社交网络中的 AI 图像技术应用

在 ArchSummit 深圳 2018 大会上，周怡讲师做了《社交网络中的 AI 图像技术应用》主题演讲，主要内容如下。

演讲简介：

Blued 为垂直人群提供简便快捷的社交服务，全球 4000 万帅哥通过 Blued 发布头像相册、图片动态、小视频等。如何在海量的社交网络数据中为用户快速发现身边的好友，根据用户的兴趣爱好进行匹配，加入不同的兴趣群组与大家互动，是极具挑战的工作。视觉信息在社交产品中尤为重要，在 Blued 的图像社交产品图 Fun 上，用户方便浏览兴趣标签下的高颜值照片，用小视频快速了解真实的对方，每个环节都深度使用了 AI 图像技术。

本次演讲将介绍 Blued 如何在业务架构中应用 AI 图像算法，为社交推荐算法提供更丰富的视觉特征信息，分享我们对于社交网络中图像内容的处理心得。

演讲提纲：

1. 图像社交业务简介
2. 图像神经网络技术方案介绍
   • 图像标签检测 CNN
   • 人体体型分类 CNN
   • 图像场景分类
     CNN
   • 人脸检测和特征聚类
   • 用户兴趣标签
   • 热度打分和个性化排序
3. 未来的规划与探索
   • 图像和用户特征融合的深度学习模型
   • 多个图像神经网络模型的灵活组合

听众受益点：

• 了解社交网络中的图像社交产品落地方案
• 了解图像深度学习技术在社交网络中的应用实例

讲师介绍：

周怡

Blued 算法工程师

加拿大萨斯喀彻温大学环境科学博士，博士期间开始接触数据科学并产生浓厚兴趣。毕业后从事与机器学习、人工智能相关的工作。目前供职于 Blued 北京蓝城兄弟信息技术有限公司 AI 算法部。

完整演讲 PPT 下载链接：

https://archsummit.infoq.cn/2018/shenzhen/schedule