云+社区技术沙龙AI 人工智能云+社区技术沙龙[第16期]

破局人工智能:AI平台及智能语音应用解析

活动简介

近年来,人工智能技术快速发展,与其他行业的结合也成为业界不断探索的方向。在人工智能基础和工具方面,AI平台已成为降低人工智能门槛的关键因素;而在人工智能应用方面,作为最成熟的应用方向之一,智能语音已在智能家居、智能车载等领域有了迅猛发展。以腾讯为代表的巨头企业,凭借强大的技术积累和在社交聊天、游戏娱乐等垂直领域定制化服务的丰富经验,在AI平台和智能语音两方面都推出了丰富的解决方案。

本期沙龙将从人工智能技术的大背景切入,根据技术发展现状讲述AI平台如何降低人工智能门槛,帮助企业快速构建AI能力;以及深度学习在语音识别上的应用,语音技术在智能音箱等场景中的应用和解决方案,并探讨智能语音的未来发展趋势。

活动议程

  • 交流、开发者动手实验室体验

  • 罗冬日

    腾讯高级研究员

    深度学习在语音识别上的应用

    本次分享主要从语音识别技术的发展历程出发,讲述深度学习技术的基础原理和深度学习技术如何在语音识别的应用,以及语音识别未来的研究方向。

    中国科学院网络信息中心硕士,现任腾讯云AI产品中心高级研究员,负责智能语音相关的产品研究和开发。曾长期供职于百度等一线互联网公司,对数据挖掘,深度学习有深入的研究。

  • 倪捷

    腾讯高级产品架构师

    智能语音扩展数字化服务

    人工智能是当下最热门的主题之一,智能语音相关技术是人工智能的重要一支。本次分享会从人工智能技术的大背景切入,展现智能语音技术的发展状况。
    在语音识别为代表的智能语音技术逐步成熟的情况下,基于智能语音技术能有哪些实际应用场景成为业界不断探索的方向。本次分享会介绍当下语音技术应用的场景,以及这些场景解决了哪些客户实际的痛点。
    本次分享也会展现腾讯云在智能语音领域提供的服务以及形成的行业解决方案。

    北京邮电大学硕士学历。现在腾讯云大数据与人工智能产品中心AI应用产品组担任高级产品架构师,负责智能语音与计算机视觉等AI产品,拥有互联网、新零售等行业人工智能落地的丰富经验。在加入腾讯之前,曾长期供职于亚马逊AWS等全球一线IT公司,对公有云和人工智能领域全球产业趋势有深入了解。

  • 王珺

    腾讯专家研究员

    智能音箱语音识别技术分享

    腾讯云在智能音箱交互场景,远场语音识别方面的真实数据评测字准确率和句准确率实现了大幅提升。本议题介绍腾讯AI Lab的音箱语音交互技术链条以及其中若干关键技术模块。本议题将进一步分享针对智能音箱场景的前沿研究和新的技术方案,包括基于唤醒词信息的目标说话人语音提取,以及性能处于国际领先的Attention系统:识别端到端的Attention建模方法改进,若干改进Attention的关键技术点,用于深度融合Attention和CTC的多任务训练方法的研究。

    腾讯AI Lab专家研究员,在北大、中科院声学所、杜比实验室等科研机构有十多年研究经历,专注于语音和声音的信号前处理、增强、抑制、分离等后处理及语音识别的研究。目前的研究兴趣包括音频信号处理、关键词唤醒和多说话人分离以及端到端的语音识别中的关键技术。

  • 茶歇

  • 郭律

    腾讯高级产品经理

    欲善其事,先利其器 - 论机器学习平台与人工智能的关系

    “AI+”是指传统行业利用AI来实现业务创新和精细化管理。AI有什么魔力,能够支持传统行业的业务创新和精细化管理?传统行业企业想拥有AI能力,需要具备什么条件?总体而言,构建AI能力对于多数传统行业企业来说存在技术难度高、投入成本大、实施周期长的问题,因此AI对于许多企业而言还是高门槛的。如何帮助传统行业企业降低AI门槛,缩短企业到“AI+”的距离,是本次议题将要讨论的主题。议题将包含机器学习的关键要素、企业构建AI能力的必要条件、机器学习平台为什么能够帮助企业快速构建AI能力、好的机器学习平台应该具有哪些特点等内容。

    腾讯云AI基础产品中心高级产品经理、解决方案架构师。主导腾讯智能钛TI-ONE(可视化机器学习平台)和TI-S(自动机器学习平台)两个产品的设计工作。从上海交通大学模式识别与智能系统专业博士毕业后,先后就职于IBM、普华永道从事IT架构、咨询方面的工作,对机器学习与金融、零售等业务场景的结合具有深刻理解,帮助学员掌握如何利用工具解决实际业务中面临的机器学习问题。

  • 张童皓

    携程产品及研发总监

    智能语音赋能的客服监督和质检

    携程客服历来有业界标杆级的良好口碑,除了客服人员的训练有素外,一套高效的问题处理机制也至关重要。这次分享会介绍座席通话质检碰到的挑战,以及携程正在如何通过AI的能力,用新的方式赋能传统的业务需求。

    曼彻斯特大学信息系统工程硕士。现任携程数据智能部产品及研发总监,负责集团范围内基于大数据及AI的平台及应用交付,包括共享数仓,AB平台,用户画像,模型引擎,智能质检等。加入携程前在eBay中国数据团队任高级产品经理。在大数据/AI领域有超过10年工作经验。

  • 合影留念

  • Workshop

    当前人工智能技术的使用范围不断扩大,所需支撑的业务场景也更加复杂,如何利用AI解决具体业务痛点成为人们越来越关心的问题。作为人工智能技术的基础,AI平台已成为降低人工智能门槛的关键因素。本次workshop通过两个案例带领学员利用AI平台完成模型训练,帮助学员更多了解AI平台的工作机制,了解AI平台是如何通过降低建模门槛,提高建模效率来帮助企业快速构建AI能力的。
    为了使workshop更具有普适性,案例包括了一个机器学习场景和一个深度学习场景,分别是:
    1)基于无线网络数据,利用人工智能方法,分析和定位影响用户感知的根源问题;
    2)使用fast-R-CNN算法实现目标检测。

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