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DataFun AI Talk

Hulu：AI技术实践专场

智能时代，AI技术在不断赋能各行各业，各视频公司都在不断扩张自己的AI技术实力。Hulu作为全美top2的在线视频网站，Hulu在全球有三大研发中心，其中Hulu北京是其在美国之外的唯一一个研发中心。Hulu北京从Hulu创建伊始就处于Hulu研发团队的核心位置，在视频系统，广告智能，推荐系统，大数据分析及架构方面处于主导的地位。那么AI技术在Hulu有哪些具体的应用实践呢？

12月1日，DataFun社区将邀请到来自Hulu的江云胜、李凡丁、陈拉明、徐潇然四位嘉宾，为大家分享AI技术在Hulu的应用实践。

主办方：DataFun社区、Hulu

联合主办方：大人物道、尚东·数字谷HiFive创新中心

合作伙伴：

时间：2018年12月1日，13：00-18：00，14：00正式开始

地点：北京市海淀区软件园二号路中关村软件园尚东数字山谷白树精致生活体验馆

议程安排：

详细介绍：

江云胜 Hulu 高级研究员

嘉宾介绍：江云胜，Hulu高级研究员。2016年毕业于北京大学数学科学学院，获应用数学博士学位。毕业后加入Hulu北京研发中心的Content Intelligence组，负责图像/视频内容理解相关的研究工作。

分享题目：计算机视觉技术在Hulu的应用

内容概要：Hulu是美国领先的互联网专业视频服务平台，对视频内容的分析与理解自然成为Hulu的一个重要研究方向。本次分享会，主要介绍计算机视觉技术在Hulu的一些应用和实践，包括视频片段的精细切分、视频内容信息的抽取和校验、视频标签的生成和应用、视频封面图片的自动调整和动态展示、视频摘要/预览图的自动生成、视频的特征表示、视频处理的自动化流程等。

李凡丁Hulu 软件研发工程师

嘉宾介绍：李凡丁，毕业于北京大学信息科学技术学院。2016年6月加入Hulu内容理解团队，从事CV和NLP相关的研究和软件开发工作。

分享题目：自然语言理解在Hulu的应用——学术研究与产品开发的权衡

内容概要：对于很多刚从学校毕业的学生来说，理解在工业届做产品开发和在学术界进行研究的区别是十分重要的。相比纯粹的学术研究，在实际面对用户的场景中，问题具有更大的不确定性，数据中的噪声和错误更多，模型涉及的领域更全面，最终评价的指标也更开放。在分享中，将通过NLP技术在Hulu的几个相关应用，为大家一步步解读产品开发与学术研究在真实场景中的权衡。

陈拉明 Hulu 高级研究员

嘉宾介绍：陈拉明，2016年加入Hulu推荐算法研究团队，现任高级研究员职位。

分享题目：基于行列式点过程的推荐多样性提升算法

内容概要：提升推荐多样性是机器学习和信息检索领域的研究热点。本次分享将介绍一种基于行列式点过程的推荐多样性提升算法，并提出一种能加速行列式点过程推理过程的方法。该工作收录于NIPS 2018。

徐潇然 Hulu 研究员

嘉宾介绍：徐潇然，毕业于北京大学智能科学系，2013年赴美国加州大学洛杉矶分校学习人工智能专业，两年博士学习后弃学回国创业，而后在360人工智能研究院做深度学习算法工程师，现在Hulu北京的研究员岗位上从事推荐推理方向的深度学习和强化学习研究，研究点主要关注在具有可解释性的可微推理(Differentiable Reasoning)和随机推理(Stochastic Reasoning)，先后提出了Backprop-Q随机计算图上的通用反向传播计算框架，和基于注意力流(Attention Flow)的可微推理模型。

分享题目：从推荐推理奔向未来AI

内容概要：深度学习带来了AI领域的大踏步前进，同时也将人们引入一个误区。很多人常常不加思考地认为深度神经网络的结构已然清晰，今后的AI应交给海量训练数据和大规模计算。但是，活跃在AI一线的学术大佬们（如Yoshua Bengio）头脑清晰，他们深知当前AI方法的局限并急迫地想突破这一瓶颈，将AI的水平推向更高的抽象认知层面。推荐是一个很成熟的领域，但即使这样，没有任何一个推荐模型可以取代经验丰富的销售人员，因为销售不仅仅是推测用户想购买的东西，然后摆出来，而且需要用足够的理由解释给用户听，最终说服用户去买。构建因果链并提供合理解释，不仅在推荐领域是一件挑战性非常强的任务，而且在整个人工智能领域，也是通向下一个AI重大发现的一道门槛，具有深远的学术研究价值和商业意义。这其中蕴含着一个尚不明了且可能具有争议的问题，我们关注的是更应是用智能解决问题，还是先解决智能的问题。前者以具体问题为研究对象，后者以智能本身为研究对象。在智能的世界里，我们可能并不需要知道真正的答案，尤其当我们根本无法获得时，而只需要构建合情合理且自圆其说的解释。当我们视智能而不见，妄图直接解决某个具体问题时，我们很可能徒劳而返。

主办方介绍：

DataFun社区是一家专注于大数据、人工智能技术主题的社区，主要形式以组织线下的技术沙龙活动为主、线上运营为辅。希望将行业内资深从业者拉到大家面前，和大家进行一对一的面对面交流，促进同行间的沟通交流，推动大数据、人工智能技术在不同场景下的交流融合、共同进步。DataFun的愿景是：为大数据、人工智能从业者和爱好者打造一个公益免费的分享、交流、学习、成长的平台。

DataFun社区成立至今，已经成功举办数十场线下技术沙龙，有近百位业内资深从业者参与分享，聚集了数千大数据、算法相关领域成员，覆盖北京、深圳、上海等一线城市，未来将覆盖广州、杭州、成都、武汉等城市。

Hulu是美国领先的互联网专业视频服务平台，2006年由迪士尼、NBC、FOX三方合资建立，目前在美国拥有超过2000万付费用户。通过Hulu, 用户可以在电脑、可联网电视机、手机、平板电脑等多种设备上观看长视频和电视直播。2017年，Hulu自制剧《使女的故事》成为艾美奖和金球奖双料最大赢家，斩获十余奖项。

        Hulu总部位于美国洛杉矶，北京办公室是仅次于总部的第二大研发中心，也是从Hulu成立伊始就具有重要战略地位的研发中心，独立负责播放器开发、搜索和推荐、广告精准投放、大规模用户数据处理、视频内容分析、视频编解码等核心项目，在人工智能，机器学习，计算机视觉和视频理解方面有专门的研究部门，拥有数十项相关专利。自2007年在北京成立以来，Hulu 北京的团队规模已经从不到10人发展到如今约两百名优秀的技术人才，博士和硕士比例高达百分之八十。

        正如Hulu的产品是技术与娱乐的最佳结合，在Hulu工作，既能与一群志同道合的技术达人合作学习，又能享受充满乐趣的工作环境。Hulu渴望招募的你，是能与我们一起，用创新技术重新定义视频领域，用突破常规的思维创造最佳观看体验，用热忱的好奇心拥抱无限欢乐。

Hulu is a premium streaming TV destination that seeks to captivate and connect viewers with the stories they love. It was founded by Disney, FOX and NBC in 2006 and is now having more than 20 million subscribers. Viewers can watch high-quality video-on-demand and live broadcasting, in various devices, by the service of Hulu. In 2017, Hulu original show The Handmaid’s Tale won more than 10 awards of Emmy and Golden Globe.

Hulu Beijing office was one of the earliest and now the 2nd largest R&D center among different offices across the world. Since its establishment in 2007, the team has grown from less than 10 people to about 180 staffs now and is still looking for more talents. The team has a significant impact in a variety of projects incl. player development, recommendation, search, advertisement intelligence, big data processing, content intelligence, video coding, etc.

We create amazing experiences that celebrate the best of entertainment and technology. We’re looking for great people who are passionate about redefining TV through innovation, unconventional thinking and embracing fun. It’s a mission that takes some serious smarts, intense curiosity and determination to be the best. Come be part of the team that’s powering play.

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