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學(xué)術(shù)青年分享會是雷鋒網(wǎng)旗下垂直AI領(lǐng)域?qū)W術(shù)交流社群——AI研習(xí)社所發(fā)起的活動。AI研習(xí)社致力于建設(shè)全球領(lǐng)先的AI求知社區(qū)，基于專業(yè)直播平臺，進行技術(shù)交流的公益?zhèn)鞑ズ蜕疃冉涣鳌?/p>
分享會通過邀請學(xué)術(shù)界、工業(yè)界學(xué)者進行高質(zhì)量內(nèi)容分享，讓廣大學(xué)術(shù)青年了解最前沿的學(xué)術(shù)與行業(yè)技術(shù)進展，成為連接學(xué)術(shù)界與工業(yè)界之間的橋梁，雷鋒網(wǎng)希望能夠從中發(fā)現(xiàn)一大批優(yōu)秀AI人才，推動國內(nèi)AI行業(yè)的持續(xù)發(fā)展。
接下來是一大波本周的分享會預(yù)告：
主題：從數(shù)據(jù)采集與標記行業(yè)看數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)之關(guān)系
分享內(nèi)容：深度模型在機器學(xué)習(xí)很多領(lǐng)域都取得了巨大成功，但也對算法的原材料訓(xùn)練數(shù)據(jù)提出了更多的要求。對于研發(fā)高水平的算法，數(shù)據(jù)的高質(zhì)量采集、清洗、處理等等對算法效果會有直接影響。本次分享主要介紹數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)質(zhì)量等與深度學(xué)習(xí)算法之間的關(guān)系，以及為算法做數(shù)據(jù)準備的一些經(jīng)驗。
分享人：吳昊，本科畢業(yè)于上海交通大學(xué)，碩士畢業(yè)于紐約大學(xué)，現(xiàn)任BasicFinder標注平臺數(shù)據(jù)科學(xué)家，專注于數(shù)據(jù)眾包策略研究、深度學(xué)習(xí)模型數(shù)據(jù)采集與標記方案咨詢及優(yōu)化。
主題：深度學(xué)習(xí)處理架構(gòu)的演進
分享內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)、體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)規(guī)模的共同發(fā)展促進了人工智能行業(yè)的繁榮。在通用架構(gòu)之外，深度學(xué)習(xí)處理架構(gòu)已經(jīng)經(jīng)歷了三代的發(fā)展，從計算優(yōu)化、存儲優(yōu)化，到結(jié)合Deep Compression的稀疏化處理架構(gòu)。本次分享將簡要介紹Deep Compression，分析深度學(xué)習(xí)計算中的核心問題，并介紹最新的深度學(xué)習(xí)處理架構(gòu)發(fā)展。
分享人：姚頌，深鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO。畢業(yè)于清華大學(xué)電子系，斯坦福大學(xué)研究訪問學(xué)者。曾任清華電子系科協(xié)主席，本科期間發(fā)表多篇論文。入選2017福布斯中國30位30歲以下精英榜。
主題：基于深度學(xué)習(xí)的中文唇語識別
分享內(nèi)容：唇語識別，即通過運動的嘴唇，識別其說話內(nèi)容。通過LSTM模型將CNN抽取出來的圖片特征進行時序建模，最后引入Seq2Seq的翻譯模型將發(fā)音轉(zhuǎn)換成漢子。此次分享，會先簡單介紹現(xiàn)有的英文唇語識別的一些工作（《Lip Reading Sentences in the Wild》 和《LipNet： sentence level lipreading》），隨后對中文唇語識別展開詳細討論。
分享人：戴錫笠，電子科技大學(xué)計算機系二年級博士生，他的研究方向在于計算機視覺，移動計算，深度學(xué)習(xí)。曾于海康威視研究院實習(xí)，研究內(nèi)容為基于序列的行人再檢索。
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