刘磊 |
美国某互联网公司 机器学习专家
长期带领团队从事人工智能、机器学习方面的研发和软件架构工作。曾担任华为美国研究院机器学习主任科学家/软件架构师，主要工作集中在华为数据管理、云服务等业务群相关机器学习大数据解决方案。再此前，在惠普实验室作为资深研究科学家(Expert Level)和机器学习项目经理，从事机器学习研发工作。从零开始开发构建出多个重要项目，包括个性化混合学习平台METIS。
课程概要
背景介绍：
随着各种便携式设备如平板电脑、Kindle、Chromebook的广泛使用，在线教育、培训和娱乐等内容越来越流行。和传统的纸质材料相比，电子读物更具互动性，可以在线传播，学习更多的在线相关内容，遇到理解障碍可以在线查询，拓展知识视野，还可以阅读过程中添加注释，缩放，或者播放阅读内容里的嵌入视频多媒体资源。
然而，纸质读物也有自身优势，例如阅读速度更快，不会分心，不需要考虑和电子设备的兼容，成本低，最重要的是，绝大多数学生需要纸质读物。排除这些优势，我们相信在电子技术的辅助下，纸质读物仍然是学习的主体，而且也不该被电子设备完全替代。所以如何兼顾电子和纸质内容的优点，提供更合理的内容投递是一个挑战也是机遇。
解决思路/成功要点：
本演讲将重点介绍METIS学习系统，该系统将电子和纸质读物内容的优势结合起来，为未来的高效阅读体验提供混合式的增强手段。我会在演讲中介绍并分析该系统中的机器学习架构设计和算法技术，其中包括如何融合数据相关性，可读性，以及用户的个性化信息进行内容推荐。
成果：
该系统已经在加州硅谷当地的中学和大学中获得了广泛应用。
听众收益
1.介绍混合式内容推荐系统
2.介绍多维推荐系统，包含相关性，可读性，以及个性化信息的推荐算法设计和实现
3.推荐系统的挑战以及相应的系统架构设计
4.系统的产品和客户反馈
刘磊 |
美国某互联网公司 机器学习专家
长期带领团队从事人工智能、机器学习方面的研发和软件架构工作。曾担任华为美国研究院机器学习主任科学家/软件架构师，主要工作集中在华为数据管理、云服务等业务群相关机器学习大数据解决方案。再此前，在惠普实验室作为资深研究科学家(Expert Level)和机器学习项目经理，从事机器学习研发工作。从零开始开发构建出多个重要项目，包括个性化混合学习平台METIS。
课程概要
背景介绍：
随着各种便携式设备如平板电脑、Kindle、Chromebook的广泛使用，在线教育、培训和娱乐等内容越来越流行。和传统的纸质材料相比，电子读物更具互动性，可以在线传播，学习更多的在线相关内容，遇到理解障碍可以在线查询，拓展知识视野，还可以阅读过程中添加注释，缩放，或者播放阅读内容里的嵌入视频多媒体资源。
然而，纸质读物也有自身优势，例如阅读速度更快，不会分心，不需要考虑和电子设备的兼容，成本低，最重要的是，绝大多数学生需要纸质读物。排除这些优势，我们相信在电子技术的辅助下，纸质读物仍然是学习的主体，而且也不该被电子设备完全替代。所以如何兼顾电子和纸质内容的优点，提供更合理的内容投递是一个挑战也是机遇。
解决思路/成功要点：
本演讲将重点介绍METIS学习系统，该系统将电子和纸质读物内容的优势结合起来，为未来的高效阅读体验提供混合式的增强手段。我会在演讲中介绍并分析该系统中的机器学习架构设计和算法技术，其中包括如何融合数据相关性，可读性，以及用户的个性化信息进行内容推荐。
成果：
该系统已经在加州硅谷当地的中学和大学中获得了广泛应用。
听众收益
1.介绍混合式内容推荐系统
2.介绍多维推荐系统，包含相关性，可读性，以及个性化信息的推荐算法设计和实现
3.推荐系统的挑战以及相应的系统架构设计
4.系统的产品和客户反馈
