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24个项目、40支战队 字节跳动 Byte Camp 夏令营圆满结营

  

每天有几百几千万用户上传抖音短视频,那么,面对上传的海量短视频,如何确定谁的视频是原创,谁的视频是重复的?这道难题摆在了字节跳动夏令营算法赛道的几组同学面前,成为了他们的夏令营实战项目。

在经过一周的学习、实战,8月30日的字节跳动夏令营结营仪式上,一组同学凭借在“基于内容的相似视频检索”项目中的优异表现,在众多战队中脱颖而出,获得了字节跳动算法赛道的冠军。

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在过去7天里,来自全球近百所知名高校的150名优秀营员,聆听了超过20位工业界牛人、学术界专家的授课。在字节跳动一线专家导师的指导下,营员们在70多个实战项目中,选择了24个,组成40支战队,基于字节跳动真实业务场景,完成了从理论到实战的旅程,提升了自己成为职场顶尖人才的即战力。

导师阵容强大 学界科学家、工业界专家云集一堂

本届字节跳动夏令营的营员来自全球近百所顶尖高校,从大一出类拔萃的新人王,到久经知识锤炼的硕士博士,可以说是人才济济。

面对这样一群优秀人才,字节跳动方面表示希望通过邀请来自学术界的专家、工业界的一线大咖,让他们在夏令营中一起授课,帮助营员们将学界的知识研究与工业界的实践应用融会贯通,激发营员们的潜能,提升他们的职业技能。

据悉,在本届字节跳动夏令营算法赛道上,字节跳动邀请到了2018年图灵奖获得者、深度学习三巨头之一 Yoshua Bengio ,艾伦人工智能研究所 CEO、AAAI Fellow 人工智能领域最具影响力的领军人物之一 Oren Etzioni 等国外学术专家入营授课。

除了 Yoshua Bengio 和 Oren Etzioni 之外,本次字节跳动夏令营上,我们还看到了很多国内外学界、工业界知名专家的身影,他们在数学、算法等方面功底深厚、造诣颇深,他们带来了AI芯片、机器学习、哈希学习及数据挖掘等诸多专业课程。

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图:华盛顿大学博士陈天奇在给学员讲授机器学习课程

比如中科寒武纪科技的 CEO 陈天石在夏令营第一天给营员们带来了 AI 芯片相关课程,华盛顿大学博士、著名机器学习系统 XGBoost、MXNet、TVM 的创始人陈天奇则带来了机器学习与系统等课程。

此外,清华大学计算机系副主任、清华-工程院知识智能联合实验室主任唐杰带领同学们学习了数据挖掘课程;作为机器学习理论顶会 COLT 第一个发表论文的中国人,北京大学信息科学技术学院教授王立威带来了机器学习理论课程;南京大学计算机系副教授、哈希学习和分布式机器学习等问题业界顶级专家李武军在现场和营员们一起讨论哈希学习问题。

同时,字节跳动人工智能实验室负责人马维英、研发副总裁洪定坤、人工智能实验室总监李航、基础架构负责人梁宇明等核心技术专家和科学家也亲临夏令营现场授课,通过深入浅出的理论讲解与实战经验分享,全面提升营员研发技术能力。

24个项目、40支战队,基于海量真实数据场景实战7天

进入字节跳动夏令营之后,营员们发现,此夏令营非彼夏令营,为期一周的字节跳动夏令营,每天的日程安排非常紧,每天从早上8点半,到晚上9点半,一天13个小时中,不仅要接受来自全球最顶级大神们最密集的专业课程,还要将理论应用于实际,在各自战队中进行项目实战。

据介绍,本届字节跳动夏令营,在算法、工程和产品三个赛道上,准备了多达70个实战项目,供营员们根据自己的专业、爱好进行自由选择组队。开营当天,150名优秀营员在夏令营导师的指导下,经过激烈讨论交流,选择了24个项目,组成40支战队。

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营员们选中的24个项目是夏令营基于字节跳动旗下真实业务场景的实际需求精选而出的。例如算法赛道上,十多个项目分布在数据挖掘、内容推荐、内容检索、模型建立、分布式训练等多个技术方向与领域。工程赛道上的项目包括线上服务监控与报警、数据分析、高性能通信、动态负载均衡优化、高并发挑战、基于面部识别的技术应用等多个实际需求。

产品赛道上,导师们在带领营员完成解构互联网产品、了解竞品调研、行业探查等课程,帮助营员提升行业洞察力的同时,也基于字节跳动旗下业务产品,带领营员进行产品功能设计、原型设计,以及产品落地等产品研发全流程的实战。

字节跳动夏令营产品赛道导师徐川认为:“我们希望营员们直接基于真实业务功能需求进行实战,通过解决业务或产品发展过程中的用户真实需求,感受一下未来要从事的事业到底是什么样的,对自己的未来有一定的了解,为他们进入职场做一些心理准备。”

职场前哨:提升校园优秀人才的“即战力”

8月30日,字节跳动夏令营举行了项目评审会暨结营仪式。

经过一周的学习与实战,三个赛道的营员们也成绩斐然。在三条赛道上,一共有9支战队获得了各自赛道的冠亚季军殊荣,同时也获得了超过10万元的奖金。

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图:字节跳动副总裁、人工智能实验室负责人马维英给营员颁奖

邵睿是字节跳动夏令营算法赛道冠军组的导师,这一组在夏令营开营时选择的项目是“基于内容的相似视频检索”,主要是基于给定的视频,检索出海量视频库中是否存在相似视频。项目内容是通过给定约千万级视频embedding特征,要求在限定可使用特征长度、检索时长等条件下检索出最准确的结果。

邵睿表示,这个项目看起来似乎比较简单,实际上现有的视频相似检索技术,对于业务来说,仍然有较大的发展空间,这项技术的发展对于视频平台的审核、推荐以及视频标签等业务都具有重要意义。

“在几天的学习和实践中,我们有一组同学的表现非常突出,他们先确定了分两阶段的优化思路,然后每个阶段又讨论出多个解决方案,然后几个人分头去做,结果证明这样的做法非常高效,展现出来的实验数据翔实。”邵睿对组内同学的表现非常满意。

不仅是算法赛道,经过一周的夏令营学习,每个赛道的营员都表现出了不俗的实战能力。工程赛道的一组同学,依托于字节跳动小程序及面部识别接口,利用Cocos Creator游戏引擎,在一周时间内,开发了一款基于面部识别的小游戏,玩家可以利用眼球来控制游戏人物躲避,用眉毛控制游戏人物来跳跃。

                

 

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