官方的介绍：http://www.bagevent.com/event/472843
深度学习真的还是依然火热..现场人员
幸亏进去的早，后面都站满了人。
共四个报告。
聊天机器人
这是第一个报告，也是最相关最感兴趣的一个报告。讲的比较系统，分三种聊天机器人，检索式的，information research bot。任务式的，task-oriented bot，最后就是类似于小冰小黄鸡那种瞎聊的开域机器人。一个比较好的分享是task bot的框架：
关键在于对话管理模块，状态追踪和策略优化这两个部分比较见功底。
演讲人说这个框架有些复杂，还有新的偏向于端到端的框架。但是我感觉这个实现起来还是更稳妥一些..
此外，在报告中提到很重要的一点就是领域限定。在特定任务下IR bot和task bot都相对成熟，有一定的实用价值。而开域机器人，想要它什么都会，一般来说结果就是什么都不会。
后来的提问也提到了这一点。
强人工智能的聊天机器人目前还仅仅是美好的期冀，一些特定领域、特定任务、辅助人工的聊天机器人是现在靠谱的。
构建弹性深度学习计算平台
话说这个报告...讲的是深度学习实验室的架构部署这些，听报告中个人感觉有点蜻蜓点水，虽然都说了，但是最后没多少印象深刻的东西。。。
提问的时候提到是用一机八卡的形式做训练，因为跨机性能不好。100多个GPU训练了两周，训练的是什么来着记不清了..
搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用
这个报告比较干，作报告的同志语速比较快，思路比较迅捷，个人觉得他应该十分适合研究生成式对抗网络。对。
对广告推荐系统的架构、算法都作了比较详尽用心的讲解，但是我没拍照，等官方放出PPT。里面讲的算法可以去看论文。但是论文和具体工程实现之间的坑...谁趟谁知道。
人工智能+微服务
报告人的履历是美top50 phd+google+阿里，现在是创业公司CEO。相当perfect的职业轨迹..报告也比较风趣，可见自信。
报告展示了一个根据图片用文字描述的demo，用一机多卡titan的gpu训练了不到两周。报告人讲模型比较简单比较小，50准确率。效果大家可以自测...50%还是有的。代码见 github.com/huichen。
此外分享了一些自己公司的解决办法和工程问题。比较有益，建议一看。等官方放PPT。
