UCan İkindi Çayı Final Savaşı | Yapay zeka patlaması altında, AI ürünlerinin uygulamasını nasıl hızlı bir şekilde gerçekleştirebilirim?
Günümüzde yapay zeka teknolojisi hayatın her alanına nüfuz etti.Yerli ve yabancı şirketlerin çoğu "erken benimseme döneminden" çıkıp "AI iniş dönemine" girdi. Çeşitli yapay zeka departmanları ve hatta araştırma enstitüleri de ortaya çıktı. Öyleyse, yapay zeka uygulamasına özel olarak, referans için mevcut yönler ve planlar nelerdir? AI ürünlerinin geliştirme sürecini basitleştirmenin herhangi bir yolu var mı? Derin öğrenme, bilgisayarla görme ve NLP gibi iyi bilinen teknolojiler iş sorunlarını nasıl çözer?
9 Aralık'ta koordinat: Hangzhou. 2017 "UCan İkindi Çayı" final savaşı, AI teknolojisinin uygulanmasına odaklanacağız. UCloud, Meituan Dianping ve Intel'den kıdemli teknik uzmanlar, metodoloji, Meituan dağıtım akıllı ağ planlama algoritmalarını ve sistemlerini hızlı bir şekilde oluşturmak için yapay zeka hizmetlerini kullanacaklar , Yüksek düzeyde erişilebilir bir heterojen yapay zeka bilgi işlem platformu, derin öğrenme performansı optimizasyon araçları nasıl oluşturulur ve yapay zeka uygulamalarını hızlı bir şekilde uygulamanın yollarını ve yollarını bulmanıza yardımcı olmak için dört ana konu üzerinde içerik paylaşımının nasıl gerçekleştirileceği.
Harika konuşmanın içeriği önceden ortaya çıkıyor
Paylaşım teması 1: Meituan dağıtım akıllı ağ planlama sistemi
Öğretim üyesi profili: Meituan Dianping'in algoritma uzmanı Ding Xuetao. Şu anda Meituan dağıtım algoritması ekibinde bir algoritma uzmanı olarak çalışıyor, dağıtım ağı planlamasından, dağıtım ücreti fiyatlandırmasından vb. Sorumlu, Yahoo Labs'ta kişiselleştirilmiş öneri ve reklam gibi araştırma çalışmalarında ve Qunar'da apartman kanallarından ve standart dışı konaklama tedarikinden sorumlu. Zincirin sonunda Ar-Ge ve ürün çalışması.
Konu uzantısı: Dağıtım ağının son şekli, dağıtım ve operasyonun verimliliğini ve kullanıcı deneyimini doğrudan etkileyecektir. Dağıtım ağı nasıl kurulur? Farklı işletmelerin özelliklerine göre en uygun dağıtım kapsamı nasıl tahsis edilir? Sipariş boyutu ve kullanıcı deneyimi arasında denge noktası nasıl elde edilir? Bu etkinlik, Meituan'ın dağıtım ağının teknoloji ve mimari gelişim sürecini paylaşacak.Tüm paylaşım 4 bölüme ayrılmıştır:
-
Meituan dağıtım ağının genel tasarımı ve planlaması;
-
Tüccarların dağıtım aralığının strateji ve algoritma gelişimi;
-
Bölgesel planlamanın stratejik tanıtımı;
-
Görünüm ve özet.
2. temayı paylaşma: Zorluklar ve ticari bir yapay zeka platformu oluşturmayı düşünme
Öğretim üyesi profili: Song Xiang, UCloud Kıdemli Ar-Ge Mühendisi, AI Ürün Lideri. 2014 yılında Fudan Üniversitesi Bilgisayar Bölümü'nden mezun oldu ve sistem mimarisinde geniş deneyime sahip, Eurosys ve Usinex ATC gibi sistemler alanında en önemli konferanslarda bildiriler yayınladı. Şu anda UCloud'da çalışan ve AI ürünlerinin Ar-Ge ve işletiminden sorumlu.Ekibi tarafından geliştirilen AI çevrimiçi hizmet PaaS platformu, 2016-2017 Güvenilir Bulut Konferansı'nda AI Endüstrisi Bulut Hizmeti Ödülü'nü kazandı.
Konu uzantısı: AI PaaS ürünlerinin geliştirilmesinde UCloud'un karşılaştığı sorunları ve zorlukları birleştirerek, sizlerle yüksek oranda kullanılabilir bir heterojen AI bilgi işlem platformunun nasıl oluşturulacağını ve ayrıca inşaat süreci sırasındaki zorlukları ve çözümleri paylaşacağım.Öğretmen, AI platformunun üç ana zorluğunu derinlemesine analiz edecek. :
-
Yüksek kullanılabilirliğe sahip AI eğitimi ve çevrimiçi hizmet uygulaması uygulaması,% 99,99 iş kullanılabilirliği nasıl sağlanır;
-
Yaygın AI çerçeveleri ve depolama sistemleriyle uyumlu olan ve çeşitli AI gereksinimlerini yatay olarak destekleyen evrensel uyumlu bir platform;
-
Uygun maliyetli AI eğitimi ve çevrimiçi hizmetler oluşturuyorsa performans optimizasyonu uygulamaları.
Paylaşım konusu 3: Yapay zeka ile nasıl kolayca oynanır?
Öğretim üyesi profili: Fan Rong, UCloud'da kıdemli Ar-Ge mühendisi. Uzun yıllar finans sektöründe hizmet vermiş, kurumsal düzeyde bilgi sistemleri, arama ve veri analizi konularında geniş deneyime sahip ve Çin Halk Bankası ödüllerinin çoğunu kazanmıştır. Şu anda UCloud'da çalışan ve AI ürünlerinin araştırma, geliştirme ve işletiminde yer almaktadır.Ekibi tarafından geliştirilen AI çevrimiçi hizmet PaaS platformu, 2016-2017 Güvenilir Bulut Konferansı'nda AI Endüstri Bulut Hizmeti Ödülü'nü kazandı.
Konu uzantısı: Yapay zeka uygulamaları yavaş yavaş hayatın her alanına girdikçe, AI yavaş yavaş sektörün dikkatini çekti ve büyük şirketler veri, algoritma ve bilgi işlem kaynakları toplamaya başladı. Yapay zeka hizmetlerini üretme sürecinde, temel kaynak yönetimi, kullanımı, paketleme ve diğer sorunlarla karşılaşmak yaygındır. YZ ürün araştırma ve geliştirmesinin verimliliğinin nasıl artırılacağı ve çekirdek olmayan işletmelerin araştırma ve geliştirme sürecinin nasıl basitleştirileceği herkesin düşünmesine değer.
Konuşma, UCloud'un AI altyapısı ve hizmetleri hakkındaki düşüncelerini birleştirecek ve AI ürünlerinin araştırma ve geliştirme sürecini basitleştirmek için UCloud AI açık kaynak kaynaklarının nasıl kullanılacağını tanıtacak. Aynı zamanda, AI modelini çevrimiçi hizmeti (UAI Hizmeti) kullanarak AI dağıtma sürecinin tamamına eğitmek için AI eğitim hizmetinden (UAI Train) UAI serisi ürünlerin nasıl birleştirileceği ve AI ürünlerinin üretiminin ve piyasaya sürülmesinin nasıl işleneceği.
Paylaşım teması 4: derin öğrenme performansı optimizasyon araçları ve uygulamaları
Öğretim üyesi profili: He Pujiang, Inter kıdemli yazılım mühendisi. Şu anda Intel Yazılım ve Hizmetler Bölümü'nde çalışıyor, yazılım optimizasyonu ve IA platform promosyonu ile uğraşıyor. Intel yazılım mimarisi, Intel ürünleri ve teknolojileri ve IA platformu performans optimizasyonu hakkında çok derin bir anlayışa ve uygulamaya sahip olun. Intelin çalışması sırasında, yerel ana akım ISV'lerin IA platformuna dayalı bulut bilişim ürünleri geliştirmelerine yardımcı oldu, büyük İnternet şirketlerinin temel ürünlerini birkaç veya hatta düzinelerce kez performans iyileştirmesi elde etmek için optimize etti ve IA mimari platformuna dayalı derin öğrenmeye adadı. İnternet endüstrisinde makine öğrenimi araştırması ve tanıtımı.
Konu uzantısı: Bu konu, yüksek performanslı bilgi işlem kitaplıkları (MKL ve MKL-DNN) ve çerçevelerin (Caffe'nin Intel sürüm sürümü) kullanımını, önlemleri ve bazı deneyimleri kapsayan arka uç sunucu platformunda derin öğrenmenin çıkarım performansının derinlemesine optimizasyonunun nasıl yapılacağını tanıtacaktır. ders. Açık kaynaklı projelerde özellikle verimli bir RNN uygulaması olmadığı gerçeği göz önüne alındığında, GPU'ya rakip olabilecek ve hatta onu aşabilecek CPU tabanlı, verimli bir RNN uygulamasının nasıl tasarlanacağını da tanıtacaktır.
Aktivite zamanı ve yeri
Davet edilecek kişi sayısı: 100 kişi
Olay yeri: Hangzhou · Bodu Xingkong (6. Kat, İnternet Finans Binası, 96 Huaxing Yolu, Xihu Bölgesi)
Ücretsiz kayıt kanalı
İlgilenen öğrenciler, aşağıdaki QR koduna uzun süre basıp tarayabilir veya orijinal metni okuyup kaydolmak için gönderilen bilgileri doldurmak için tıklayabilir. Etkinlikten iki gün önce, personel tarafından size gönderilen bir onay SMS'i ve etkinlik hatırlatıcısı alacaksınız.
