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| 本文作者： 陳伊莉 | 2017-11-10 16:54 |
蒸汽機、內燃機、電動機、信息技術等都是對人類經濟社會產生廣泛且深遠影響的革命性技術。而近年來，大數據、人工智能、區塊鏈逐漸成為幾大通用革命性技術，成為產業界發展的新動力。大數據公司、AI公司、區塊鏈企業也隨之如雨后春筍般涌現，但眾所周知新技術從理論到實踐之路不是那么好走，撇去浮沫，如何向行業真正的踐行者學習應用落地經驗呢？
11月25日——26日，北京，第85期CCF學科前沿講習班將以《智能商業和經濟》為主題，邀請到數位來自微軟、百度、萬向集團、第四范式等公司的技術高管及電子科技大學教授，從研究到實戰，深度講解智能商業和經濟中需要的基本技術、實戰案例，涉及的領域包括商業選址、物流配送、金融科技、新零售、智能信息流、等。
本次課程由中國計算機學會（CCF）主辦，ACM數據挖掘中國分會（KDD China）協辦，而雷鋒網將作為合作媒體，進行全程報道，無法到達現場的同學，雷鋒網AI慕課學院將會呈上全程在線視頻（http://www.mooc.ai/course/266）以供學習。
鄭宇，教授、博導，微軟亞洲研究院主任研究員、城市計算領域負責人、CCF杰出會員、上海交通大學、香港科技大學客座教授，擔任人工智能頂尖國際期刊ACM TIS（SCI一區）的主編、ACM數據挖掘中國分會秘書長，CCF ADL工作組組長、國際知名會議ICDE2014和CIKM2017 工業界主席；論文被引用14000余次，Google Scholar H-Index 56，2016年單年論文被引用3400余次；
他擁有20多項國際發明專利，主持開發了多個城市大數據系統，其中Urban Air利用大數據來監測和預報細粒度空氣質量，該服務覆蓋了中國的300多個城市，并被中國環境保護部采用。2014年，他被《財富》評選為中國40位40歲以下商界精英。2016年被評為美國計算機學會杰出科學家。
摘要：本講座介紹如何利用大數據和人工智能技術，從現實生活中的一手數據中提取商業智能、提升商業價值、驅動商業應用。具體案例包括基于人工智能的商業選址模型、物流配送優化、共享經濟、城市房產價值分級和評估等。相關技術發表在KDD等頂尖國際會議和期刊上，并在實際系統中部署應用。更多信息可參看城市計算主頁。
周濤，電子科技大學教授，主要從事統計物理與復雜性方面的研究。在Physics Reports、PNAS、Nature Communications等國際SCI期刊發表300余篇學術論文，引用17000余次，H指數為65。2009年獲教育部自然科學一等獎，2011年獲第十二屆中國青年科技獎，2014年獲中國計算機學會自然科學二等獎，2014年起歷年入選Elesvier最具國際影響力中國科學家名單（物理天文類）。先后創立了數之聯、數聯銘品、國信優易等知名大數據企業，總市值超過20億美元。
摘要： 隨著數據科學和人工智能的發展，很多傳統的社會科學學科，例如社會學、經濟學、心理學、社會經濟學、社會心理學、管理學等等，都會面臨重大的研究方法論的變革——其總體趨勢是從定性向定量發展。本報告將介紹如何利用海量數據分析和人工智能技術感知社會經濟態勢，預測社會經濟發展趨勢，提前發現重大風險，量化選擇最優經濟策略等等，最后為各位聽眾描繪“計算社會經濟學”這一新興交叉學科分支的圖景。
羅榮閣，現任上海萬向區塊鏈股份公司CTO（首席技術官），主持區塊鏈技術及行業應用相關的工作。他擁有15年的IT技術規劃及管理方面的從業經歷，曾在中國證監會直屬的證券期貨交易所負責技術系統規劃工作，長期與納斯達克交易所、紐約證券交易所、泛歐交易所等國際領先交易所集團共同開展核心交易系統研發合作。
摘要：對比Gartner最近三年的新興技術成熟度曲線，區塊鏈技術在15年還榜上無名，到了16年則沒有經過第一階段——創新萌芽就直接進入到第二階段——期望泡沫高峰，而17年竟然幾乎進入到第三階段——幻滅低谷。以這種模式演進的新技術，在歷史上并不多見。本專題將對區塊鏈技術及其可能帶來的商業價值進行分析。
陳雨強，第四范式聯合創始人、首席研究科學家。在NIPS、SIGKDD、AAAI等頂會上發表多篇論文， 獲APWeb2010 Best Paper Award，KDD Cup 2011名列前三。陳雨強在第四范式期間主持研發了商用的人工智能全流程平臺，獲得中國智能界最高獎“吳文俊人工智能科學技術獎”創新獎一等獎（該獎項代表國內最高科研實力）。
入職第四范式前，陳雨強曾任今日頭條推薦系統負責人，建立了今日頭條新聞推薦系統與信息流廣告系統。曾任百度商務搜索部架構師，在鳳巢CTR預估系統上成功上線深度學習系統。
摘要：本次演講主要圍繞高維度機器學習在金融領域的應用，探討高維度機器學習解決方案與傳統金融解決方案的差異及優劣比較。同時，我們將高維度機器學習應用于營銷、風險等金融領域典型場景，并分析新的解決方案與過去方案相比的效果差別。同時，針對高維度機器學習不可解釋等局限性，我們探討針對性的解決辦法。
沈抖，博士，KDD China副主席，現任百度副總裁，目前負責手機百度、百度信息流總負責人，曾負責百度廣告和金融服務事業群組的研發管理工作。沈抖任第22屆國際數據挖掘大會（SIGKDD 2016）的工業程序委員會聯合主席，第18屆國際數據挖掘大會（SIGKDD 2012）的副主席、第21屆國際信息和知識管理大會(CIKM 2012)工業程序委員會聯合主席。
摘要：進入人工智能時代，世界在以更快的速度發展，人類需要更加有效的方式來獲取信息、認知世界， 移動設備的普及、環境感知的增強、用戶數據的積累以及人工智能技術的成熟， 推動了信息獲取方法的快速進步。在這個報告中，我們會探討這些新的形態和方法。
薛貴榮，博士，天壤智能創始人及CEO。原阿里巴巴旗下阿里媽媽大數據中心負責人，負責研發了阿里搜索引擎、數據管理平臺、營銷技術平臺等。在機器學習、信息檢索等方面國際會議發表論文70多篇。
在此之前曾經任職于上海交通大學計算機系，曾經擔任國家科技部云計算專家組成員、北航軟件學院大數據專業的特聘教授、KDD中國分會、CCF人工智能專委會、CCF大數據專委會委員、ACM WWW Internet Monetization領域Chair。
摘要：今天，所有的商業都在快速地智能化，而實現商業智能化的一個重要基礎設施就是數據管理平臺（DMP）。DMP成為互聯網企業進行數據資產管理的標準配置，同時也為企業帶來了巨大的商業價值。本專題將重點介紹DMP的定義、實現和核心技術問題，并展示在營銷和零售等場景下的典型應用等。進一步將介紹DMP的挑戰和未來發展。
（如有變動，以現場為準）
2017年11月25-26日
中科院計算技術研究所一層報告廳（海淀區科學院南路6號）
現場聽課方式：即日起至2017年11月23日，報名請登錄https://jinshuju.net/f/vgk6jK
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