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TF31回顾 | 回顾聚焦前端智能化,探索技术应用的新方向

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10月31日, CCF TF第31期研讨会在开课吧5G直播中心以线上形式举办。本次活动由CCF TF前端技术SIG主席张高发起,甄焱鲲 、程劭非、张楠三位技术专家做主题分享,从新交互、智能研发、前端智能等领域切入分享及探讨在行业技术的新动态。探讨AI对前端技术带来的新挑战。


张高主席在开场致辞上,首次公开披露CCF TF前端技术委员会的成员名单(共10人),他们来自阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、美团、快手、小米、贝壳找房、开课吧等知名互联网企业,大部分委员会成员都在公司担任前端委员会主席、前端Leader等重要技术管理职务。

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张高  CCF TF前端技术SIG主席  开课吧总裁、后厂理工学院院长


同样是CCF TF前端技术委员会成员的程劭非,目前担任开课吧首席Web顾问,他曾经在微软、盛大网络、淘宝等公司工作。此次,他带来了《用前端技术实现黑白棋AI》的主题分享。他首先回顾了棋类与AI的历史,讲述棋类AI设计的整体思路,最后以黑白棋为例阐释尾局、中局与开局的三大局面评估策略。


程劭非分享了在纯浏览器环境引入卷积神经网的概念,建立开局棋谱库进而在中局进行数据的搜索、估值策略与剪枝,最后在尾局落实精确搜索。带听众了解卷积神经网的基本知识和使用技巧。他建议前端从业者应该开始加持自身的AI素养,快速融入到前端智能领域。

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程劭非  开课吧前端首席专家


随着对卷积神经网讨论的深入,如何在日常中落地与应用成为了关注的重点。《深度学习自然语言处理实战》书籍作者,前百度高级算法工程师,后厂理工学院X工程院院长张楠以Tensorflow.js为例,分享深度学习与前端技术融合。


基于js的深度学习框架,张楠老师带领观众们进行了发散性思考,为前端智能化提供了一个崭新的思考角度,他认为前端工程师的智能化指的并不是智能化本身,而是推动前端工程师向软件工程师的转型。虽然目前我们正处在弱人工智能时代,但机器学习领域的深度学习技术已逐渐受到人们的重视,目前已经在交通、安防、医疗、翻译、体育赛事、农业、制造业等领域着力应用。

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张楠  后厂理工学院X工程院院长


在前端智能化应用领域,甄焱鲲比较有实战经验。作为前腾讯前端开发专家,阿里巴巴前端技术专家,他分享了人机协同的编程方式与前端智能化的方向定位。伴随着消费者产品升级的推动,与前端相关的业务进入快速增长期,而随着用户个性化需求的爆发,传统编程方式所带来的问题,让前后端的能力匹配进入了瓶颈期,整体提效的迫切性成为了前端智能化发展的现实条件与助推剂。


甄焱鲲认为C端用户与B端商业的强联结让前端研发开始突破自身的天花板,从前端工程、基础架构、升级研发模式等层面探索研发效能提高的可能性。而其中人机协同编程是效能提高的具体呈现形式之一,它是基于AI构建系统的训练模型,能进行代码生成、自动构建、测试发布,将传统编程、传统设计、代码生成、智能设计有机结合在一起。此外,甄焱鲲还严谨清晰地梳理了人机协同编程的定义、代码生成原理、技术体系、业务交付流程及应用价值。

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甄焱鲲  阿里巴巴前端技术专家


活动的尾声,三位讲者针对网友们的提问进行了“AI对前端技术带来的新机遇和新挑战”的圆桌讨论。他们分别从自身的领域分享了前端智能后在现用体系中可以利用的空间,以及目前的技术亮点与行业影响。三位讲者一致认同前端AI需要与实际工作的结合,普通前端工程师需要拥抱变化,了解并掌握imgcook等新兴工具,积极应对前端智能化对职业发展带来的变化。

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“AI对前端技术带来的新机遇和新挑战”圆桌论坛


CCF TF是中国计算机学会为企业界计算机专业人士创建的企业间常态化合作交流平台,以SIG(Special Interest Group)为主体举行交流活动。作为CCF TF前端技术SIG主席,张高表示未来将继续秉持CCF TF的“技术前线,只为技术专家”的理念,吸纳与整合优质的前端人才,针对前沿的前端技术问题开展技术交流论坛,促进企业之间、学术界与企业界之间的互动,助力整体提升业界技术水平。

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