<mark id="oztn4"></mark>
0
雷鋒網 AI 科技評論按：2018 年，AI 研習社又為大家呈上了一系列公開課，AI 研習社的粉絲們也再度與我們相伴走過了一年。而在今年，為了幫廣大學術青年看到技術在企業中的實際應用成果，并同時保持學術性科研職業路徑的可能性，我們增設了「職播間」這個公開課類目，依托于 AI 研習社社群和雷鋒網在 AI 行業的影響力，邀請了數十家中國 AI 企業的工程師、 管理者們來分享自己企業的研發成果、技術追求以及人才招聘需求。下面讓我們一起來回顧一下吧~
地平線黃李超：面向低功耗 AI 芯片上視覺任務的神經網絡設計
內容簡介：隨著這幾年神經網絡和硬件（GPU）的迅猛發展，深度學習在很多行業包括互聯網，金融，駕駛，安防等領域都得到了廣泛的應用。然而在實際部署的時候，許多場景例如無人駕駛，安防等對設備在功耗、成本、散熱性等方面都有額外的限制，導致了無法大規模應用深度學習解決方案。全球矚目的人工智能創業企業之一地平線在芯片方面就有許多可以值得分享的研發成果和技術經驗。對此，AI 研習社邀請到了地平線的初創人員黃李超來公開課上進行分享。黃李超畢業于帝國理工碩士，曾于 2014 年加入百度深度學習研究院；并于 2015 年作為初創人員加入地平線，現研究方向包括深度學習系統研發，以及計算機視覺中物體檢測，語義分割等方向。公開課上，黃李超不僅介紹了 AI 芯片的背景以及怎么從算法角度去設計適合嵌入式平臺高效的神經網絡模型，還講解了高性價比的神經網絡在計算機視覺領域的應用。公開課最后，地平線的 HR 也進行了招聘宣講，并為大家進行了招聘解讀。
北京知識圖譜科技吳剛：知識圖譜賦能企業數字化轉型
內容簡介：現在的市場環境下，企業面臨著競爭逐漸加劇，人力成本增加，人員流動率加快的挑戰。而隨著企業經歷了信息化的成熟階段，沉淀了大量的數據。大型的企業都開始了數字化轉型，利用前沿的技術利用海量的外部數據以及內部積累的業務數據上下游的鏈接客戶，將數據轉化為專家的經驗知識，提高工作效率，增強產品的用戶體驗和銷售。而在企業的數字化轉型中，知識圖譜就扮演了重要的作用。基于這個熱點，AI 研習社邀請到了北京知識圖譜科技有限公司 CEO 吳剛進行公開課分享。公開課中，他不僅詳細介紹了知識圖譜的概念、企業機遇挑戰、知識圖譜賦能企業數字化轉型以及知識圖譜落地挑戰與趨勢，最后也為各位小伙伴們呈上了該公司的招聘需求。
杉數科技趙珂珍：大數據分析工程師的求職分享—從大廠到初創企業的決策之路
內容簡介：隨著互聯網的興起，人工智能和大數據成為了熱門領域，越來越多的企業開始通過對數據的挖掘分析來為商業決策提供建議，在國內市場，人工智能和大數據領域人才出現巨大的缺口。而數據分析師入行需要的技術能力較易，轉行/自學性價比極高，成為大數據領域的熱門職業。創業公司杉數科技算法工程師趙珂珍受邀來 AI 研習社的公開課上進行了她的職業分享，她本科畢業于天津大學建筑工程學院，研究生畢業于斯坦福大學工學院，從傳統工程學科跨領域成為算法工程師，曾在國內頭部大廠擔任數據分析師，現就職于杉數科技，從事與大數據相關的工作，對于立志于從事大數據分析師的小伙伴們來說，她的相關經驗非常具有借鑒意義。本次她在公開課上的分享內容包括個人經歷及為何選擇杉數科技、大數據分析工程師職業內容、大數據分析工業場景應用實例、大數據分析/挖掘的自學建議，并最終也向大家介紹了杉數科技招聘內容及內推通道。
Momenta 陳凱：Momenta 自動駕駛背后的底層技術及人才需求
內容簡介：前全球汽車行業公認由美國高速公路安全管理局（NHTSA）和國際自動機工程師學會（SAE）提出的的分級制度，把自動駕駛分成 L0 到 L5 級，分別承擔相應的職責，而 L4 作為級別第二高的無人駕駛，是指在特定場景下（如高速公路）可以在完全沒有人干預時進行全自動無人駕駛，到現在為止，實現 L4 無人駕駛依舊是人工智能領域最具挑戰性、最復雜的難題之一。針對自動駕駛這一領域，AI 研習社邀請到了中國最高估值自動駕駛創業公司 Momenta M4U 技術負責人陳凱來到公開課上進行分享，他博士畢業于中國科學技術大學，是 RoboCup@Home League 2014 世界冠軍，多年從事機器人研究和相關工作，對于自動駕駛領域有較深入的研究以及豐富的實踐經驗。在本次公開課中，他不僅從團隊、核心技術層面深度介紹了自動駕駛獨角獸 Momenta 如何「打造自動駕駛大腦」，還為各位致力于從事自動駕駛行業的小伙伴們解讀了 L4 級別的自動駕駛需要怎樣的技術與人才。
復旦大學 NLP 實驗室陳俊坤：自然語言處理中的多任務學習
內容簡介：過去幾年，深度學習在自然語言處理中取得了很大的進展，但進展的幅度并不像其在計算機視覺中那么顯著。其中一個重要的原因是數據規模問題。多任務學習是將多個任務一起學習，充分挖掘多個任務之間的相關性，來提高每個任務的模型準確率，從而可以減少每個任務對訓練數據量的需求。來自復旦大學 NLP 實驗室的陳俊坤不僅在公開課上介紹了在自然語言處理領域工作非常出色的復旦大學 NLP 實驗室，還為大家帶來了一籮筐自然語言處理的干貨分享，包括基于深度學習的自然語言處理、深度學習在自然語言處理中的困境、自然語言處理中的多任務學習以及新的多任務基準平臺等內容，同時也不忘分享自己的個人求學經驗，指出各位愿意攻讀研究生的同學應該對國內實驗室有更多的了解，從而在選擇攻讀研究生上更有目標性。
狗尾草智能科技邵浩：從 0 到 1 構建聊天機器人
內容介紹：自從 Alpha Go 戰勝李世石，我們就進入了最新的一個時代——AI 時代。這個時代所對應的入口就是語音對話產品，目前最普遍的形態便是聊天機器人。而聊天機器人市場的發展可以用「忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開」來形容，我們可以看到市場上出現了大量的聊天機器人，有大家熟悉的 Echo、小米音響、天貓精靈以及我們公司的公子小白等等。各大廠商之所以對聊天機器人進行大力投入，主要是因為它們都想通過聊天機器人搶占 AI 時代的主入口——有了入口和流量，才能在上面做很多文章。對于聊天機器人這一領域，AI 研習社邀請了比較有代表性的公司深圳狗尾草智能科技進行公開課分享，其 AI Lab 主任邵浩在公開課中不僅系統性闡述聊天機器人的技術挑戰、聊天機器人理論的最新進展，還詳細地介紹了如何從零構建一款可用的聊天機器人，以及打造聊天機器人落地產品中需要注意的技術細節。
鯤云科技方舟：基于定制數據流的 AI 應用
內容介紹：深度學習已經在安防，金融，自動駕駛等領域得到了廣泛的應用，這就涉及到硬件層的芯片。目前芯片主要包括指令集架構和數據流架構兩種實現方式：類似 Intel X86 架構、ARM 架構以及 RISC-V 開源架構都屬于通用指令集架構，而數據流架構采用數據流引擎的方式實現。而市場上的方案大多是基于 GPU 或者精簡指令集 RISC 架構，即通過增加多個處理單元提升計算能力，主要還是由于指令集架構通用性強但性能不高，而數據流架構則性能比較強而通用性不高。 不過，鯤云科技自主研發的數據流定制架構芯片采用數據流引擎的方式提升性能，并通過端到端自動編譯開發平臺來解決芯片的通用性問題，為數據流架構的通用性方面帶來了較大進展。鯤云科技 FAE 團隊負責人方舟受 AI 研習社邀請在公開課上了詳細講解基于數據流架構的 AI 方案和適配的工具鏈。
安智汽車檀杰：77GHz 毫米波雷達基礎及其典型 ADAS 應用
內容介紹：77GHz 毫米波雷達在智能駕駛領域的應用十分廣泛，已被業界普遍驗證為低成本、高可靠性的智能駕駛底層核心傳感器之一。安智汽車作為國產 ADAS 領域頗受關注的企業之一，目前已經自主開發完成了具有全面知識產權的 77GHz 毫米波雷達與多功能視覺系統，并搭建了更「懂」中國路況的 ADAS 駕駛輔助系統。受 AI 研習社邀請，安智汽車雷達事業部總監檀杰在公開課中深入探討安智汽車作為 77GHz 毫米波雷達軟硬件一體化方案商對該領域的深度技術研發和典型功能應用探索，并從產業角度著眼，解讀相應的人才結構和需求。
酷哇機器人何弢：復雜場景自動駕駛的技術框架及人才招募
內容介紹：城市復雜場景自動駕駛是自動駕駛領域最具挑戰的場景之一，其不僅要求自動駕駛汽車掌握包括直道、彎道、合流道、異形十字路口、路障、行人等城市常見場景，還考驗自動駕駛汽車對典型模擬城市道路及工況的適應能力，包括對道路標線、典型目標物、常見交通信號的識別和響應能力，以及在上下坡、隧道、駝峰橋等特殊場景中對復雜工況、交規的理解和適應能力。專注于城市復雜場景自動駕駛技術的自動駕駛新銳公司酷哇機器人的創始人兼 CEO 何弢在 AI 研習社的公開課中深度分享酷哇如何「利用現有技術結合產品落地城市復雜場景的自動駕駛」，并講解實現自動駕駛的產品落地需要怎樣的技術與人才。
星圖智控陳輝：一家消費級無人機公司的 AI 相機人才觀
內容簡介：無人機本質上就是會飛的相機。如今，相機在無人機產品中所占比重日益增加，無人機的自主飛行和執行任務的智能化需求突出，特別是在資源受限的小型消費級無人機領域，三維重構、目標檢測識別和長時跟蹤三類算法都有廣泛應用。消費級無人機公司星圖智控的武漢 AI 研發中心便專注于研究嵌入式端任務重構框架，其負責人陳輝博士也受邀在 AI 研習社的公開課上進行了分享，他博士畢業于華中科技大學，目前任星圖智控武漢分公司負責人，分管公司智能相機產品線，主要研究方向為可重構網絡、嵌入式人工智能應用等。公開課上，他對星圖智控這家無人機公司及其研發中心、公司文化以及技術發展路線、人才培養制度進行了一一介紹，并闡述了該公司的人才需求。
對無人機、芯片、自動駕駛、智能語音等技術在企業中的應用情況感興趣，或者對這些公司的 offer 感興趣的小伙伴們可以前往對應的地址回看視頻！再次感謝大家對 AI 研習社的支持！雷鋒網雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
