專注于探討AI技術落地的大會

　　由著名傳媒公司O'Reilly和科技巨頭Intel聯合舉辦的AI Conference，聚集了一眾AI頂級大佬，通過培訓、教學輔導課、主題演講，議題分享等環節，探討AI技術最新進展及應用場景。這將是一場盛況空前的AI從業者集會。

　　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，內容涵蓋計算機行業里各個領域。

　　這些會議匯集了數萬名領先的創新者，探討技術和業務轉型的前沿新興趨勢和關鍵挑戰。「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、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界、工業界的諸多重量級嘉賓，包括Intel架構、圖形和軟件副總裁馬子雅、加州大學伯克利分校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，安排了數十位人工智能行業界的重要嘉賓和講師，從學界、工業界、商業界等不同角度，分享他們的經驗。

　　企業中的人工智能：執行簡報，案例研究及用例，行業特定應用;

　　人工智能對商業及社會的影響：自動化，安全，規范;

　　實施人工智能項目：應用，工具，架構，安全;

　　與人工智能交互：設計，指標，產品管理，機器人;

　　模型及方法：增強及機器學習，TensorFlow，深度學習，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據分析，驅動大規模高效洞察

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

　　通過云服務為AI加速創新

　　Accelerate innovations with AI in the cloud

　　如何通過定制AI處理器，提高生產力和效率

　　Increasing AI productivity and efficiency with purpose-built AI processors

　　未來的招聘：與AI深度結合

　　The future of hiring and the talent market with AI

　　在RISELab中實現人工智能系統

　　AI and systems at RISELab

　　走近學習算法，數據結構和系統

　　Toward learned algorithms, data structures, and systems

　　人工智能的計算機硬件設計

　　Designing computer hardware for artificial intelligence

　　自動駕駛技術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、大數據和云技術的數據編配

　　Data Orchestration for AI, Big Data, and Cloud

　　更多議題見官網。

　　人工智能培訓課程（2天）

　　在6月18-19兩天，大會安排了三個方向的培訓課程，并邀請了經驗豐富的導師，通過深度培訓的形式，帶來非常優質的課程。

　　內容涵蓋量化金融風險、PyTorch、TensorFlow三個方向，將結合課程講解、實操訓練的方式，讓學員快速掌握相關知識和最佳實踐。

　　量化金融信用與風控分析

　　時間：6月18-19日09:00 - 17:00

　　地點：多功能廳2

　　該輔導課基于清華大學交叉信息研究院開設的一門「量化金融信用與風控分析」研究生課。其中會用LendingClub的真實借貸數據做為案例，解說一些具體模型的實現。

　　導師介紹：

　　種驥科博士：清華兼職教授，現任美國Acorns首席數據科學家，種驥科曾任職于宜人貸首席數據科學家，負責反欺詐風控和數字驅動的運營和創新。種驥科曾任美國卡內基梅隆大學教授與博士生導師，持有加州大學伯克利分校電子工程和計算機科學系博士學位，卡內基梅隆大學電子和計算機工程系碩士及本科學位。

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

　　陳薇博士：現任排列科技首席科學家，江西互聯網金融協會特聘風控專家，博金貸金融科技研究院院長。持有內布拉斯加大學計算機科學系博士學位，清華大學計算機工程系碩士及中國人工智能重點實驗室成員，曾擔任數個學術期刊評審，發表專業論文數十篇。

　　PyTorch深度學習

　　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的機器學習庫，方便用戶靈活地構建深度神經網絡，導師Rich Ott將介紹《如何用PyTorch完成深度學習的工作流程》，并介紹PyTorch的API調用和如何配合GPU使用。導師為學員準備了基于真實數據的數據集，和構建深度學習模型所需的知識。

　　導師介紹：

　　Richard Ott就職于Verizon，擔任數據科學家和軟件工程師，Richard擁有麻省理工學院的粒子物理學博士學位，和加州大學戴維斯分校的博士后學位。

　　TensorFlow深度學習

　　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，是實現神經網絡的理想架構。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，讓學員逐步掌握機器學習的算法。

　　導師介紹：

　　Season Yang是麥肯錫公司風險實踐的分析研究員。畢業于加州大學戴維斯分校，獲得應用數學和科學計算與經濟學雙學士學位，后于哥倫比亞大學應用數學專業，獲得碩士學位，專攻數值計算。

　　七大主題教學輔導課（3小時）

　　實用指南：機器學習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上實現分布式的TensorFlow和Keras

　　Analytics Zoo: Distributed TensorFlow and Keras on Apache Spark

　　基于深度學習的時間序列預測

　　Deep learning for time series forecasting

　　英特爾OpenVINO：從邊緣計算到云計算，為深度學習推理和計算機視覺加速

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

　　人工智能產品的設計思路

　　Design thinking for AI

　　通過自動化機器學習民主化和加速AI落地

　　Democratizing and accelerating AI through automated machine learning

　　使用Ray構建強化學習模型和AI應用程序

　　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”，進入官網查看詳情。