星际争霸与人工智能 阿里巴巴认知计算实验室 龙海涛 Why StarCraft? Challenge Problems for Artificial Intelligence Imperfect Information Huge State and Action Space Long-Term Planning Temporal and Spatial Reasoning

达观数据 陈运文 文本智能处理的深度学习技术 达观数据CEO 陈运文 博士 • 中 国 计 算 机 学 会 高 级 会 员 ， A C M 和 I E E E 学 会 会 员 ， 复 旦 大 学 计 算 机 博 士 和 杰 出 毕 业 生 • 原 腾 讯 文 学 高 级 总 监 、 盛 大 文 学 首 席 数 据 官 、 百 度 核 心 技 术 工 程 师 • 三 十 项 国 家 技 术 达观数据：全球领先的文本智能处理专家 l 为企业提供文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服 务，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司 专注于文本挖掘的国际领军人工智能企业 l 获得全球三十大最佳AI企业等荣誉，拥有国家级高新技术企业、CMMI3资质认 证、ISO9001质量管理体系认证、双软认证等最全面的企业服务资质。 权威认证的人工智能服务，可充分保障客户业务实践与业务安全 力 为数百家中国知名客户提供完善的文本智能处理服务 01 文本智能处理背景简介 7 文本 语音 图像 人工智能 Voice Image Text 达观专注于人工智能中的文本处理细分领域 文本处理任务 什么是NLP 概念：Natural Language Processing 自然语言处理 目的：让机器理解人类的语言，是人工智能领域的重要 分支，用于分析、理解和生成自然语言，方便人机交流

当前配送的繁忙程度 • 天气情况.. 1 2 3 提纲 4 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 提纲 5 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 外卖订单智能调度系统发展历程 6 人工派单模式 • 调度员根据订单地址和骑士 位置来进行订单分配 整体最优分配 调度 系统 4.0 深度学习智能模式 • 出餐时间估算更准，缩短 骑士到店等待时间，节省 运力，提升用户等餐体验 出餐时间预估 深度学习智能 调度 系统 2.0 系统派单模式 • 系统综合考虑配送距离、 骑士运力、期望送达时间 等因素来自动派单 配送距离 期望送达时间 骑士运力 订单相似度 调度 系统 1.0 外卖订单智能调度要解决的核心问题 7 调度系统算法 基于GBRT对未来进入单量的 实时预测 • 贪心算法求解系统最佳承载 单量 • 根据当前系统状态匹配最佳 的溢价手段使之回归至最大 可承载单量的调控模型 • 在供需失衡之时，实施最有 效的调控手段 5 总结—外卖订单智能调度要解决的核心问题 借助机器学习与深度学习实现，骑士到店时 间、等餐时间、骑士到用户时间、交付用户 时间等配送全流程节点时间预估 动态规划最优配送路线，且合理并单，以最 低的配送成本最大化满足用户配送体验。

. . . . . . . . . . . . . . . . 767 Bibliography 769 xv xvi 前言 几年前，在大公司和初创公司中，并没有大量的深度学习科学家开发智能产品和服务。我们中年轻人（作者） 进入这个领域时，机器学习并没有在报纸上获得头条新闻。我们的父母根本不知道什么是机器学习，更不用 说为什么我们可能更喜欢机器学习，而不是从事医学或法律职业。机器学习是一门具有前瞻性的学科，在现 语言处理、自动语音识别、强化学 习和统计建模等领域的快速发展。有了这些进步，我们现在可以制造比以往任何时候都更自主的汽车（不过 可能没有一些公司试图让大家相信的那么自主），可以自动起草普通邮件的智能回复系统，帮助人们从令人 压抑的大收件箱中解放出来。在围棋等棋类游戏中，软件超越了世界上最优秀的人，这曾被认为是几十年后 的事。这些工具已经对工业和社会产生了越来越广泛的影响，改变了电影的制作方式、疾病的诊断方式，并 识别系统就自动触发语音转文字功能，并启动地图应用程序，地图应用程序在启动后筛选了若干条路线，每 条路线都显示了预计的通行时间⋯⋯由此可见，机器学习渗透在生活中的方方面面，在短短几秒钟的时间里， 人们与智能手机的日常互动就可以涉及几种机器学习模型。 现在，假如需要我们编写程序来响应一个“唤醒词”（比如“Alexa”“小爱同学”和“Hey Siri”）。我们试 着用一台计算机和一个代码编辑器编写代码，如

预览版202112 预览版202112 前 言 这是一本面向人工智能，特别是深度学习初学者的书，本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来，因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手，一 步步地提出设想、分析方案以及实现方案，重温当年科研工作者的发现之路，让读者身临其 境式的感受算法设计思想，从而掌握分析问题、解决问题的能力。这种方式也是对读者的基 础要求较少的，读者 尽管作者试图将读者的基础要求降到最低，但是人工智能不可避免地需要使用正式化的 数学符号推导，其中涉及到少量的概率与统计、线性代数、微积分等数学知识，一般要求读 者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础，读者需要有少量的编程经验，特 别是 Python 语言编程经验，显得更加重要，因为本书更侧重于实用性，而不是堆砌公式。 总的来说，本书适合于大学三年级左右的理工科本科生和研究生，以及其他对人工智能算法 感兴趣的朋友。 感兴趣的朋友。 本书共 15 章，大体上可分为 4 个部份：第 1~3 章为第 1 部分，主要介绍人工智能的初 步认知，并引出相关问题；第 4~5 章为第 2 部分，主要介绍 PyTorch 相关基础，为后续算法 实现铺垫；第 6~9 章为第 3 部分，主要介绍神经网络的核心理论和共性知识，让读者理解深 度学习的本质；第 10~15 章为模型算法应用部分，主要介绍常见的算法与模型，让读者能够 学有所用。

机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 4 机器学习与人工智能、深度学习的关系 人工智能：机器展现的人类智能 机器学习：计算机利用已有的数 据(经验)，得出了某种模型，并利 用此模型预测未来的一种方法。 深度学习：实现机器学习的一种 技术 人工智能 机器学习 深度学习 5 杨立昆（Yann LeCun） 杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton） 中文名吴恩达，斯坦福大学副教 授，前“百度大脑”的负责人与百 度首席科学家。 6 李航, 现任字节跳动科技有限公司人 工智能实验室总监，北京大学、南京 大学客座教授，IEEE 会士，ACM 杰 出科学家，CCF 高级会员。 代表作：《统计学习方法》 机器学习界的国内泰斗 周志华，南京大学计算机科学与技 术系主任 、人工智能学院院长。 代表作：《机器学习》（西瓜书） 7 陈天奇,陈天奇是机器学习领域著名的青 年华人学者之一，本科毕业于上海交通 何恺明，本科就读于清华大学，博士毕业于 香港中文大学多媒体实验室。2016年，加入 Facebook AI Research（FAIR）担任研究科 学家。 主要贡献：设计了ResNets 8 国内外知名人工智能企业榜单 编码 企业名称 人工智能技术 应用领域 所属国家 成立时间 资本市场状态 市值/估值/融资额 1 Microsoft（微软） 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 办公 美国 1975年 上市 市值1.21万亿美元

March 17, 2017 Amazon 的人工智能&深度学习 围绕数据的“飞轮” 机器学习 深度学习 人工智能 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 对象存储 数据库 数据仓库 数据流分析 商业智能 Map/Reduce 内存数据库 数据检索 点击流 用户活动 内容生成 购买 点击 喜好 传感器数据 机器学习& 人工智能 大数据 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更多的数据 更好的分析 围绕数据的“飞轮” 算法 数据 程序模型 GPUs & 计算加速 深度学习的爆发 图像理解 自然语言处理 语音识别 机器自主 AWS 之上的人工智能应用 Zillow • Zestimate (using Apache Spark) Howard Hughes Corp • Lead scoring for luxury real estate purchase Netflix 推荐引擎 数千名员工致力于人工智能领域 发现& 搜索 执行 &物流 现有产品的增强 定义新的产品分类 将机器学习拓 展更广领域 Amazon 的人工智能应用 在Amazon 最初的人 工智能应用 (1995) AWS 可以帮助客户把人工智能应用于每个应 用程序的核心&业务之中吗? Amazon AI 构建于深度学习之上的智能服务 Amazon AI: 新的深度学习服务

1. 深度学习概述 01 深度学习概述 02 神经网络的基础 03 深度学习的背景知识 04 深度学习的开发流程 4 深度学习与机器学习、人工智能的关系 人工智能：机器展现的人类智能 机器学习：计算机利用已有的数 据(经验)，得出了某种模型，并利 用此模型预测未来的一种方法。 深度学习：实现机器学习的一种 技术 5 杨立昆（Yann LeCun） 杰弗里·欣顿（Geoffrey 中文名吴恩达，斯坦福大学副教 授，前“百度大脑”的负责人与百 度首席科学家。 6 李航, 现任字节跳动科技有限公司人 工智能实验室总监，北京大学、南京 大学客座教授，IEEE 会士，ACM 杰 出科学家，CCF 高级会员。 代表作：《统计学习方法》 国内泰斗 周志华，南京大学计算机科学与技 术系主任 、人工智能学院院长。 代表作：《机器学习》（西瓜书） 7 陈天奇,陈天奇是机器学习领域著名的青 年华人学者之一，本科毕业于上海交通 大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计 算机系。 主要贡献：设计了XGBoost算法。 人工智能界的青年才俊 何恺明，本科就读于清华大学，博士毕业于 香港中文大学多媒体实验室。2016年，加入 Facebook AI Research（FAIR）担任研究科 学家。 主要贡献：设计了ResNets 8 国内外知名人工智能企业榜单 编码 企业名称 人工智能技术 应用领域 所属国家 成立时间 资本市场状态 市值/估值/融资额

阿里云深度学习实践 程孟力 花名: 杨熙 阿里巴巴-计算平台-PAI 个性化推荐 视频理解 智能对话系统 图像检索 更多场景  OCR识别  人脸核身  智能风控  自动驾驶  语音助手 • • • 优势: 效果 显著超越 传统模型(线性层模型 / 树模型 / SVM模型 / … ) 深度学习应用场景 沙漠 湖泊 旅行 深度学习应用主要的挑战： 2.模型效果优 化困难 Customer eKYC eKYC Server eKYC SDK/API  多语言、国际化  多种证件版式  准确率领先同类产品  集成方便 标准化: Standard Solutions 智能推荐解决方案: 推荐请求 PAI-Studio–建模平台 召 回 模 型 EasyRec GraphLearn Alink 排 序 模 型 模型训练评估 PAI-EAS – 模型推理 x2i vec 排序 粗排 精排 重排 MaxCompute Datahub 离线特征 样本构造 实时特征 Flink 训练数据 推荐日志 模型发布 在线流程 离线流程 智能推荐解决方案 > PAI-REC 推荐引擎 PAI-REC 推荐引擎 多路召回 曝光/状态过滤 粗排/精排 策略[类目打散、流量控制、…] 实时采集后端日志 PAI-REC 配置中心