序言

 

 

被三伏“热情”折磨了几个月的成都，在8月25日终于正式出伏，意味着高温天气渐行渐远。作为刚刚加入成都籍的“爱奇艺成都研发中心”，在这一天也给工程师同学们准备了一份礼物《爱奇艺技术沙龙第二期成都站-—AI 技术实践与应用》。下面让我们策马奔腾，走进这场技术沙龙，看看给大家带来了哪些干货吧~

 

分享主题一《爱奇艺短视频信息流的基石——内容理解》

 

爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI

 

技术大牛Lynn老师给大家分享了爱奇艺AI在内容理解方面的一些研究，女神主要负责爱奇艺信息流内容理解业务。本期结合实际的业务场景，分享了爱奇艺在低俗内容识别的技术框架；双通道TextCNN模型的在实际业务中应用经验和效果；如何通过对图像质量、新视频质量、行为质量的模型的优化，提高对Feed流业务的支持；迁移学习：image & NLP应用到视频业务的一些经验以及展望。

 

分享主题二《爱奇艺AI在语音领域的应用- VocalAI》

 

爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_02

 

负责成都基础算法团队的Kevin老师给大家分享了AI在语音这个领域是如何做到赋能实际业务，本期分享了爱奇艺在语音合成和语音编辑方面的一些成果和心得经验。

 

分享主题三《从语音交互到语音互联》

 

爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_03

 

本次我们也很荣幸邀请到比特大陆语音语义团队负责人蒲松柏，曾就职于百度、腾讯AI Lab，来跟大家分享了比特大陆在语音方向的实践。分期分享了现在业界通用的语音识别、语音理解的主流方案；业界在语音语义产品的一些布局和思考；比特大陆在软硬云+端方向的一些实践经验。

 

      分享主题四《爱奇艺搜索排序中的AI实践》

爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_04

 

毕业于清华大学的学霸Jun老师，主要研究领域是Learning To Rank、点击模型、深度语义模型方向。本期给大家带来的分享: 语义匹配在短文本搜索场景中寄语真实用户的反馈的应用；Learning To Rank（机器学习排序模型）的演进路径。

 

分享主题五《UGC文本质量分析的AI实践》

 

爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_05

 

来自爱奇艺用户行为分析团队的Robot老师给大家带来的的是AI在UGC文本质量分析方面的经验。本期分享内容：爱奇艺文本反垃圾的系统架构；文本反垃圾从第一版LR模型到现在Attention+Bi-LSTM模型的演变经验，以及对CW2VEC模型的展望；精彩UGC文本的识别系统架构和策略模型；爱奇艺在数据标注系统、微服务系统搭建方面的经验心得。

 

现场照片

 

 

爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_06爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_07爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_08爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_09爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_10爱奇艺技术沙龙——AI技术实践与应用_AI_11

 

欢迎评论区留言给小编你想听到的分享内容和嘉宾~说不定下一期的沙龙就实现了呢~

 

下期沙龙分享预告：

 

 

 

第三期《爱奇艺技术沙龙第三期上海站-高性能负载均衡优化最佳实践》 2018年10月20日

 

 

更多文章请关注《万象专栏》