机器学习技术专题

「论坛简介」

近些年来随着互联网的不断发展,机器学习技术也有了长足的进步,我们看到了机器学习在各个领域遍地开花,特别是深度学习的发展。本专题将聚焦于机器学习前沿在工业界的落地实践以及前沿研究,真正解决开发者面临的问题。

出品人: 袁进辉 | 北京一流科技有限公司创始人&CEO

袁进辉,2008年7月自清华大学计算机系获得工学博士学位,获得清华大学优秀博士学位论文奖,连续多年获得美国国家技术标准局组织的视频检索评测比赛的第一名。2013年加入微软亚洲研究院从事大规模机器学习平台的研发工作。2014年,发明了当时世界上最快的主题模型训练算法和系统LightLDA,只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型,该技术成功应用于微软在线广告系统。2015年至2016年底,专注于搭建基于异构集群的深度学习平台,项目荣获微软亚洲研究院院长特别奖 (top 1%)。2017年创立北京一流科技有限公司,致力于打造分布式深度学习平台的事实工业标准。

论坛日程

 
9:05-9:50 

待定 |

即将公布

即将公布

9:50-10:35 

田天 | RealAI(瑞莱智慧)CEO

即将公布

即将公布

10:35-11:20 

陈迪豪 | 第四范式资深AI架构师

即将公布

即将公布

13:40-14:25 

杨非 | 好未来 AI Lab 算法科学家

人工智能在教学场景中的应用

【演讲大纲】 (1) 教育行业特点和需求; (2) AI在教育场景下落地的挑战; (3) AI+教育的应用探索; a. 教学辅助工具, b. 教学过程的量化评估, c. AI互动教学, d. 数据挖掘和个性化教学; (4) 未来趋势和展望。

14:25--15:10 

任如意 | 上汽集团云计算中心AI应用部门技术负责人

如何构建面向大型制造业的一站式AI工作平台

为了支持上汽集团在自动驾驶、智能制造等领域的探索和落地,上汽帆一尚行和ThoughtWorks合作开发了iGear,一个全流程的AI工作平台。定位于打造一个支撑大型制造业智能化转型的AI平台,iGear涵盖了全流程的数据和计算服务管理。iGear主要分为数据平台和计算平台两大部分,数据平台管理海量的数据资源,包括PB级的数据存储和管理、素材的管理和标注服务;计算平台管理异构计算节点和任务分配,负责GPU算力调度、模型训练、AI科学家进行开发调试、模型发布、模型压缩等。基于iGear,可以方便地进行AI系统研发和构建行业智能化解决方案。 听众收益:了解构建大型AI平台面临的问题和挑战,以及在此基础上的AI平台的设计和架构上的考量取舍。了解传统制造业从数据采集到存储、处理、(预)标注、数据集管理、训练、资源调度、模型发布等全生命周期的研发流程和架构设计。

15:30-16:15 

唐博 | 滴滴出行资深软件工程师

即将公布

即将公布

 
16:15-17:00 

待定 |

即将公布

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