吹響集結(jié)的號角：O'Reilly和Intel人工智能大會北京站在召喚！

　　專注于探討AI技術(shù)落地的大會

　　由著名傳媒公司O'Reilly和科技巨頭Intel聯(lián)合舉辦的AI Conference，聚集了一眾AI頂級大佬，通過培訓(xùn)、教學(xué)輔導(dǎo)課、主題演講，議題分享等環(huán)節(jié)，探討AI技術(shù)最新進展及應(yīng)用場景。這將是一場盛況空前的AI從業(yè)者集會。

　　O'Reilly會議由來已久，最早要追溯到1997年的O'Reilly軟件網(wǎng)站會議(加州圣何塞)，在20多年里，O'Reilly舉辦了兩百多場大型會議，內(nèi)容涵蓋計算機行業(yè)里各個領(lǐng)域。

　　這些會議匯集了數(shù)萬名領(lǐng)先的創(chuàng)新者，探討技術(shù)和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的前沿新興趨勢和關(guān)鍵挑戰(zhàn)。「開源」(OpenSource)這個詞就誕生于O'Reilly會議，而人工智能會議則是在2017年加入這個大家族。

　　O'Reilly AI Conference與北京的緣分，始于2018，而今夏，又將回歸北京，這必定是再一次的美妙相遇。

　　大會的嘉賓，也一直是O'Reilly AI Conference的重要籌碼。比如去年的Michael Jordan、李飛飛、李開復(fù)、Rena el Kaiouby、Peter Norvig、李佳和Lili Cheng這些AI界的明星級人物。

　　今年的大會也邀請了人工智能學(xué)界、工業(yè)界的諸多重量級嘉賓，包括Intel架構(gòu)、圖形和軟件副總裁馬子雅、加州大學(xué)伯克利分校EECS教授Ion Stoica，Google Brain團隊中移動和嵌入式TensorFlow Group的技術(shù)主管Pete Warden，以及阿里達摩院的大神賈揚清等等。

　　大會演講主題

　　在6月20-21整整兩天的演講中，安排了數(shù)十位人工智能行業(yè)界的重要嘉賓和講師，從學(xué)界、工業(yè)界、商業(yè)界等不同角度，分享他們的經(jīng)驗。

　　企業(yè)中的人工智能：執(zhí)行簡報，案例研究及用例，行業(yè)特定應(yīng)用;

　　人工智能對商業(yè)及社會的影響：自動化，安全，規(guī)范;

　　實施人工智能項目：應(yīng)用，工具，架構(gòu)，安全;

　　與人工智能交互：設(shè)計，指標，產(chǎn)品管理，機器人;

　　模型及方法：增強及機器學(xué)習(xí)，TensorFlow，深度學(xué)習(xí)，GAN，自然語言處理及理解，語音識別，計算機視覺

　　部分主題：

　　基于人工智能的大數(shù)據(jù)分析，驅(qū)動大規(guī)模高效洞察

　　Unifying analytics and AI on big data for faster insights at scale

　　通過云服務(wù)為AI加速創(chuàng)新

　　Accelerate innovations with AI in the cloud

　　如何通過定制AI處理器，提高生產(chǎn)力和效率

　　Increasing AI productivity and efficiency with purpose-built AI processors

　　未來的招聘：與AI深度結(jié)合

　　The future of hiring and the talent market with AI

　　在RISELab中實現(xiàn)人工智能系統(tǒng)

　　AI and systems at RISELab

　　走近學(xué)習(xí)算法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)

　　Toward learned algorithms, data structures, and systems

　　人工智能的計算機硬件設(shè)計

　　Designing computer hardware for artificial intelligence

　　自動駕駛技術(shù)和未來自主倉到倉運輸

　　Self-driving technology and the future autonomous depot-to-depot transport

　　人工智能、大數(shù)據(jù)和云技術(shù)的數(shù)據(jù)編配

　　Data Orchestration for AI, Big Data, and Cloud

　　更多議題見官網(wǎng)。

　　人工智能培訓(xùn)課程（2天）

　　在6月18-19兩天，大會安排了三個方向的培訓(xùn)課程，并邀請了經(jīng)驗豐富的導(dǎo)師，通過深度培訓(xùn)的形式，帶來非常優(yōu)質(zhì)的課程。

　　內(nèi)容涵蓋量化金融風(fēng)險、PyTorch、TensorFlow三個方向，將結(jié)合課程講解、實操訓(xùn)練的方式，讓學(xué)員快速掌握相關(guān)知識和最佳實踐。

　　量化金融信用與風(fēng)控分析

　　時間：6月18-19日09:00 - 17:00

　　地點：多功能廳2

　　該輔導(dǎo)課基于清華大學(xué)交叉信息研究院開設(shè)的一門「量化金融信用與風(fēng)控分析」研究生課。其中會用LendingClub的真實借貸數(shù)據(jù)做為案例，解說一些具體模型的實現(xiàn)。

　　導(dǎo)師介紹：

　　種驥科博士：清華兼職教授，現(xiàn)任美國Acorns首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，種驥科曾任職于宜人貸首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，負責(zé)反欺詐風(fēng)控和數(shù)字驅(qū)動的運營和創(chuàng)新。種驥科曾任美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授與博士生導(dǎo)師，持有加州大學(xué)伯克利分校電子工程和計算機科學(xué)系博士學(xué)位，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)電子和計算機工程系碩士及本科學(xué)位。

　　黃鈴博士：慧安金科(北京)科技有限公司創(chuàng)始人、CEO，清華大學(xué)交叉信息研究院兼職教授。畢業(yè)于美國加州大學(xué)伯克利分校，獲得計算機科學(xué)博士學(xué)位。

　　陳薇博士：現(xiàn)任排列科技首席科學(xué)家，江西互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會特聘風(fēng)控專家，博金貸金融科技研究院院長。持有內(nèi)布拉斯加大學(xué)計算機科學(xué)系博士學(xué)位，清華大學(xué)計算機工程系碩士及中國人工智能重點實驗室成員，曾擔(dān)任數(shù)個學(xué)術(shù)期刊評審，發(fā)表專業(yè)論文數(shù)十篇。

　　PyTorch深度學(xué)習(xí)

　　時間：6月18-19日09:00 - 17:00

　　地點：多功能廳6A+B

　　PyTorch是一個基于Python的機器學(xué)習(xí)庫，方便用戶靈活地構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)師Rich Ott將介紹《如何用PyTorch完成深度學(xué)習(xí)的工作流程》，并介紹PyTorch的API調(diào)用和如何配合GPU使用。導(dǎo)師為學(xué)員準備了基于真實數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，和構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型所需的知識。

　　導(dǎo)師介紹：

　　Richard Ott就職于Verizon，擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件工程師，Richard擁有麻省理工學(xué)院的粒子物理學(xué)博士學(xué)位，和加州大學(xué)戴維斯分校的博士后學(xué)位。

　　TensorFlow深度學(xué)習(xí)

　　時間：6月18-19日09:00 - 17:00

　　地點：多功能廳5A+B

　　TensorFlow庫為用戶提供跨資源自動并行化的計算圖，是實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想架構(gòu)。Season Yang將介紹TensorFlow在Python中的使用，以及如何使用TensorFlow提供的Keras API，并通過幾個最佳實踐，讓學(xué)員逐步掌握機器學(xué)習(xí)的算法。

　　導(dǎo)師介紹：

　　Season Yang是麥肯錫公司風(fēng)險實踐的分析研究員。畢業(yè)于加州大學(xué)戴維斯分校，獲得應(yīng)用數(shù)學(xué)和科學(xué)計算與經(jīng)濟學(xué)雙學(xué)士學(xué)位，后于哥倫比亞大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)，獲得碩士學(xué)位，專攻數(shù)值計算。

　　七大主題教學(xué)輔導(dǎo)課（3小時）

　　實用指南：機器學(xué)習(xí)中可解釋性和偏差評估

　　A practical guide toward explainability and bias evaluation in machine learning

　　Analytics Zoo：在Apache Spark上實現(xiàn)分布式的TensorFlow和Keras

　　Analytics Zoo: Distributed TensorFlow and Keras on Apache Spark

　　基于深度學(xué)習(xí)的時間序列預(yù)測

　　Deep learning for time series forecasting

　　英特爾OpenVINO：從邊緣計算到云計算，為深度學(xué)習(xí)推理和計算機視覺加速

　　Intel OpenVINO: Accelerating deep learning inference and computer vision from edge to cloud

　　人工智能產(chǎn)品的設(shè)計思路

　　Design thinking for AI

　　通過自動化機器學(xué)習(xí)民主化和加速AI落地

　　Democratizing and accelerating AI through automated machine learning

　　使用Ray構(gòu)建強化學(xué)習(xí)模型和AI應(yīng)用程序

　　Building reinforcement learning models and AI applications with Ray

　　近百場精彩議題請登錄會議官網(wǎng)查看。

　　最后報名時刻：

　　本屆AI Conference 2019北京站門票正在熱賣中，培訓(xùn)課席位有限，機不可失。搜索“AI大會”或“人工智能大會”，進入官網(wǎng)查看詳情。