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学术青年分享会是雷锋网旗下垂直AI领域学术交流社群——AI研习社所发起的活动。AI研习社致力于建设全球领先的AI求知社区，基于专业直播平台，进行技术交流的公益传播和深度交流。
分享会通过邀请学术界、工业界学者进行高质量内容分享，让广大学术青年了解最前沿的学术与行业技术进展，成为连接学术界与工业界之间的桥梁，雷锋网希望能够从中发现一大批优秀AI人才，推动国内AI行业的持续发展。
接下来是一大波本周的分享会预告：
主题：从数据采集与标记行业看数据与深度学习之关系
分享内容：深度模型在机器学习很多领域都取得了巨大成功，但也对算法的原材料训练数据提出了更多的要求。对于研发高水平的算法，数据的高质量采集、清洗、处理等等对算法效果会有直接影响。本次分享主要介绍数据规模、数据质量等与深度学习算法之间的关系，以及为算法做数据准备的一些经验。
分享人：吴昊，本科毕业于上海交通大学，硕士毕业于纽约大学，现任BasicFinder标注平台数据科学家，专注于数据众包策略研究、深度学习模型数据采集与标记方案咨询及优化。
主题：深度学习处理架构的演进
分享内容：深度学习、体系结构、数据规模的共同发展促进了人工智能行业的繁荣。在通用架构之外，深度学习处理架构已经经历了三代的发展，从计算优化、存储优化，到结合Deep Compression的稀疏化处理架构。本次分享将简要介绍Deep Compression，分析深度学习计算中的核心问题，并介绍最新的深度学习处理架构发展。
分享人：姚颂，深鉴科技联合创始人、CEO。毕业于清华大学电子系，斯坦福大学研究访问学者。曾任清华电子系科协主席，本科期间发表多篇论文。入选2017福布斯中国30位30岁以下精英榜。
主题：基于深度学习的中文唇语识别
分享内容：唇语识别，即通过运动的嘴唇，识别其说话内容。通过LSTM模型将CNN抽取出来的图片特征进行时序建模，最后引入Seq2Seq的翻译模型将发音转换成汉子。此次分享，会先简单介绍现有的英文唇语识别的一些工作（《Lip Reading Sentences in the Wild》 和《LipNet： sentence level lipreading》），随后对中文唇语识别展开详细讨论。
分享人：戴锡笠，电子科技大学计算机系二年级博士生，他的研究方向在于计算机视觉，移动计算，深度学习。曾于海康威视研究院实习，研究内容为基于序列的行人再检索。
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