深度學習是數據無底洞，有了大數據，深度學習真香！沒有大數據，就只能哀嘆「巧婦難為無米之炊」。
人類比深度學習高明的地方就在於不需要大數據就可以輕鬆學習。而現實世界中很多時候都不能滿足大數據的需求，例如在醫療圖像處理中解決罕見病變問題時，就會遇到樣本量不夠的情況。
如果手裡只有少量數據，使用深度學習很容易產生過擬合。目前 AI 社區已經提出了很多方法來解決這一問題，其中一個非常熱門的方法便是 小樣本學習。
智能對話作為深度學習技術最普遍的應用場景之一，也常面臨數據量少的難題。無論是在技術研究還是應用落地探索上，智能對話的小樣本學習都是一大研究重點。
AI 科技評論將於7月22日推出的這場直播，特別邀請到了 阿里巴巴的NLP算法工程師戴音培，來跟大家聊聊阿里在小樣本學習上的最新工作進展。相關成果已發表在 ACL 2020 上。
論文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.57.pdf
管中窺豹，阿里作為國內人工智慧研究的一大主力，在該方向上的研究成果以及業務落地情況，一定程度上也代表著研究界針對小樣本學習問題的整體研究動向。
無論是想了解小樣本學習研究動向的同學，還是對大廠的研究方向和業務落地感興趣的同學，都不要錯過這場直播哦~
分享主題：基於小樣本學習的端到端對話模型
分享時間：7月22日（星期三）19:00
分享嘉賓：戴音培，阿里巴巴 NLP 算法工程師，清華大學碩士，在達摩院雲小蜜對話智能技術團隊負責對話管理模型相關工作。
分享背景：在 ToB 的對話業務中，少數據是常見的難題。本次分享將介紹雲小蜜在端到端對話模型上針對小樣本訓練的一些研究和業務上的進展。
分享提綱：
1、端到端對話模型背景介紹
2、基於小樣本學習和人機協同的端到端對話模型
3、實際業務落地效果
如何加入？
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