余凯

百度研究院副院长，深度学习实验室主任，图片搜索部高级总监

余凯，毕业于南京大学，并于2004 年从德国慕尼黑大学获得计算机博士学位，曾担任南京大学旧金山湾区校友会主席，拥有12 年在欧洲和美国的工业界经历，一直从事核心技术研发和团队管理。他是机器学习、计算机视觉、信息检索，以及数据挖掘等人工智能领域的知名专家，发表70 多篇高质量的论文，被引用超过5000 次，H-index 为37，曾获得第30 届机器学习国际会议(ICML) 的最佳论文奖银奖。

演讲主题：大数据人工智能

人工智能的本质特征之一是学习的能力，也就是说系统的能力能否随着经验数据的积累而不断演化和提升。所以大数据时代的到来给人工智能的发展提供前所未有的机遇。在这个时代背景下，深度学习在各个方面所取得的突破性进展并非偶然，因为从统计和计算的角度来说，深度学习可能是目前我们能找到的最好的方法，用于在海量数据中寻找复杂的规律。除此以外，深度学习还有两个显著优点：首先，它是一套丰富的建模语言，或者说是建模框架，我们可以用这套语言系统来表达数据内在的丰富关系和结构，比如图像中的2D空间结构，自然语言的时序结构；其次，深度学习是几乎唯一的end-to-end的机器学习系统，它的目标是直接作用于原始数据，自动逐层做数据特征变换，整个学习过程直接优化某个问题相关的目标函数，而传统的机器学习往往被分解为几个不连贯的步骤，并非一致优化某个整体的目标。所以，万物互联的时代，数据暴增，也意味着人工智能时代的来临，深度学习将扮演关键性角色。从现在到2020年，我们将看到人工智能在语音识别，计算机视觉，自然语言理解，机器人，自动驾驶等领域的持续突破性进展。