专题出品人： 敬请期待
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专题：AI提升研发效能
人工智能在企业中的探索和应用正在不断改变企业的生产模式和不同职位的工作方式。结合公司的产品特点，将机器学习技术应用在测试、运维等领域成为新的焦点，利用大数据、算法和开发框架构建的提升效能的工具极大了保障产品的可用性和提升效率。
本专题下的议题
基于计算机视觉技术和统计学习的内容推荐系统质量测试体系
唐洪敏 淘宝 高级测试开发专家
所属专题：AI提升研发效能
课程概要
背景介绍：
本次分享将结合淘宝导购推荐系统的测试场景，介绍海量的feeds流内容，碎片化机型环境、个性化推荐分发，庞大用户群体的业务挑战下，如何通过ai技术进行问题发现，体验度量，丰富和提效测试手段。
解决思路/成功要点：
将模板匹配，相似检测，异常识别，ocr，机器学习等cv技术，算法能力与真机测试结合，进行无线适配，异常，性能，容灾等自动化检测，使得测试手段更加高效和仿真。以用户视角，通过cv技术、统计学习，数据挖掘和建模分析等手段，多维度评测和度量个性化推荐系统用户体验。
成果：
实现内容导购，活动会场在无线自动化、适配、页面异常检测等方面测试工作自动化、常态化，提前高效发现问题。千人千面导购推荐系统用户体验可被整体度量评估，导购图像素材质量评估和审核效率提升。
听众收益
1. 了解AI技术在无线测试领域的实践方案。
2. 了解个性化推荐系统评测标准和方法流程。
3. 了解图像素材质量评估手段。
腾讯Metis智能运维实战：基于机器学习的海量时间序列异常检测
张戎 腾讯 云服务平台部 机器学习研究员
所属专题：AI提升研发效能
课程概要
背景介绍：
本次分享将会结合腾讯云和社交网络的运维场景，介绍在日常的运维方面，如何使用机器学习的算法来实现智能运维。包括如何使用机器学习算法来实现时间序列的异常检测和故障的根因分析。
解决思路/成功要点：
引入了无监督算法和有监督算法有机结合的时间序列异常检测方案，并且在故障定位上用机器学习算法来达成智能而高效地发现故障的效果。
成果：
实现了基于机器学习的海量时间序列异常检测模型，已经在 GitHub 上开源，并且实现了基于机器学习的故障定位算法。
听众收益
1. 了解机器学习在时间序列领域的应用；
2. 了解海量时间序列异常检测的方法论；
3. 了解智能运维中的故障定位方法论。
飞天基础设施运维智能化探索与实践
何诚 阿里巴巴 高级算法专家
所属专题：AI提升研发效能
课程概要
阿里云飞天基础设施运维，核心解决的问题是如何提升当服务器规模化后的运维效率，以及基于业务视角成本最优化问题。同时要保证业务的稳定性，保证基础设施下面的任何故障都不会影响上面所有业务的发展。随着规模增大，故障的发生是一种不可避免的常态，如何快速准确的预测问题，定位问题，是集群智能化运维的一个重点。我们将介绍在集群运维领域大规模智能化的创新和实践，为大家展示机器学习和AI技术应用面临的核心挑战，以及应对这些挑战的创新和最终部署带来的价值。
听众收益
1、 了解机器学习和人工智能技术在大规模数据中心和云计算中的应用挑战和问题；
2、 了解先进技术带来的价值和收益；
3、 在工业领域大规模应用人工智能技术的经验和探讨。
如何低成本实现人脸识别应用
徐科 ArcSoft虹软 人工智能开放平台产品总监
所属专题：AI提升研发效能
课程概要
背景介绍：
随着深度学习、神经网络的快速发展，人脸识别技术已成为人工智能在视觉识别领域发展最快的技术之一，已广泛应用于门禁通行、智慧工地、智能楼宇、智慧旅游、智慧教育等场景。如何快速的搭建一套人脸门禁系统，如何在室外复杂环境下得到更好的应用效果及体验。AI不是一个单点的技术，而是一个系统工程。
解决思路/成功要点：
1、人脸识别基本原理的理解，采用合理的处理逻辑；
2、结合场景需求，云端、离线端的选型、架构，降低成本，提高安全性；
3、采用多线程并行等处理方式，提升体验速度；
4、通过摄像头的调优以及搭建的角度、高度的设置提升通行体验；
成果：
一个成功的人脸识别应用，算法60%+工程优化30%+客户预期控制10%。如何让项目更快、更好的落地，除了快速的搭建一套系统外，可通过软、硬件等工程化的优化来提升用户的体验，让应用真正实现可用、易用。
听众收益
1、了解人脸识别的基本原理及实现流程；
2、如何以低成本方式快速实现人脸识别应用；
3、如何解决应用落地中关键问题，更好的提升用户体验；
专题：AI提升研发效能
人工智能在企业中的探索和应用正在不断改变企业的生产模式和不同职位的工作方式。结合公司的产品特点，将机器学习技术应用在测试、运维等领域成为新的焦点，利用大数据、算法和开发框架构建的提升效能的工具极大了保障产品的可用性和提升效率。
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