【文末福利】如何才能在AI热潮中脱颖而出？

  • 2021 年 7 月 19 日
  • AI

Gartner 将“AI工程化”列为2021年度九大技术趋势之一。这预示着 AI 进入到了全新的阶段，即用规模化生成的方式，降低产业使用门槛，且让 AI 以简单可信赖的方式，为业务创造价值。
但是在 AI 产业落地的过程中经常会遇到以下困扰：
  • 实践案例较少、业内交流不充沛；
  • 平台工具散落，技术体系庞大且复杂；
  • 合适的架构师、算法专家难招，招到难以挽留。
如何将业务快速落地，对于CTO、CEO来说，是挑战更是机遇。所以在 AI 领域，复合型高阶人才决定企业技术领先性，技术领先水平决定业务智能创新速度，数智化升级速度决定企业在智能化时代的机会窗口与市场先机，一名顶尖的AI架构师足以影响整个业务的价值边界。
据领英最近发布的全球AI领域技术人才分布图显示，中国目前的AI人才缺口超过5万人。人才供不应求，导致领域岗位的薪资自然也水涨船高。因此，在这股AI热潮中，想要凭借实力和简历脱颖而出，要具备如下三个基本能力：
一、对AI技术和架构有递进式的理解和掌握能力
AI技术入门难度较高，如果缺少系统的掌握，在面对企业复杂的项目或者新的任务场景必会手足无措。所以作为一名优秀的AI架构师要熟悉机器学习的基本原理、特性；掌握深度学习技术栈；了解主流的模型算法和网络结构；熟悉AI开发应用部署的流程。
二、重视理解业务诉求和逻辑，建立对业务的抽象能力和判断力
AI架构师除了需要从技术层面思考外，还要学会把握业务的关键问题和核心逻辑；掌握机器学习技术层面的抽象以及对应技术匹配，做完技术匹配再往下做具体的模型选择。
在 AI 落地的过程中有太多未明确的情况，都是要根据实际的业务场景构造对 AI 技术的需求，这需要架构师具备整体的架构能力，而不是简单的生搬硬套。
——以上两个能力转自AI架构师
三、设计并实现高效合理的AI落地方案的能力
AI 架构师需要根据业务的实际场景合理选择工具和资源，去进行组合、组装、串联以达到工程实践的要求。因此，AI 架构师要对系统的整体设计、部署和硬件环境相关的问题进行深思熟虑，到底硬件资源该怎么选、部署怎么实现、系统怎么运行等等。最后，还少不了“开着高速换轮胎”的迭代意识，毕竟效率影响着业务的价值。
从传统架构到AI架构师的转型过程中，遇到最大的阻碍是AI的专业知识以及具体的落地实践，如何将理论应用到现实？如何提出相应的解决方案？由msup与高可用架构联合主办的GIAC全球互联网架构大会（7月30-31日，深圳华侨城洲际酒店）旨在帮助架构师打造核心竞争力，通过84+一线大厂架构师、CTO在本年度总结、盘点出的实践启示，打造一个分享及讨论平台，帮助和指导听众了解和改进互联网构建方式。
组委会挑选出了AI专场的一些精彩议题，我们一起来看看：
案例背景：
随着基于深度神经网络的计算机视觉技术落地拓广，硬件的成本控制越来越严格，这对算法推理的性能、模型大小、资源占用、硬件适配等要求显著提升，需要针对不同的硬件在模型结构上进行针对性设计以实现低成本硬件也能取得很好的算法效果。而传统的网络结构设计依赖于人工的调整，适配硬件的成本很高，这使得我们需要有更自动化的方案来进行高效神经网络的结构设计。
听众收益：
1、了解模型压缩、网络结构搜索等技术的基本原理和前沿进展
2、了解如何根据项目和资源情况进行技术选型
3、了解软硬结合的AI模型的部署与应用
4、获取一次从新技术领域探索到大规模应用的成功经验
案例背景：
本案例将介绍AI面试如何在58同城招聘业务场景下实现为求职者提供7*24小时的在线化智能面试，从而提升求职者面试体验、降低招聘者招聘成本。分享首先会介绍AI面试机器人整体组成部分及其AI面试语音交互的架构设计，其次会介绍AI面试语音交互中涉及到深度学习技术及其优化实践，再其次会介绍AI面试结束后如何利用AI技术对求职者进行画像，最后会介绍项目的整体应用效果。
听众收益：
1、 了解AI面试中语音交互的架构设计
2、 了解如何基于VAD技术与语义理解技术实现智能断句
3、 了解如何解决回声与ASR错译文本

案例背景：
作为全球领先的生活服务电子商务平台，美团拥有围绕吃喝玩乐全场景的丰富数据，通过使用深度学习技术以及自然语言处理技术，对这些跨场景数据进行充分挖掘与关联，美团NLP中心构建了一个全世界最大的餐饮娱乐知识图谱——“美团大脑”，来促进每个场景下应用服务的智能升级。本报告内容将介绍，我们基于美团大脑图谱数据及业务日志构图，进行百亿边规模图表示学习，并在美团多个场景落地的工作。
听众收益：
1、了解图表示学习技术
2、了解图神经网络前沿模型
3、了解图学习在美团场景的落地实践总结
案例背景：
针对AI建模流程繁琐、算法设计周期长、用人成本高、部署及维护难等痛点，提出AI平台方案，规范化管理建模全流程，提供一站式DevOps服务。
听众收益：
主流AI平台的架构设计，如何用全开源技术搭建AI平台，最佳实践。

案例背景：
项目核心难点在于如何提取音乐的节奏、语义，从而自动化匹配生成动画，大大降低美术成本。
听众收益：
1、了解一些最新的语音处理技术
2、了解动画自动匹配生成技术
3、了解游戏行业美术资源生产流程

案例背景：
面对新冠疫情，5天搭建国内最大的疫情外呼机器人平台，为27省提供1800万+电话服务。
听众收益：
1、人工智能尤其是对话智能最前沿的研究进展
2、对话智能在智能客服中的大规模应用案例

案例背景：
最近，我们和达摩院智能计算实验室并联合清华大学等共同开发了全球最大规模的中文多模态预训练模型，M6（MultiModality-to-MultiModality Multitask Mega-transformer）。模型参数超1万亿规模，借助PAI自研的分布式训练框架Whale，首次2天内在496 GPU卡上完成M6模型1亿图文样本的预训练。这里为大家介绍Whale分布式训练框架，以及如何借助Whale来高效训练超大规模模型。
听众收益：
1、了解深度学习各种并行训练模式
2、了解超大规模模型预训练的挑战和解决方案
3、了解M6模型和高效分布式训练方法

案例背景：
1、统一通信协议
2、统一序列化协议
3、与其他框架互联互通
4、作为数据面融入云原生时代控制面事实标准 istio
听众收益：
1、了解国内第一微服务治理框架在云原生时代的思考
2、了解 dubbogo 和云原生热门技术的整合
3、了解 dubbogo 的后续方向和规划
案例背景：
整个案例从十年前的一次生产事件入手，深刻剖析了事件发生的来龙去脉：人为的网络错误变更，冲击了冗余网络的备用服务器，回滚后却很快引发了更严重的重镜像风暴，进而导致块存储API服务失效，无法响应用户请求。而事后复盘发现，毒化这一切的刽子手，来自于一个经典的主副本链式存储复制方案。当主本发生故障时，通过专门的配置服务，自动调整主副本的顺序和节点角色，继续进行上述链式复制，确保数据的持久性。正常状况下，该配置服务处理的流量很小；但当发生大规模故障（如电源或网络故障）时，大量节点失效，则需要通过配置服务保证块存储服务的强一致性，因为卷IO会一直阻塞直到复制完成，同时该配置服务的可用性也是保证数据持久性的关键。然而CAP定理中可用性和一致性的互相限制，以及分布式系统实际的运行情况，无法直接采用市面上已有的相关产品。
听众收益：
1、复盘真实的生产事件，剖析经典可用性方案上遇到的新问题
2、了解现实设计中平衡强一致性、高可用性和低延迟性能的方法
3、了解云原生服务减小爆炸半径的多种手段和方案组合

案例背景：
1、mesh技术回顾
2、快手mesh落地选型思考
3、快手mesh落地挑战与解决方法（复杂环境、超大规模、策略复杂、业务接入意愿不高等）
4、未来展望
听众收益：
1、如何解决mesh落地超大规模的问题
2、如何解决mesh落地复杂环境的问题
3、如何将复杂sdk逻辑下沉到mesh中
4、mesh平台化建设
5、如何提高用户接入意愿

【文末福利】
粉丝福利一：主办方特意为社区粉丝争取到了5张专场票、2张单日体验票，具体场次组委会届时会进行电话通知，现在只要在评论区参与互动，即有机会获得，赶快动动手指参与起来啦！
粉丝福利二：即刻起扫描下方图片二维码，可获得GIAC大会PPT资源包一份，快快参与哟！
大会正在火热报名中，现在点击【阅读原文】，进入大会官网，即可查看全部议题，在线报名更可享受专属优惠哟，欢迎大家踊跃参与。
【粉丝福利一】活动规则：
1. 在AI科技评论该文：//mp.weixin.qq.com/s/P54umy7H8MACnDCPrqPJdw  留言区留言，谈一谈你对“AI工程化”的看法和“GIAC全球互联网架构大会”的期待。我们将在综合留言质量（留言是敷衍还是走心）和留言点赞最高的读者中选出7位赠送福利，获得福利的读者请联系 AI科技评论客服（aitechreview）。
2. 留言内容会有筛选，例如“AI落地难、门槛高”、“大会很干货（仅仅几个字）”等内容将不会被筛选，亦不会中奖。
3. 本活动时间为2021年7月18日 – 2020年7月24日（23:00），活动推送时间内仅允许赠票福利中奖一次。

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