伴随着AI人工智能技术的落地，越来越多的企业对相关专业人才思贤若渴，面对巨大的人才供给缺口及企业的切实需求，致力为人工智能企业及从业者提供项目、技术交流及接洽平台的AICUG应运而生，并在短短半年内享誉业界。12月15日，每月都在杭州举办、被誉为“干货满满”的AICUG人工智能技术沙龙专场活动如期召开。
会上，来自Google美国总部资深产品经理何周舟、杭州犀创科技CTO 钱爽、北大信息技术高等研究院高级算法专家龚轩、科大讯飞智能助手业务部产品总监柳达分别就《智能产品管理》、《CNN在多轮对话意图理解中的应用》、《机器学习在目标跟踪中的应用》、《如何将机器理解从可用提升到好用》为相关专业人才带来精彩绝伦的AI纯技术干货分享，现场氛围高潮迭起。
技术在经历PC时代、互联网时代、移动互联网时代之后，逐步走进人工智能时代。有别于传统互联网产品，人工智能产品是一种精细复杂的系统，其开发必定会经历从简单系统到复杂系统，从简单场景到复杂场景的变革，在这一漫长的过程中，AI技术的原理、深层次的技术细节的探索和改良都需要专业的人才来完成，传统产品经理已然不能适应产品智能化的需求，如何管理更成功的智能产品成为行业内的热门话题。
资深产品经理何周舟从智能化产品管理的新挑战出发，阐述了在AI时代产品经理需要具备的新技能以及一个好的智能产品应该具备的基本要素，帮助与会人员跨越 AI 技术门槛、适应日新月异的市场变化。
有着丰富AI技术实践经验的钱爽重点介绍了卷积神经网络（CNN）是怎样通过捕捉词与词之间、句子与句子之间的N—gram关联从而真正实现多轮对话意图理解的问题。我们知道，相邻的词与此之间，句子与句子之间必然存在N—gram关联，在与智能对话机器人应用中，结合上下文也就是进行多轮对话进而理解用户的真正意图成为常态，具备天然捕捉N—gram关系能力的CNN成为推进AI技术发展的“绊脚石”，破解CNN特殊的网络结构自然成为相关专业人才矢志不渝的事情。
无论是提升AI时代的产品经理的能力，还是了解卷积神经网络实现多轮对话意图理解的过程，都离不开机器学习，作为人工智能研究领域最活跃的分支——机器学习的应用已经遍及人工智能的各个应用领域。随着技术的推进，将机器理解从可用提升到好用成为必然趋势，跟随柳达老师深入了解技术在产品中如何能够得到更好的应用之后，主要从事视觉处理器芯片上的目标跟踪算法实现和优化以及目标检测、跟踪等算法系统框架方面研究的高级算法专家龚轩以经典跟踪算法为例，重点介绍了机器视觉中的目标跟踪算法，充分讲述目标跟踪以及目标跟踪在实际中的应用后，简单介绍了基于相关滤波的跟踪算法以及结合深度学习的多目标跟踪算法等内容，现场掌声不断。
聚焦机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐算法，追踪、挖掘、整理并共享AI最前沿技术方案AICUG人工智能技术社区自成立以来，不但频频举办各种干货满满的技术沙龙，而且还在美国硅谷开设了分部，有力促进中外技术交流与合作，助推中国乃至世界AI技术的发展。
