快手攜手創新工場DeeCamp2019 探尋工業場景多媒體AI前沿科技

由創新工場主辦的DeeCamp 2019人工智能訓練營，已在中國科學院大學正式開營。今年近600 名學員在北京、廣州、南京、上海四座城市一同參與，完成為期4周的課程。快手作為DeeCamp合作企業，深度參與Deecamp2019學術課程與實踐課程，共有10餘技術導師參與到課程中，與創新工場DeeCamp2019攜手培養人工智能應用型人才，幫助學員形成相對完整AI技術觀。

開營儀式當天，創新工場董事長兼CEO李開復，上海交通大學特聘教授、博士生導師俞勇，香港科技大學計算機系和數學系、機器學習領域的世界級專家張潼，人工智能領域世界級專家、南京大學人工智能學院院長周志華四位重量級導師親臨北京、上海、廣州、南京四個開營儀式現場，共同開啓2019年DeeCamp人工智能訓練營序幕。

DeeCamp人工智能訓練營由創新工場於2017年發起，面向熱愛AI技術、具備計算機基礎的高校學生，是一個致力於培養人工智能應用型人才的公益項目。

大咖分享AI基礎能力：訓練效率、推理效率和智能決策

快手Y-Tech西雅圖人工智能實驗室和FeDA商業化Y-Tech聯合實驗室負責人劉霽為同學們帶來了知識課分享《AI基礎：訓練效率、推理效率和智能決策》。劉霽是美國羅徹斯特大學的助理教授，研究領域包括機器學習、優化和強化學習，以及各類數據驅動的應用場景。他提出的異步並行算法(Asynchronous Parallel Algorithm)已應用於許多機器學習的平台，如Google TensorFlow。 2018年，他當選MIT Technology Review評選的“35 位35 歲以下創新青年”。

劉霽教授給現場的同學們介紹近期的前沿研究成果以及在快手業務線上的實踐，分享最新的AI硬核技術，幫同學們從數據採集，模型設計，智能決策，模型訓練，和模型推理幾個方面建立對相對完整的AI技術觀。

劉霽教授首先從智能決策入手，介紹強化學習其在策略設計及運營優化上的應用，探討遊戲AI前沿性研究方向，並結合工業實踐展示了大量遊戲AI的成果。接下來，劉老師重點分享了極具開創性的並行優化的技術，用以提高大規模深度學習訓練的效率，包括異步並行、去中心化技術，以及壓縮方法，極大降低了AI技術工業場景中的試錯成本，這些前沿性的技術正在被Facebook、IBM、Microsoft等國際一線公司採用。

最後一部分劉霽教授介紹了通過模型壓縮加速模型推理，模型推斷是AI從模型算法到工業落地的最後一環，是快手用AI技術普惠大眾的價值觀重要的技術支撐。劉教授介紹了其團隊開發的最新針對不同手機定製化的模型壓縮技術，以及在快手內部廣泛場景中的落地。授課現場，學員們提出學習中遇到的困惑，劉霽教授一一給出解答。

挑戰快手小遊戲AI，端上AI助你走進名畫，多模態AI音樂生成，質量感知的媒體傳輸優化，快手共為學生們帶來了4個實驗課題。多名快手算法工程師指導學生們完成實踐課題，帶領學生們共同完成項目。 據瞭解，在企業導師之後下，8 月 14 日，DeeCamp2019 學員們將最終進行項目評比與展示。

實驗課題一：挑戰快手小遊戲AI

遊戲AI是AI能力的最高表現形式之一。從Alphago到冷撲大師再到AlphaStar，AI能力的邊界一次又一次被重新定義。遊戲AI的開發是對AI從業者綜合能力的最完整的測試和鍛鍊，比如: 深度學習，強化學習，模仿學習，博弈論，優化，並行系統。

快手小遊戲給大家提供了一個設計遊戲AI從0到1的完整歷程。能夠親身體驗跟自己設計的AI共同成長的默契，感受跟其他AI相互角逐的刺激。

實驗課題二：端上AI助你走進名畫

我們看過很多優秀的繪畫作品，比如清明上河圖、富春山居圖等等，畫面的唯美讓人神往。有沒有想過AI可以幫助你把自己放到這些名畫當中，讓自己穿越古今身臨其境地感受畫風的美妙。只要你擁有一部手機，我們就可以利用AI技術，尤其是端上深度學習技術，把你整個人無縫融合到畫作當中。

實驗課題三：多模態AI音樂生成

多模態AI音樂生成是從語音、哼唱片段、視頻內容等多模態數據源中獲取音樂生成的基礎要素，例如：動機(Motif)、風格、節奏等，再通過旋律生成、自動配器、智能混音等一系列模型生成最終的音樂作品。與傳統的人工作曲相關，該種方式生成的音樂能夠與多模態信息更加匹配，同時降低了用户在音樂使用和生成的難度，極大程度提升用户體驗。要把多模態AI音樂生成這個問題研究好，需要有做音樂和做 AI 的人一起集成創新。

實驗課題四：質量感知的媒體傳輸優化

媒體內容在APP終端上進行顯示前，一般會經歷採集、壓縮、傳輸、解碼、渲染等步驟，任意一個環節出問題，都將極大影響最終媒體內容的質量。本課題着重關注視頻的處理與傳輸聯合優化環境，分別針對短視頻和直播這些典型場景，在考慮網絡帶寬，穩定性，以及視頻質量的情況下，對視頻處理，壓縮，和傳輸進行優化，從而在終端呈現高質量的視頻畫面。本課題涉及視頻編解碼技術;基於深度學習的視頻處理技術;基於深度學習的多媒體網絡傳輸優化。

據瞭解，快手2020校園招聘將於8月上旬啓動網申，可關注【快手招聘】微信公眾號瞭解快手招聘的AI相關崗位。