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吹响集结的号角 O'Reilly和Intel人工智能大会北京站在召唤

发布时间:2019-06-07 17:34来源: 网络整理

吹响集结的号角 O'Reilly和Intel人工智能大会北京站在召唤


专注于探讨 AI 技术落地的大会

吹响集结的号角 O'Reilly和Intel人工智能大会北京站在召唤


由著名传媒公司 O'Reilly 和科技巨头 Intel 联合举办的 AI Conference,聚集了一众 AI 顶级大佬,通过培训、教学辅导课、主题演讲,议题分享等环节,探讨 AI 技术最新进展及应用场景。这将是一场盛况空前的 AI 从业者集会。

O'Reilly 会议由来已久,最早要追溯到 1997 年的O'Reilly软件网站会议 (加州圣何塞),在 20 多年里,O'Reilly 举办了两百多场大型会议,内容涵盖计算机行业里各个领域。

这些会议汇集了数万名领先的创新者,探讨技术和业务转型的前沿新兴趋势和关键挑战。「开源」(OpenSource) 这个词就诞生于 O'Reilly 会议,而人工智能会议则是在 2017 年加入这个大家族。

O'Reilly AI Conference 与北京的缘分,始于 2018 ,而今夏,又将回归北京,这必定是再一次的美妙相遇。

大会的嘉宾,也一直是 O'Reilly AI Conference 的重要筹码。比如去年的Michael Jordan 、李飞飞、李开复、Rena el Kaiouby 、Peter Norvig、李佳 Lili Cheng这些 AI 界的明星级人物。

今年的大会也邀请了人工智能学界、工业界的诸多重量级嘉宾,包括 Intel 架构、图形和软件副总裁 马子雅、加州大学伯克利分校 EECS 教授 Ion Stoica,Google Brain 团队中移动和嵌入式 TensorFlow Group 的技术主管Pete Warden ,以及阿里达摩院的大神贾扬清 等等。

大会演讲主题

 6 月20-21 整整两天的演讲中,安排了数十位人工智能行业界的重要嘉宾和讲师,从学界、工业界、商业界等不同角度,分享他们的经验。

企业中的人工智能:执行简报,案例研究及用例,行业特定应用;

人工智能对商业及社会的影响:自动化,安全,规范;

实施人工智能项目:应用,工具,架构,安全;

与人工智能交互:设计,指标,产品管理,机器人;

模型及方法:增强及机器学习, TensorFlow ,深度学习, GAN ,自然语言处理及理解,语音识别,计算机视觉

部分主题:

· 基于人工智能的大数据分析,驱动大规模高效洞察

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

· 通过云服务为 AI 加速创新

Accelerate innovations with AI in the cloud 

· 如何通过定制 AI 处理器,提高生产力和效率

Increasing AI productivity and efficiency with purpose-built AI processors

· 未来的招聘:与 AI 深度结合

The future of hiring and the talent market with AI

· 在 RISELab 中实现人工智能系统

AI and systems at RISELab 

· 走近学习算法,数据结构和系统

Toward learned algorithms, data structures, and systems

· 人工智能的计算机硬件设计

Designing computer hardware for artificial intelligence

· 自动驾驶技术和未来自主仓到仓运输

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

· 人工智能、大数据和云技术的数据编配

 Data Orchestration for AI, Big Data, and Cloud

更多议题见官网。

人工智能培训课程(2 天)

在 6 月 18-19 两天,大会安排了三个方向的培训课程,并邀请了经验丰富的导师,通过深度培训的形式,带来非常优质的课程。

内容涵盖量化金融风险、PyTorch、TensorFlow 三个方向,将结合课程讲解、实操训练的方式,让学员快速掌握相关知识和最佳实践。

量化金融信用与风控分析

时间:6月18-19日 09:00 - 17:00

地点:多功能厅2

该辅导课基于清华大学交叉信息研究院开设的一门「量化金融信用与风控分析」研究生课。其中会用 LendingClub 的真实借贷数据做为案例,解说一些具体模型的实现。

导师介绍

种骥科博士:清华兼职教授,现任美国 Acorns 首席数据科学家,种骥科曾任职于宜人贷首席数据科学家,负责反欺诈风控和数字驱动的运营和创新。种骥科曾任美国卡内基梅隆大学教授与博士生导师,持有加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学系博士学位,卡内基梅隆大学电子和计算机工程系硕士及本科学位。

黄铃博士:慧安金科(北京)科技有限公司创始人、CEO,清华大学交叉信息研究院兼职教授。毕业于美国加州大学伯克利分校,获得计算机科学博士学位。