宾
段亦涛，网易有道首席科学家。
演讲大纲
1. 神经网络机器翻译（NMT）技术综述；

2. NMT技术实践；

3. NMT技术在教育领域的应用。
演讲嘉宾
苏传捷，新浪微博算法平台工程师。
内容介绍
新浪微博，中国最大的社交媒体平台，每天上亿条内容产生并在万亿级关系的社交网络上进行传播。 热门微博，用户基于兴趣阅读微博内容的信息流产品，大幅降低用户使用微博的阅读成本，并有效提高用户在线时长。热门微博根据产品定位，将前沿机器学习技术应用到个性化信息流推荐系统中，结合强大的后台服务保障体系，为微博用户提高良好的阅读体验。
本次演讲将主要围绕主流前沿机器学习技术在热门微博中的应用成果，并探讨如何打造适合自己产品的推荐系统。
演讲大纲
1. 新浪微博及热门微博介绍；

2. 特征挖掘与特征工程；

3. 大规模实时协同推荐；

4. 大规模多目标机器学习排序；

5. 深度学习在推荐场景的应用；

6. 效果总结和未来技术规划。

演讲嘉宾
朱智青，滴滴出行地图事业部高级专家。
内容介绍
滴滴已成为日成交订单千万量级的全球最大出行平台，作为中台三个最核心引擎之一的地图引擎是整个平台的基石，重度参与了线上业务流程的几乎每一个环节。业务要求赋予了滴滴地图超出传统地图之外的新使命：除确保导航、底图展示等功能体验外，还需要通过与接驾、派单、预估价等业务场景结合并精细打磨带来平台整体效率的提升。 本次分享将会阐述在滴滴当下的业务场景中地图的核心价值，同时重点介绍在服务迭代过程中面对的全新技术挑战（业务高性能要求与严苛的效果约束，经典地图算法与AI的结合等），以及在挑战下滴滴地图团队做出的努力和取得的成果。希望通过本次分享，能够让大家对出行场景中的地图服务有一个系统认识，并提供一些技术领域交叉的思路。
演讲大纲
1. 地图概述；

2. 出行平台中的地图；
3. 结合业务场景的几个重要优化；

4. 高性能场景中的数据快速更新；

5. 经典地图问题的重新建模；

6. 未来规划。