Uber 发布为期一年的 AI 培训计划

  • Jason Yosinski
  • 陈思

2018 年 2 月 21 日

话题:语言 & 开发架构AI

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Uber 人工智能实验室宣布 Uber 人工智能培训计划,这是一项为期一年的强化研究培训计划,预计将于今年夏天开始。

Uber  在机器学习和人工智能方面进行了大量投入,公司内部的团队致力于深度学习、强化学习、神经元进化、概率建模和自然语言处理等多种技术研究。当机器学习应用效果良好时,Uber 可以在服务中提供更好的用户体验。在其他应用中,Uber 将这些技术应用于开发:

  • 更好地预测整个城市接单司机(spatiotemporal rider)的需求模式,既可以缩短乘客的等待时间,又可以缩短驾驶员之间的差距,从而提高平均小时收入。
  • 使地图、交通和 GPS 数据更加智能融合的模型有助于更高效的路线选择和更精确的上下车位置,从而带来更流畅、更舒适的旅程。
  • 自然语言理解,允许更快地感知和解决客户需求,例如,帮助乘客找到在上一段旅行中丢失的背包。 

在 Uber 的规模上,这些进步或尚未探索的方向有可能对数百万人产生积极影响。

在过去的十年中,机器学习取得了突飞猛进的发展,从学术领域到支持大量商业应用的现实主力。然而,仍然有很多重要的(也是有趣的)科学和工程需要完成。从类似的 计划中获得灵感,Uber 人工智能实验室创建了 Uber 人工智能训练系统,以允许即将到来的研究人员加速他们在机器学习和人工智能研究和实践方面的职业生涯。

参与者将能够灵活地在研究和应用中追求一系列不同的方向。一些项目可能涉及基础的人工智能研究,通过开发新的学习和控制算法推动该领域的前沿发展,而另一些项目可能包括设计和培训新模型,以帮助更有效地传输物理领域中的人和事物,改善真实世界的用户体验。还有一些项目可能会使用新的或现有的模型与匿名数据集配合使用,以便了解社会状况,例如通过数据查看并了解工资差距。为了有效地实现从多种可能性中获得的研究目标,参与者将有机会与 Uber 人工智能实验室和整个公司的研究人员及工程师直接合作。

Uber AI 培训计划将持续 12 个月,以进行初步的学习,探索和协作。在此期间,参与者们将与 AI 实验室的研究人员以及产品和工程团队会面,共同讨论项目的初始方向。参与者将与 Uber 人工智能实验室的导师以及相关研究团队配对组合,在整个团队中为他们提供支持。Uber 鼓励追求跨学科和团队的项目,也鼓励参与者通过博客文章或通过发布开源项目在外部顶级机器学习场所(NIPS,ICLR,ICML,CVPR,EMNLP,ACL 等等)发表他们的工作研究成果。

参与者将直接与旧金山总部的 Uber 人工智能实验室合作,鼓励所有学术和地理背景的人选申请。 申请工作签证的申请人将根据个人情况评估被接受的人。

申请地址:https://www.uber.com/de/careers/list/36978/

阅读原文:https://eng.uber.com/uber-ai-residency/

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