快手携手创新工场DeeCamp2019 探寻工业场景多媒体AI前沿科技

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文章出处:亚博软件股份有限公司 作者:亚博软件股份有限公司 浏览人数: 1129次

由立异工场主办的DeeCamp 2019人工智能练习营,已在我国科学院大学正式开营。今年近600 名学员在北京、广州、南京、上海四座城市一同参加,完结为期4周的课程。快手作为DeeCamp合作企业,深度参加Deecamp2019学术课程与实践课程,共有10余技能导师参加到课程中,与立异工场DeeCamp2019携手培育人工智能运用型人才,协助学员构成相对完好AI技能观。

开营典礼当天,立异工场董事长兼CEO李开复,上海交通大学特聘教授、博士生导师俞勇,香港科技大学计算机系和数学系、机器学习范畴的世界级专家张潼,人工智能范畴世界级专家、南京大学人工智能学院院长周志华四位重量级导师亲临北京、上海、广州、南京四个开营典礼现场,一同敞开2019年DeeCamp人工智能练习营前奏。

DeeCamp人工智能练习营由立异工场于2017年建议,面向酷爱AI技能、具有计算机根底的高校学生,是一个致力于培育人工智能运用型人才的公益项目。

大咖共享AI根底才能:练习功率、推理功率和智能决议计划

快手Y-Tech西雅图人工智能试验室和FeDA商业化Y-Tech联合试验室负责人刘霁为同学们带来了常识课共享《AI根底:练习功率、推理功率和智能决议计划》。刘霁是美国罗彻斯特大学的助理教授,研讨范畴包含机器学习、优化和强化学习,以及各类数据驱动的运用场景。他提出的异步并行算法(Asynchronous Parallel Algorithm)已运用于许多机器学习渠道,如Google TensorFlow。 2018年,他中选MIT Technology Review评选的“35 位35 岁以下立异青年”。

刘霁教授给现场的同学们介绍近期的前沿研讨效果以及在快手事务线上的实践,共享最新的AI硬核技能,帮同学们从数据收集,模型规划,智能决议计划,模型练习,和模型推理几个方面树立对相对完好的AI技能观。

刘霁教授首先从智能决议计划下手,介绍强化学习其在战略规划及运营优化上的运用,讨论游戏AI前沿性研讨方向,并结合工业实践展现了许多游戏AI的效果。接下来,刘老师要点共享了极具开创性的并行优化的技能,用以进步大规模深度学习练习的功率,包含异步并行、去中心化技能,以及紧缩办法,极大降低了AI技能工业场景中的试错本钱,这些前沿性的技能正在被Facebook、IBM、Microsoft等世界一线公司选用。

终究一部分刘霁教授介绍了经过模型紧缩加快模型推理,模型揣度是AI从模型算法到工业落地的终究一环,是快手用AI技能普惠群众的价值观重要的技能支撑。刘教授介绍了其团队开发的最新针对不同手机定制化的模型紧缩技能,以及在快手内部广泛场景中的落地。授课现场,学员们提出学习中遇到的困惑,刘霁教授逐个给出回答。

快手AI试验课介绍

应战快手小游戏AI,端上AI助你走进名画,多模态AI音乐生成,质量感知的媒体传输优化,快手共为学生们带来了4个试验课题。多名快手算法工程师辅导学生们完结实践课题,带领学生们一同完结项目。据了解,在企业导师之后下,8 月 14 日,DeeCamp2019 学员们将终究进行项目评比与展现。

试验课题一:应战快手小游戏AI

游戏AI是AI才能的最高表现形式之一。从Alphago到冷扑大师再到AlphaStar,AI才能的鸿沟一次又一次被从头界说。游戏AI的开发是对AI从业者归纳才能的最完好的测验和训练,比方: 深度学习,强化学习,仿照学习,博弈论,优化,并行体系。

快手小游戏给咱们供给了一个规划游戏AI从0到1的完好进程。可以亲自体会跟自己规划的AI一同生长的默契,感触跟其他AI彼此比赛的影响。

试验课题二:端上AI助你走进名画

咱们看过许多优异的绘画著作,比方清明上河图、富春山居图等等,画面的唯美让人向往。有没有想过AI可以协助你把自己放到这些名画傍边,让自己穿越古今感同身受地感触画风的美好。只需你具有一部手机,咱们就可以运用AI技能,尤其是端上深度学习技能,把你整个人无缝融合到画作傍边。

试验课题三:多模态AI音乐生成

多模态AI音乐生成是从语音、哼唱片段、视频内容等多模态数据源中获取音乐生成的根底要素,例如:动机(Motif)、风格、节奏等,再经过旋律生成、主动配器、智能混音等一系列模型生成终究的音乐著作。与传统的人工作曲相关,该种方法生成的音乐可以与多模态信息愈加匹配,一同降低了用户在音乐运用和生成的难度,极大程度提高用户体会。要把多模态AI音乐生成这个问题研讨好,需求有做音乐和做 AI 的人一同集成立异。

试验课题四:质量感知的媒体传输优化

媒体内容在APP终端上进行显现前,一般会阅历收集、紧缩、传输、解码、烘托等过程,恣意一个环节出问题,都将大大影响终究媒体内容的质量。本课题侧重重视视频的处理与传输联合优化环境,别离针对短视频和直播这些典型场景,在考虑网络带宽,稳定性,以及视频质量的情况下,对视频处理,紧缩,和传输进行优化,从而在终端出现高质量的视频画面。本课题触及视频编解码技能;根据深度学习的视频处理技能;根据深度学习的多媒体网络传输优化。

据了解,快手2020学校招聘将于8月上旬发动网申,可重视【快手招聘】微信大众号了解快手招聘的AI相关岗位。

来历:我国经济网

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