根据赛迪研究院的报告，2018年，全球人工智能市场规模将达到2697.3亿元，增长率达到17%。从目前到2030年，将使全球GDP增长12%左右，近10万亿美元。

人工智能正在描绘一个巨大的未来市场，它将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。有关机构对全球人工智能投资金额的数据显示，2016年全球人工智能领域投资额为42.5亿美元，近五年的年均增长率达到50.11%。人工智能企业的合并收购和IPO的数量从2012年的2项上升到2016年的68项，人工智能领域的全球风投也从2012年的5.89亿美元猛增至2016年的50多亿美元。

长江创创社区2018新年第一次公开课，邀请硅谷科学家、极客CEO和资深投资人，揭秘人工智能的发展模式、行业应用、创业机会和投资趋势，并拓展到广泛的技术领域，告诉你如何与技术团队有效沟通，激发极客们的更大潜能。

1月23-25日 | 北京，长江创创社区新年公开课，我们一起，跨越技术、管理、资本等多个维度，拥抱人工智能新时代，与技术团队谈笑风生。

时间

2018年1月23-25日

地点

长江商学院北京校区(详细地址请以报名成功后的通知为准)

开放对象

创创学员、创创公社社员、长江校友

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讲师阵容

谢建文

谢建文，美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)统计学与计算机科学双硕士，人工智能博士，UCLA计算机视觉、认知、学习与自主机器人实验室博士后。师从全球著名计算机视觉专家、统计与应用数学家朱松纯教授。现任海康威视美国硅谷研究院research scientist。在人工智能领域拥有10年以上的科研经验，多次在人工智能领域国际顶级期刊与会议发表论文。长期致力于计算机视觉中产生式模型与无监督学习的研究。

史源 (Henry Shi)

史源 (Henry Shi)，在人工智能领域拥有10年以上的科研和投资经验，投资孵化平台AI List联合创始人，风险投资基金Zuma Partners管理合伙人，已投资近20家美国人工智能初创公司，研究了全球超过5000家人工智能公司。作为连续创业者，Henry联合创立了南加州地区最大规模的华人创业服务平台PlusYoou普创。自2011年底起，普创已举办了100多场大型创业活动，深度服务过IDG、真格基金、阿里、美图等知名机构以及百余家创业公司。此前，Henry联合创立了P2P留学咨询平台云飞跃，并实现了并购退出。Henry为美国南加州大学人工智能的博士，卡内基梅隆大学机器人系访问学者，在顶级国际会议(ICML、AAAI、IJCAI等)上发表论文数篇。Henry在人工智能领域的代表性投资包括Veritas Genetics(AI+医疗)、Shape Security(AI+安全)、Honey(AI+消费)、ObEN(AI+娱乐)等，这些公司均在投资后获得了10-50倍的估值增长。

霍泰稳

霍泰稳，极客邦创始人兼CEO，长江创创社区学员(长江商学院百度学堂二期)。2007年联合创办InfoQ中国，并将QCon全球软件开发大会引入国内。2014年创办极客邦，收购InfoQ中国业务，并通过极客邦公开课(在线教育平台)、超级极客邦(高端技术人组织)等业务致力于构建全球最具影响力的技术人学习和交流平台，让技术人学习和交流更简单。

日程

小贴士

1月23-24日课程涉及较为深度的技术内容的讲解，特附授课逻辑说明如下：

题目一主要讲解有监督学习和神经网络(包括卷积神经网络、反卷积神经网络和循环神经网络)，以确保学员理解神经网络的基本操作(如卷积、反卷积、反向传播、激活函数、梯度下降优化等)，并结合计算机视觉中的应用(分类、检测、分割等)介绍不同的神经网络结构设计。

之后进入题目二，无监督学习和产生式建模， 先介绍两大类统计模型(隐变量模型和基于能量的模型)，前者广泛应用于数据降维压缩与主成分分析，后者主要应用于概率密度估计与数据恢复。接着讨论两类模型与深度神经网络的结合，最后介绍不同模型的联合学习策略，包括对抗式学习和协作式学习。

题目三突破目前以深度学习加大数据的人工智能发展模式。从心理学、认知学角度，思考当前大数据驱动的工程学人工智能的局限，并探索未来真正的科学智能的实现可能与路径。

最后从投资角度探讨人工智能项目的分析框架与投资/创业机会。

课程详情

1月23日

09:30-11:30 谢建文 神经网络与计算机视觉

介绍神经网络在计算机视觉领域中的应用，覆盖图像分类、物体检测、图像分割、图片标注、风格迁移、图像生成、基于图像的强化学习等内容。

关键字：计算机视觉、卷积神经网络、梯度下降算法、循环神经网络、对抗式学习、强化学习

14:00-17:00 谢建文 深度产生式模型与无监督学习-独家内容

产生式模型是无监督学习的核心，本课程主要围绕统计学习中的两大类概率模型(即隐变量模型Latent variable model 与基于能量的模型Energy-based model)，讲解产生式建模、学习与计算的基本原理与方法，以及其在深度神经网络上的推广。

关键字：最大似然估计、蒙特卡洛抽样、卷积神经网络、隐变量模型、基于能量的模型、无监督学习、半监督学习、产生式模型、对抗式学习，协作式学习、缺失数据恢复

1月24日

09:30-11:30 谢建文 人工智能浅谈-现状，历史，任务，框架与统一(独家内容)

浅谈人工智能现状与历史，从认知科学的角度探讨人工智能六大领域(计算机视觉、认知推理、语言通讯、博弈伦理、机器人学、机器学习)的任务、框架与统一。

关键字：人工智能、可解释模型、认知与推理、沟通学习、与或图、心智理论

14:00-17:00 史源 AI行业应用：中美对比及趋势解析

本课程将讨论AI公司的几个重要维度(竞争壁垒、数据网络效应、大数据和小数据、高风险和低风险应用等)，并重点探讨AI在多个垂直行业(金融、医疗、教育、营销、零售、安防、能源、娱乐、农业、制造)的应用。我们将会揭示中美在AI技术和市场应用方面的差异性，并分析未来几年AI技术的发展可能带来的影响。

关键词：垂直行业应用、应用场景、技术框架、商业模式、中美对比、创业和投资方向

1月25日

09:30-11:30 霍泰稳 技术极客的行为模式分析

“十九大”报告指出，颠覆性技术是关乎国家竞争力与国际地位的重大课题。而实现这一技术革新的核心力量便是技术人才。内容将以技术对业务的赋能价值为引，通过剖析技术人才的行为模式，心理动机，最佳成长路径，全面理解这一群体特点，并提供有针对性的管理及激励方式思考框架，以助创始人形成技术团队构建方法论。

13:30-15:30 技术创新领域资深投资人 如何甄别创业企业的技术创新实力?

伴随着技术的变革与创新，创业团队的技术实力变得日趋重要。技术创新领域的资深投资人，是如何甄别创业企业的技术创新实力的?在众多要素中，他们最看重的是哪些数据?技术创新领域的未来投资趋势如何?创创特邀该领域资深投资人，现场解析，答疑解惑。

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