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創(chuàng)新工場(chǎng)講AI課:從知識(shí)到實(shí)踐

創(chuàng)新工場(chǎng)講AI課:從知識(shí)到實(shí)踐

出版社：電子工業(yè)出版社出版時(shí)間：2021-05-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 296
中 圖 價(jià):¥42.7(4.8折) 定價(jià)  ¥89.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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創(chuàng)新工場(chǎng)講AI課:從知識(shí)到實(shí)踐 版權(quán)信息

創(chuàng)新工場(chǎng)講AI課:從知識(shí)到實(shí)踐 本書(shū)特色

適讀人群 ：本書(shū)適合 AI 相關(guān)專業(yè)的高校在校生及AI 行業(yè)的工程師使用，可作為他們了解AI 產(chǎn)業(yè)和開(kāi)拓視野的讀物。1.李開(kāi)復(fù)、王詠剛、張潼等學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界領(lǐng)軍人物全新梳理AI知識(shí)體系； 2.AI領(lǐng)域國(guó)際科學(xué)家周明、張亞勤、周志華力薦； 3.創(chuàng)新工場(chǎng)新創(chuàng)“知識(shí)授課+產(chǎn)業(yè)實(shí)踐”學(xué)習(xí)模式； 4.完整呈現(xiàn)從學(xué)科知識(shí)到工程實(shí)踐的課程設(shè)計(jì)，實(shí)踐項(xiàng)目來(lái)自產(chǎn)業(yè)界真實(shí)實(shí)踐課題和訓(xùn)練數(shù)據(jù)； 5.本書(shū)旨在將AI學(xué)習(xí)者、從業(yè)者從一招一式的“點(diǎn)滴型學(xué)習(xí)”轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌虿┤“偌摇⑷跁?huì)貫通的“系統(tǒng)型學(xué)習(xí)”。

創(chuàng)新工場(chǎng)講AI課:從知識(shí)到實(shí)踐 內(nèi)容簡(jiǎn)介

創(chuàng)新工場(chǎng)于2017年發(fā)起了面向高校在校生的DeeCamp人工智能訓(xùn)練營(yíng)（簡(jiǎn)稱DeeCamp訓(xùn)練營(yíng)），訓(xùn)練營(yíng)內(nèi)容涵蓋學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界領(lǐng)軍人物帶來(lái)的全新AI知識(shí)體系和來(lái)自產(chǎn)業(yè)界的真實(shí)實(shí)踐課題，旨在提升高校AI人才在行業(yè)應(yīng)用中的實(shí)踐能力，以及推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度結(jié)合。 本書(shū)以近兩年DeeCamp訓(xùn)練營(yíng)培訓(xùn)內(nèi)容為基礎(chǔ)，精選部分導(dǎo)師的授課課程及有代表性的學(xué)員參賽項(xiàng)目，以文字形式再現(xiàn)訓(xùn)練營(yíng)“知識(shí)課程+產(chǎn)業(yè)實(shí)戰(zhàn)”的教學(xué)模式和內(nèi)容。全書(shū)共分為9章，第1章、第2章分別介紹AI賦能時(shí)代的創(chuàng)業(yè)、AI的產(chǎn)品化和工程化挑戰(zhàn)；第3章至第8章聚焦于AI理論與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的結(jié)合，內(nèi)容涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)模型的壓縮與加速等；第9章介紹了 4 個(gè)優(yōu)秀實(shí)踐課題，涉及自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)兩個(gè)方向。 本書(shū)適合AI相關(guān)專業(yè)的高校在校生及AI行業(yè)的工程師使用，可作為他們了解AI產(chǎn)業(yè)和開(kāi)拓視野的讀物。

創(chuàng)新工場(chǎng)講AI課:從知識(shí)到實(shí)踐 目錄

★第1章 AI賦能時(shí)代的創(chuàng)業(yè)★

1.1　中國(guó)AI如何彎道超車

1.2 AI從“發(fā)明期”進(jìn)入“應(yīng)用期”

1.2.1 深度學(xué)習(xí)助推AI進(jìn)入“應(yīng)用期”

1.2.2 To B創(chuàng)業(yè)迎來(lái)黃金發(fā)展期

1.2.3 “傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)+AI”將創(chuàng)造巨大價(jià)值

1.2.4 AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)四部曲

1.3 AI賦能時(shí)代的創(chuàng)業(yè)特點(diǎn)

1.3.1 海外科技巨頭成功因素解析

1.3.2 科學(xué)家創(chuàng)業(yè)的優(yōu)勢(shì)和短板

1.3.3 四因素降低AI產(chǎn)品化、商業(yè)化門檻

1.4 給未來(lái)AI人才的建議

★第2章 AI的產(chǎn)品化和工程化挑戰(zhàn)★

2.1 從AI科研到AI商業(yè)化

2.2 產(chǎn)品經(jīng)理視角—數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品研發(fā)

2.2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

2.2.2 典型C端產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和管理

2.2.3 典型B端產(chǎn)品解決方案的設(shè)計(jì)和管理

2.2.4 AI技術(shù)的產(chǎn)品化

2.3 架構(gòu)設(shè)計(jì)師視角—典型AI架構(gòu)

2.3.1 為什么要重視系統(tǒng)架構(gòu)

2.3.2 與AI相關(guān)的典型系統(tǒng)架構(gòu)

2.4 寫(xiě)在本章*后的幾句話

本章參考文獻(xiàn)

★第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀及前沿進(jìn)展★

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀

3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿進(jìn)展

3.2.1 復(fù)雜模型

3.2.2 表示學(xué)習(xí)

3.2.3 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)

★第4章 自然語(yǔ)言理解概述及主流任務(wù)★

4.1 自然語(yǔ)言理解概述

4.2 NLP主流任務(wù)

4.2.1 中文分詞

4.2.2 指代消解

4.2.3 文本分類

4.2.4 關(guān)鍵詞（短語(yǔ)）的抽取與生成

4.2.5 文本摘要

4.2.6 情感分析

本章參考文獻(xiàn)

★第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)實(shí)踐★

5.1 自然語(yǔ)言句法分析

5.1.1 自然語(yǔ)言句法分析的含義與背景

5.1.2 研究句法分析的幾個(gè)要素

5.1.3 句法分析模型舉例

5.2 深度學(xué)習(xí)在句法分析模型參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用

5.2.1 符號(hào)嵌入

5.2.2 上下文符號(hào)嵌入

本章參考文獻(xiàn)

★第6章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)前沿進(jìn)展及實(shí)踐★

6.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概念

6.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)認(rèn)知過(guò)程

6.2.1 從低層次到高層次的理解

6.2.2 基本任務(wù)及主流任務(wù)

6.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的前沿進(jìn)展

6.3.1 圖像分類任務(wù)

6.3.2 目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)

6.3.3 圖像分割任務(wù)

6.3.4 主流任務(wù)的前沿進(jìn)展

6.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)踐

6.4.1 目標(biāo)檢測(cè)比賽

6.4.2 蛋筒質(zhì)檢

6.4.3 智能貨柜

本章參考文獻(xiàn)

★第7章 深度學(xué)習(xí)模型壓縮與加速的技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用★

7.1 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域及面臨的挑戰(zhàn)

7.1.1 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域

7.1.2 深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)

7.2 深度學(xué)習(xí)模型的壓縮和加速方法

7.2.1 主流壓縮和加速方法概述

7.2.2 權(quán)重剪枝

7.2.3 權(quán)重量化

7.2.4 知識(shí)蒸餾

7.2.5 權(quán)重量化與權(quán)重剪枝結(jié)合并泛化

7.3 模型壓縮與加速的應(yīng)用場(chǎng)景

7.3.1 駕駛員安全檢測(cè)系統(tǒng)

7.3.2 高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)

7.3.3 車路協(xié)同系統(tǒng)

本章參考文獻(xiàn)

★第8章 終端深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、挑戰(zhàn)和工程實(shí)踐★

8.1 終端深度學(xué)習(xí)的技術(shù)成就及面臨的核心問(wèn)題

8.1.1 終端深度學(xué)習(xí)的技術(shù)成就

8.1.2 終端深度學(xué)習(xí)面臨的核心問(wèn)題

8.2 在冗余條件下減少資源需求的方法

8.3 在非冗余條件下減少資源需求的方法

8.3.1 特殊化模型

8.3.2 動(dòng)態(tài)模型

8.4 深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

8.4.1 實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的挑戰(zhàn)

8.4.2 實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的問(wèn)題解決

8.4.3 案例分析

本章參考文獻(xiàn)

★第9章 DeeCamp訓(xùn)練營(yíng)*佳商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)★

9.1 方仔照相館—AI輔助單張圖像生成積木方頭仔

9.1.1 讓“AI方頭仔”觸手可及

9.1.2 理論支撐：BiSeNet和Mask R-CNN

9.1.3 任務(wù)分解：從圖像分析到積木生成的實(shí)現(xiàn)

9.1.4 團(tuán)隊(duì)協(xié)作與時(shí)間安排

9.2 AI科幻世界—基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的科幻小說(shuō)生成系統(tǒng)

9.2.1 打造人機(jī)協(xié)作的科幻小說(shuō)作家

9.2.2 理論支撐：語(yǔ)言模型、Transformer模型和GPT2預(yù)訓(xùn)練模型

9.2.3 從“找小說(shuō)”到“寫(xiě)小說(shuō)”的實(shí)現(xiàn)步驟

9.2.4 團(tuán)隊(duì)協(xié)作與時(shí)間安排

9.3 寵物健康識(shí)別—基于圖像表征學(xué)習(xí)的寵物肥胖度在線檢測(cè)系統(tǒng)

9.3.1 人人都能做“養(yǎng)寵達(dá)人”

9.3.2 理論支撐：表征學(xué)習(xí)、人臉識(shí)別原理和ArcFace損失函數(shù)

9.3.3 任務(wù)分解：從數(shù)據(jù)收集到肥胖度檢測(cè)

9.3.4 團(tuán)隊(duì)協(xié)作與時(shí)間安排

9.4 商品文案生成—基于檢索和生成的智能文案系統(tǒng)

9.4.1 智能內(nèi)容生成

9.4.2 理論支撐：Word2Vec詞嵌入、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型BERT和Seq2Seq文本生成

9.4.3 任務(wù)分解：“尋章摘句”和“文不加點(diǎn)”

9.4.4 團(tuán)隊(duì)協(xié)作與時(shí)間安排

本章參考文獻(xiàn)


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創(chuàng)新工場(chǎng)講AI課:從知識(shí)到實(shí)踐 節(jié)選

★★AI賦能時(shí)代的創(chuàng)業(yè)★★ ★李開(kāi)復(fù) 創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO★ 近幾年，有很多面臨畢業(yè)的大學(xué)生會(huì)向我咨詢創(chuàng)業(yè)方面的問(wèn)題，例如“我畢業(yè)以后想創(chuàng)業(yè)或者想加入創(chuàng)業(yè)公司，有什么樣的建議？”基于大家對(duì)未來(lái)的職業(yè)選擇和規(guī)劃上的困惑，我試圖通過(guò)對(duì)AI（Artificial Intelligence，人工智能）技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和未來(lái)前景的介紹，給大家答疑解惑。 創(chuàng)新工場(chǎng)DeeCamp人工智能訓(xùn)練營(yíng)（簡(jiǎn)稱DeeCamp訓(xùn)練營(yíng)）是一個(gè)向全球大學(xué)生開(kāi)放的公益項(xiàng)目，訓(xùn)練營(yíng)的授課導(dǎo)師里不乏AI學(xué)術(shù)界的大師。在全中國(guó)乃至全世界的VC（Venture Capital，風(fēng)險(xiǎn)投資）公司里，創(chuàng)新工場(chǎng)可能是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈布局*完整的一家公司—我們投資了近50家人工智能企業(yè)，其中培養(yǎng)出了7家“獨(dú)角獸”企業(yè)。因此，在本章我主要介紹“AI創(chuàng)業(yè)”這一主題。 本章共分為4部分。首先介紹的是中國(guó)AI崛起的過(guò)程以及我對(duì)中國(guó)AI發(fā)展的信心，我堅(jiān)信，中國(guó)在未來(lái)會(huì)成為AI*強(qiáng)的國(guó)家之一；其次，我想和大家談?wù)劷陙?lái)AI的一大轉(zhuǎn)變—從“發(fā)明期”到“應(yīng)用期”；接下來(lái)介紹的是在應(yīng)用期里，AI賦能時(shí)代創(chuàng)業(yè)的特點(diǎn)—這個(gè)時(shí)期AI仍會(huì)帶來(lái)很多機(jī)會(huì)，但是與之前相比已經(jīng)大為不同；*后一部分是我給大家的一些建議，尤其適用于AI、計(jì)算機(jī)等專業(yè)的學(xué)生，即畢業(yè)之后何去何從、是否有創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)或參與創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)，以及該怎么做。 1.1　中國(guó)AI如何彎道超車 中國(guó)為什么能成為AI超級(jí)大國(guó)呢？ 今天，我們?yōu)橹袊?guó)在AI領(lǐng)域的地位感到自豪，中國(guó)已經(jīng)成為除美國(guó)之外在AI領(lǐng)域研究*強(qiáng)和發(fā)展*快的國(guó)家。但這樣的成就，在10年前甚至5年前，是不會(huì)有人能做出這樣的預(yù)測(cè)的，包括我們自己。在過(guò)去5年時(shí)間里，我們不斷地為AI的“中國(guó)速度”感到驚訝，現(xiàn)在回過(guò)頭去看“為什么”，我總結(jié)了幾個(gè)主要促進(jìn)因素。 **，中國(guó)有大批優(yōu)秀的年輕AI工程師。雖然美國(guó)和加拿大是孕育AI大師的沃土—這兩個(gè)國(guó)家贏得了幾乎所有的圖靈獎(jiǎng)，但如果我們把目光放到中青代AI科學(xué)家身上，就會(huì)發(fā)現(xiàn)無(wú)論是在高校還是在企業(yè)，近年來(lái)中國(guó)優(yōu)秀AI人才數(shù)量的增長(zhǎng)速度非？。圖1.1.1是Allen Institute做過(guò)的一個(gè)關(guān)于中美兩國(guó)AI領(lǐng)域高引用量論文情況的對(duì)比圖？梢钥吹，2019年中國(guó)沖進(jìn)全球論文引用量前50%的論文數(shù)量已經(jīng)與美國(guó)持平；2020年，兩國(guó)在全球論文引用量前10%的論文數(shù)量上也旗鼓相當(dāng)；Allen Institute預(yù)測(cè)，到2025年中國(guó)將在全球論文引用量前1%的論文數(shù)量上超過(guò)美國(guó)。 雖然，中國(guó)在AI領(lǐng)域獲得圖靈獎(jiǎng)級(jí)別的大師不多，但是在這個(gè)級(jí)別之下的AI科研人才儲(chǔ)備方面，中國(guó)與美國(guó)的差距不大，這個(gè)現(xiàn)狀在很大程度上源于當(dāng)下中國(guó)的年輕人對(duì)科研、AI的興趣，比如越來(lái)越多的在校大學(xué)生關(guān)注創(chuàng)新工場(chǎng)舉辦的DeeCamp訓(xùn)練營(yíng)，我個(gè)人在高校里做過(guò)的關(guān)于AI科研的演講也很受大學(xué)生們的歡迎，從中我們可以看到年輕一代對(duì)AI技術(shù)的熱情與探索精神。

創(chuàng)新工場(chǎng)講AI課:從知識(shí)到實(shí)踐 作者簡(jiǎn)介

★★主要作者（按章節(jié)順序排序）★★ ★李開(kāi)復(fù)★ 李開(kāi)復(fù)博士于2009 年創(chuàng)立創(chuàng)新工場(chǎng)，擔(dān)任董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官，專注于科技創(chuàng)新型的投資理念與最前沿的技術(shù)趨勢(shì)。十多年來(lái)創(chuàng)新工場(chǎng)已經(jīng)投資逾400個(gè)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，管理總額約160 億人民幣的雙幣基金。2016 年秋季創(chuàng)辦創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院，致力于利用最前沿的AI 技術(shù)為企業(yè)提供人工智能產(chǎn)品與解決方案。 在此之前，李開(kāi)復(fù)博士曾是谷歌中國(guó)全球副總裁兼大中華區(qū)總裁，擔(dān)任微軟全球副總裁期間開(kāi)創(chuàng)了微軟亞洲研究院，并曾服務(wù)于蘋(píng)果、SGI 等知名科技企業(yè)。 李開(kāi)復(fù)在美國(guó)哥倫比亞大學(xué)取得計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位，以zui gao榮譽(yù)畢業(yè)于卡耐基梅隆大學(xué)獲得博士學(xué)位。同時(shí)，李開(kāi)復(fù)獲得香港城市大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)榮譽(yù)博士學(xué)位。李開(kāi)復(fù)獲選為美國(guó)電機(jī)電子工程師學(xué)會(huì)（IEEE）的院士，并被《時(shí)代》雜志評(píng)選為2013影響全球100位年度人物之一，《Wired 連線》本世紀(jì)推動(dòng)科技全球25位標(biāo)桿人物，2018亞洲商界領(lǐng)袖獎(jiǎng)等殊榮，并出任世界經(jīng)濟(jì)論壇第四次工業(yè)革命中心的AI 委員會(huì)聯(lián)席主席。李開(kāi)復(fù)博士發(fā)明過(guò)十項(xiàng)美國(guó)專利，發(fā)表逾百篇專業(yè)期刊或會(huì)議論文，并出版過(guò)十本中文暢銷書(shū)。 ★王詠剛★ 王詠剛，現(xiàn)任創(chuàng)新工場(chǎng)CTO人工智能工程院執(zhí)行院長(zhǎng)，加入創(chuàng)新工場(chǎng)前擔(dān)任谷歌主任工程師和高級(jí)技術(shù)經(jīng)理超過(guò)十年，在谷歌參與或負(fù)責(zé)研發(fā)的項(xiàng)目包括桌面搜索、谷歌拼音輸入法、產(chǎn)品搜索、知識(shí)圖譜、谷歌首頁(yè)涂鴉（Doodles）等，在知識(shí)圖譜、分布式系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理、HTML5動(dòng)畫(huà)和游戲引擎等領(lǐng)域擁有豐富的工程研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。目前專注于人工智能前沿科技的工程化與商業(yè)化，以及人工智能高端人才的培養(yǎng)，作為聯(lián)合創(chuàng)始人，創(chuàng)立了人工智能商業(yè)化公司創(chuàng)新奇智，同時(shí)也是人工智能高端應(yīng)用型人才培養(yǎng)項(xiàng)目DeeCamp的發(fā)起者。 ★張潼★ 張潼博士，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國(guó)際著名專家，擁有美國(guó)康奈爾大學(xué)數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)雙學(xué)士學(xué)位，以及斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)碩士和博士學(xué)位，在香港科技大學(xué)數(shù)學(xué)系和計(jì)算機(jī)系任教。曾經(jīng)擔(dān)任美國(guó)新澤西州立大學(xué)終身教授，IBM研究院研究員和雅虎研究院主任科學(xué)家，百度研究院副院長(zhǎng)和大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，騰訊AI Lab主任。他曾參加美國(guó)國(guó)家科學(xué)院大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)，負(fù)責(zé)過(guò)多個(gè)美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金資助的大數(shù)據(jù)研究項(xiàng)目，此外還是美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)和國(guó)際數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)fellow，并擔(dān)任NIPS、ICML、COLT等國(guó)際頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議主席或領(lǐng)域主席，以及PAMI, JMLR, 和Machine Learning Journal等國(guó)際一流人工智能期刊編委。 ★宋彥★ 宋彥博士，香港中文大學(xué)（深圳） 數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院副教授，創(chuàng)新工場(chǎng)大灣區(qū)研究院首席科學(xué)家。歷任微軟、騰訊研究員及首席研究員，創(chuàng)新工場(chǎng)大灣區(qū)研究院執(zhí)行院長(zhǎng)等職，是 “微軟小冰”項(xiàng)目的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員之一，其研究方向包括自然語(yǔ)言處理、信息檢索和抽取、文本表征學(xué)習(xí)等。 ★屠可偉★ 屠可偉博士，上海科技大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院長(zhǎng)聘副教授、研究員、博士生導(dǎo)師。研究方向包括自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等人工智能領(lǐng)域，側(cè)重于研究語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的表示、學(xué)習(xí)與應(yīng)用。 ★張發(fā)恩★ 張發(fā)恩，創(chuàng)新奇智聯(lián)合創(chuàng)始人，創(chuàng)新奇智公司CTO， 寧波諾丁漢大學(xué)客座教授。2008年畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，同年加入微軟，負(fù)責(zé)Office相關(guān)軟件產(chǎn)品的研發(fā)工作；2010年，入職Google，作為核心研發(fā)人員，主導(dǎo)和參與Google搜索引擎、Google知識(shí)圖譜等相關(guān)工作；2015年，加入百度，作為百度云早期創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員之一，曾任百度云計(jì)算事業(yè)部技術(shù)委員會(huì)主席，百度云計(jì)算事業(yè)部大數(shù)據(jù)和人工智能主任架構(gòu)師。他在IT行業(yè)擁有十幾年技術(shù)研發(fā)和管理經(jīng)驗(yàn)，涉及企業(yè)級(jí)軟件、室內(nèi)地圖定位與導(dǎo)航、互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎、全領(lǐng)域知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)等眾多領(lǐng)域。工作期間獲得10余項(xiàng)美國(guó)專利，70余項(xiàng)中國(guó)專利，發(fā)表過(guò)多篇頂級(jí)會(huì)議學(xué)術(shù)論文。 ★唐劍★ 唐劍博士，滴滴智能控制首席科學(xué)家，AI Labs 負(fù)責(zé)人兼算法委員會(huì)主席，IEEE Fellow和ACM杰出科學(xué)家，領(lǐng)導(dǎo)滴滴在智能物聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自動(dòng)駕駛方向上的研發(fā)。 他在國(guó)際頂級(jí)期刊和會(huì)議上發(fā)表了160多篇學(xué)術(shù)論文，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利，在邊緣智能、AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)控制和群智感知方向上做出開(kāi)創(chuàng)性貢獻(xiàn)，并多次獲得最佳論文獎(jiǎng), 其中包括通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的zui gao論文獎(jiǎng)2019 年度IEEE 通信學(xué)會(huì)William R. Bennett Prize和IEEE車載技術(shù)學(xué)會(huì)2016年度最佳車載電子論文獎(jiǎng)。 目前還擔(dān)任中國(guó)電子學(xué)會(huì)物聯(lián)網(wǎng)專委會(huì)專家委員、新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟專家委員會(huì)委員、IEEE車載技術(shù)學(xué)會(huì)杰出演講人、以及IEEE通信學(xué)會(huì)交換和路由技術(shù)委員會(huì)主席。 ★張彌★ 張彌博士，現(xiàn)任密歇根州立大學(xué)副教授，2006年畢業(yè)于北京大學(xué)，2013年獲得美國(guó)南加州大學(xué)博士學(xué)位，2013-2014年在美國(guó)康奈爾大學(xué)任博士后。主要研究領(lǐng)域包括終端深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本人及其研究團(tuán)隊(duì)在2019年Google MicroNet Challenge 全球競(jìng)賽中獲得CIFAR-100賽道第四名 (北美第一名)，在 2017年NSF Hearables Challenge全球競(jìng)賽中獲得第三名，在2016年NIH Pill Image Recognition Challenge全球競(jìng)賽中獲得冠軍。 ★吳佳洪★ 吳佳洪，創(chuàng)新奇智高級(jí)研究員，2017年畢業(yè)于北京大學(xué)。曾帶隊(duì)獲得Pascal Voc 世界冠軍、Cityscapes 實(shí)例分割冠軍、ADE20K物體分割冠軍等；曾負(fù)責(zé)創(chuàng)新奇智無(wú)人貨柜項(xiàng)目的算法工作，專注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，發(fā)表過(guò)多篇CVPR論文。 ★劉寧★ 劉寧博士，滴滴資深研究員，畢業(yè)于美國(guó)東北大學(xué)計(jì)算機(jī)工程系。研究領(lǐng)域包括深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)、深度模型壓縮與加速、邊緣計(jì)算等。在國(guó)際頂級(jí)期刊和會(huì)議AAAI, MICRO, ASPLOS，ISCA等發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，發(fā)表多項(xiàng)發(fā)明專利。

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