专题出品人: 李仁杰

网易 网易伏羲人工智能负责人

专题:机器学习

本专题下的议题

人工智能在游戏领域的研究与应用
陶建容 网易 伏羲科技游戏AI技术负责人
所属专题:机器学习

课程概要

话题概述:
纵观游戏和人工智能的发展史,他们之间有着非常天然的相辅相成的关系。在游戏中得到的远不止快乐,游戏还为人工智能的研究提供了理想的环境。人工智能作是人类最有用的发明之一,我们见证了它改造各行各业的巨大成功,而游戏行业在这个人工智能浪潮下,也正发生着巨大的变革。

作为国内首家游戏人工智能研究机构,网易伏羲以“创建人工智能与游戏交叉领域的世界一流研究机构”为宗旨,运用人工智能尖端技术为玩家营造新世代的游戏体验,同时借助游戏仿真环境和海量数据推动人工智能技术的发展。目前伏羲在为网易内部众多游戏产品提供高质量和前沿AI技术的同时,正进一步把AI技术和产品开放给更多外部合作伙伴,通过人工智能技术在游戏、文娱、文旅等产业中的应用,全面释放创作者的生产力,革新用户体验,丰富每一个人的精神世界。

在本次分享中,我们将介绍网易伏羲在游戏人工智能领域的研究成果,并展示伏羲AI在游戏中丰富的落地场景以及案例实践,并围绕着伏羲AI商业化从游戏竞技机器人、外挂防控、智能捏脸、匹配推荐等方面介绍我们的技术架构,同时也会分享我们对游戏人工智能领域的思考和展望。经过三年多的探索,我们发表了70多篇游戏和AI顶会论文,申请了100多项游戏和AI专利,同时也把我们的研究转化落地到100多个客户中,每天AI服务的调用量超过了1亿次。

演讲题纲:
一、 游戏与人工智能的“双赢”
a) 游戏为AI的研究提供理想的环境
b) AI改造游戏行业的趋势
二、 伏羲在游戏AI领域的研究与应用
a) 伏羲简介
b) 强化学习
c) 图像动作
d) 自然语言
e) 用户画像
f) 虚拟交互
g) 大数据和AI计算平台
三、 伏羲AI商业化的开放能力和架构
a) 游戏AI竞技机器人系统
b) 游戏AI外挂防控系统
c) 游戏AI智能捏脸系统
d) 游戏AI智能匹配推荐系统
四、游戏AI领域的反思与展望

话题亮点:
1. 游戏领域领先的人工智能解决方案
2. 丰富的游戏落地场景以及案例实践
3. 开放的游戏AI能力以及技术架构

听众收益

1. 了解人工智能在游戏领域的研究与应用
2. 了解伏羲AI在网易游戏的案例和实践
3. 了解伏羲AI商业化的开放能力和架构

基于容器的AI开发平台实战
吕志高 斗鱼 移动开发部资深算法工程师
所属专题:机器学习

课程概要

话题概述:
随着AI开发平台的深入演进,越来越多的技术团队开始使用AI开发平台支持不同的业务线和应用场景。作为较早大规模拥抱AI开发平台的技术团队,我们与运维专家探索出了一条企业级的AI开发平台落地方案,并通过一些开源工具,对AI开发平台的应用性能、稳定性、开发体验等作了深入改造。在本次分享中,我们将会从打标平台、训练平台、算法平台等方面详解介绍我们应用方案的架构设计与工程实践,同时也会基于我们踩的坑分享在使用AI开发平台过程中的思考和对未来的展望。目前我们的AI开发平台每天支持数以万级的标注任务,7*24小时的AI训练任务与应用部署/发布,较好地支撑了业务。

演讲题纲:
1、基于容器的AI开发平台整体架构设计
2、开发中面临的问题
3、各模块功能简介

话题亮点:
1.一体化AI开发平台解决方案
2.完整展示AI开发平台的高可用

听众收益

1.基于容器的AI开发平台的企业级实战
2.如何通过k8s集群保证AI开发平台的高扩展性、高可用
3.如何构建一体化AI开发平台,让开发人员可以提升效率并提升开发体验

多模态机器学习在K12教育中的应用和未来
刘子韬 好未来教育 学而思1对1技术负责人
所属专题:机器学习

课程概要

话题概述:
在互联网大数据时代,来自线上和线下教室的海量多源异构多模态教育大数据不断涌现,从学生的课中视频、互动音频,到课后文本、语音作业,再到课中多媒体讲义等等,涵盖教育场景全链路的各个环节。本演讲基于好未来在多源异构多模态数据跨媒体挖掘和推理领域持续深耕,探索其在智慧教育中的相关应用。通过多模态机器学习技术和在线教育的结合,促进人工智能与教育领域的深度融合,形成数据驱动的智能教育服务和经济形态的基础。

演讲题纲:
即将上线

话题亮点:
1. 业界领先的多模态机器学习技术
2. 完整展示AI技术在教育场景中的落地应用

听众收益

学习了解AI技术在教育场景中的落地应用

毕业于中国科学技术大学少年班,罗切斯特大学博士。一直致力于用新技术推动游戏事业的发展。博士毕业之后,先后加入了暴雪和拳头公司,成为第一个参与到两大世界最有影响力游戏《魔兽世界》和《英雄联盟》中的中国人。在拳头公司,还从零到有组建了大数据团队和人工智能实验室,用数据来提高玩家体验。现为网易伏羲人工智能负责人。

专题:机器学习

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