本次分享主要从语音识别技术的发展历程出发，讲述深度学习技术的基础原理和深度学习技术如何在语音识别的应用，以及语音识别未来的研究方向。

人工智能是当下最热门的主题之一，智能语音相关技术是人工智能的重要一支。本次分享会从人工智能技术的大背景切入，展现智能语音技术的发展状况。
在语音识别为代表的智能语音技术逐步成熟的情况下，基于智能语音技术能有哪些实际应用场景成为业界不断探索的方向。本次分享会介绍当下语音技术应用的场景，以及这些场景解决了哪些客户实际的痛点。
本次分享也会展现腾讯云在智能语音领域提供的服务以及形成的行业解决方案。

腾讯云在智能音箱交互场景，远场语音识别方面的真实数据评测字准确率和句准确率实现了大幅提升。本议题介绍腾讯AI Lab的音箱语音交互技术链条以及其中若干关键技术模块。本议题将进一步分享针对智能音箱场景的前沿研究和新的技术方案，包括基于唤醒词信息的目标说话人语音提取，以及性能处于国际领先的Attention系统：识别端到端的Attention建模方法改进，若干改进Attention的关键技术点，用于深度融合Attention和CTC的多任务训练方法的研究。

“AI+”是指传统行业利用AI来实现业务创新和精细化管理。AI有什么魔力，能够支持传统行业的业务创新和精细化管理？传统行业企业想拥有AI能力，需要具备什么条件？总体而言，构建AI能力对于多数传统行业企业来说存在技术难度高、投入成本大、实施周期长的问题，因此AI对于许多企业而言还是高门槛的。如何帮助传统行业企业降低AI门槛，缩短企业到“AI+”的距离，是本次议题将要讨论的主题。议题将包含机器学习的关键要素、企业构建AI能力的必要条件、机器学习平台为什么能够帮助企业快速构建AI能力、好的机器学习平台应该具有哪些特点等内容。

携程客服历来有业界标杆级的良好口碑，除了客服人员的训练有素外，一套高效的问题处理机制也至关重要。这次分享会介绍座席通话质检碰到的挑战，以及携程正在如何通过AI的能力，用新的方式赋能传统的业务需求。

当前人工智能技术的使用范围不断扩大，所需支撑的业务场景也更加复杂，如何利用AI解决具体业务痛点成为人们越来越关心的问题。作为人工智能技术的基础，AI平台已成为降低人工智能门槛的关键因素。本次workshop通过两个案例带领学员利用AI平台完成模型训练，帮助学员更多了解AI平台的工作机制，了解AI平台是如何通过降低建模门槛，提高建模效率来帮助企业快速构建AI能力的。
为了使workshop更具有普适性，案例包括了一个机器学习场景和一个深度学习场景，分别是：
1）基于无线网络数据，利用人工智能方法，分析和定位影响用户感知的根源问题；
2）使用fast-R-CNN算法实现目标检测。