Great God China Tour | Amazon AWS Makine Öğrenimi Direktörü Alex Smola, MxNet ile ilgili bu bilgileri paylaşmak için Horizon ile el ele verdi
Lei Feng.com [AI Technology Review Press] Horizon Robotics'in kurucusu Dr. Kai Yu, 28 Mart'ta Amazon AWS'de Makine Öğrenimi Direktörü Alex Smola, Amazon AWS Çözüm Mimarı Deng Mingxuan ve Horizon Robotics Algorithms Başkan Yardımcısı Huang Chang ile el ele verdi. Daniel Lecture Hall ile birlikte harika bir gösteri sunmak üzereler.
Bu dersin sponsorluğunu Horizon Daniel Lecture Hall ve Lei Feng yapmaktadır. O zaman, Lei Feng [AI Technology Review] Hard-Creation Açık Kursu Douyu platformu etkinliği eşzamanlı olarak çevrimiçi yayınlayacaktır (izleyiciler için kayıt olmak için posterdeki QR kodunu tarayın). Geçmişte Shan Shiguang, Jia Yangqing ve Zhang Zhengyou gibi teknoloji uzmanları en son teknolojiyi paylaşmaya davet edilmişlerdi.
Bu konu iki bölüme ayrılmıştır: ilk bölüm Alex Smola ve Deng Mingxuan'ın tema paylaşımı, ikinci bölüm ise yukarıdaki dört kişinin yuvarlak masa tartışmasıdır. En son sektör gelişmelerini ve Daniel'in en çok görüşlerini almak istiyorsanız, doğrudan makalenin sonunda kaydolun. Bu fırsatı kaçırmayın!
Aktivite bilgileri
Konu: MxNet ile Derin Öğrenmeyi Ölçeklendirme
Zaman: 29 Mart 2017
Yer: Konferans Salonu, 1. Kat, Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi
Form: çevrimdışı kayıt + çevrimiçi canlı yayın
Konuk tanıtımı
Misafirler- Alex Smola
* İtalya'daki Pavia Üniversitesi'nde Münih Teknik Üniversitesi ve Fizik Bölümü'nde okudu ve mezun olduktan sonra American Telephone and Telegraph Company'de (ATT) araştırma yaptı.
* 1996'da Münih Teknik Üniversitesi'nde yüksek lisans derecesi aldı;
* 1998'de Berlin Teknik Üniversitesi'nden Bilgisayar Bilimleri alanında doktora derecesi aldı ve ardından Avustralya Ulusal Üniversitesi'nde araştırma enstitüsü ve araştırma ekibinin başkanı olarak görev yaptı.
* 2004'ten 2008'e, NICTA Araştırma Merkezi'nin istatistiksel makine öğrenimi projesinde proje lideri olarak görev yaptı;
* Yahoo'da 2008'den 2012'ye kadar araştırma çalışması;
* 2012'den 2014'e kadar Google'da araştırmacı olarak. Carnegie Mellon Üniversitesi'ne 2013 yılında profesör olarak katıldı.
* 2015 yılında Mariana Lab'i kurdu; şimdiye kadar Amazon Web Hizmetleri Departmanında Makine Öğrenimi Direktörü olarak çalışıyor.
* Şimdiye kadar 200'den fazla makale ve birçok akademik monografi yayınlandı.
konuşma konusu
Hızlı, ölçeklenebilir ve özelleştirilmiş derin öğrenmeye ulaşmak için MxNet kullanın
Konu özeti: Kullanıcıların farklı durumlarına göre kişiselleştirilmiş içerik önerisi ve kullanıcı katılımı tahmini yapabilen bir derin öğrenme sistemi oluşturmada hangi zorluklarla karşılaşılacak. Örneğin, bu sistemler dinamik zaman serisi verileriyle uğraşırken, LSTM gibi parametrik olmayan gizli değişken modellerine güvenmeleri gerekir.
Ek olarak, yüksek verimli paralel dağıtılmış derin öğrenme çerçevesi olan MxNet'te ölçeklenebilir bir derin öğrenme modelinin nasıl uygulanacağını da tartışacağım. Son olarak, programlama modeline, yürütme motoruna ve doğrusal ölçekleme kullanarak hesaplamaların yüzlerce GPU'ya nasıl verimli bir şekilde dağıtılacağına da odaklanacağım.
Misafir tanıtımı- Deng Mingxuan
* Amazon AWS çözüm mimarı;
* BT alanında 15 yıllık iş tecrübesiyle, IBM, RIM, Apple ve diğer şirketlerde art arda mühendis ve mimar gibi görevlerde bulundu;
* Şu anda AWS'de çözüm mimarı olarak çalışmaktadır.
* Programlama gibi, çeşitli programlama dilleri gibi, özellikle Lisp. Yeni teknolojileri ve çeşitli teknik zorlukları seviyorum. Şu anda, dağıtılmış bir bilgi işlem ortamında makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını öğrenmeye odaklanıyorum.
konuşma konusu
Ölçeklenebilir öğrenmeye ulaşmak için MXNet kullanın
Konu özeti: Günümüzde derin öğrenme, bilgisayarla görme, doğal dil anlama ve öneri motorları gibi son teknoloji alanlarda sürekli bir itici güç haline geldi. Derin öğrenmenin böyle bir ilerlemeyi başarmasının ana nedeni, yüksek esnekliği ve kullanıcı dostu derin öğrenme mimarisidir. Bu derste, güçlü genişletilmiş derin öğrenme çerçevesi olan Mxnet'in nasıl kullanılacağını tanıtacağız. Kursun sonunda, bilgisayarla görme ve öneri motorları gibi farklı durumlarda derin öğrenme çerçevelerinin uygulanmasını deneyimleyeceksiniz. Aynı zamanda, geliştirmenizi hızlandırmak için önceden ayarlanmış derin öğrenme AMIS ve CloudFormatio Şablonlarını (modeller / şablonlar) nasıl kullanacağınızı da öğreneceksiniz.
Yuvarlak Masa Forumu'nun konukları
Konuk-Yu Kai
Horizon Robotics'in kurucusu ve CEO'su Dr. Yu Kai. Merkez Organizasyon Departmanı "Bin Yetenek Programı" Ulusal Seçkin Uzmanı, makine öğrenimi uzmanı, İnternet yapay zekası alanında dünya liderlerinden biri. Baidu'nun kıdemli teknik direktörü olan Baidu Araştırma Enstitüsü'nün eski yönetici dekanı, bir zamanlar Baidu Derin Öğrenme Araştırma Enstitüsü'nü (IDL), multimedya teknolojisi departmanını (ses, görüntü), görsel arama ürün departmanını ve diğer ekipleri yönetti.
Konuk-Huang Chang
Horizon Robotics'in kurucu ortağı, algoritma başkan yardımcısı Dr. Huang Chang. Tsinghua Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Teknolojisi Bölümü'nden lisans, yüksek lisans ve doktora dereceleri ile mezun olmuş, bir zamanlar Güney Kaliforniya Üniversitesi ve NEC Amerikan Araştırma Enstitüsü'nde araştırmacı olarak çalışmıştır. 2012 yılında Baidu ABD Ar-Ge Merkezi'ne katıldı ve 2013'te Baidu Derin Öğrenme Enstitüsü'nün (IDL) kuruluşuna kıdemli bilim adamı ve baş Ar-Ge mimarı olarak katıldı. Uzun süredir bilgisayarla görme, makine öğrenimi, örüntü tanıma ve bilgi erişimi araştırmalarıyla uğraşmaktadır.İlgili akademik ve endüstriyel çevrelerde tanınmış bir uzman olarak, yayınlanan makaleleri 3929'dan fazla alıntı almıştır ve bir dizi uluslararası patenti vardır.
Yaygın konuşma konuları:
Kaiyuan ekolojisi ve uygulamaları indi.
Çevrimdışı kayıt yöntemi
Kayıt sayfasına girmek için aşağıdaki QR kodunu tarayın ve formu doldurun.
