UCan下午茶收官战 | 人工智能热潮下,如何快速实现AI产品的应用落地?

百家 作者:InfoQ 2017-11-23 03:40:45

如今,人工智能技术已经渗透到生活中的方方面面,国内外大多数企业都已离开“尝鲜期”进入“AI 落地期”,各种形式的人工智能部门甚至研究院亦如雨后春笋般应运而生。那么,具体到 AI 的应用落地,目前有哪些方向和落地方案可供参考?有没有一些方法能简化 AI 产品的研发过程?大家所熟知的深度学习、计算机视觉、NLP 等技术如何解决业务问题?

12月9日,坐标:杭州。2017“UCan下午茶"收官战,我们将聚焦AI技术的落地实践,来自UCloud、美团点评、Intel的资深技术专家,将通过人工智能服务快速构建方法论、美团配送智能网络规划算法和系统、如何构建一个高可用的异构AI计算平台、及深度学习性能优化工具和实现四大主题内容分享,帮你找到快速落地AI应用的方法和途径。

精彩演讲内容提前透
分享主题一:美团配送智能网络规划系统

讲师简介:丁雪涛,美团点评算法专家。目前在美团配送算法团队担任算法专家, 负责配送网络规划、配送费定价等方向, 先后在雅虎实验室从事个性化推荐、广告等研究工作, 和在去哪儿网负责公寓频道和非标准住宿供应链端的研发和产品工作。

议题扩展:随配送网络的最终形态会直接影响到配送和运营的效率, 用户的体验等。那配送网络到底如何建立? 如何针对不同商家的特征分配最合适的配送范围?如何能够达到单量规模和用户体验的平衡点?本次活动将分享美团配送网络的技术和架构演进过程, 整个分享分为 4 个部分:

  • 美团配送网络的总体设计和规划;

  • 商家配送范围的策略和算法演进;

  • 区域规划的策略介绍;

  • 展望和总结。

分享主题二:构建商用 AI 平台的挑战与思考

讲师简介:宋翔,UCloud 高级研发工程师,AI 产品负责人。2014 年毕业于复旦大学计算机系,在系统体系架构方面具有丰富的经验,曾先后在系统领域顶级会议 Eurosys、Usinex ATC 等发表论文。目前就职于 UCloud 负责 AI 产品的研发和运营工作,其所在团队开发的 AI 在线服务 PaaS 平台在 2016-2017 年可信云大会上获得了 AI 行业云服务奖。

议题扩展:结合 UCloud 在 AI PaaS 产品研发过程中遇到的问题与挑战与大家分享如何构建一个高可用的异构 AI 计算平台,以及构建过程中的挑战与解决方案,讲师将深度剖析 AI 平台的三大挑战:

  • 高可用的 AI 训练与在线服务应用实现,如何保障业务 99.99% 的可用性;

  • 通用的兼容平台,兼容常见 AI 框架与存储系统,横向支持各类 AI 需求;

  • 性能优化实践,如果构建高性价比的 AI 训练和在线服务。

分享主题三:如何轻装上阵玩转 AI

讲师简介:范融,UCloud 高级研发工程师。曾在金融行业服务多年,对于企业级信息系统、搜索、数据分析具有丰富经验,多次获人行奖奖项。目前就职于 UCloud,参与 AI 产品的研发和运营工作,其所在团队开发的 AI 在线服务 PaaS 平台在 2016-2017 年可信云大会上获得了 AI 行业云服务奖。

议题扩展:随着人工智能应用逐渐渗透至各行各业,AI 逐渐受到产业界的关注,各大公司开始搜集数据、算法和算力资源。在产品化 AI 服务的过程中,普遍都会遇到基础资源管理、使用、封装等等问题,如何提升 AI 产品研发效率,简化非核心业务的研发流程值得大家思考。

演讲将结合 UCloud 在 AI 基础设施与服务上的思考,介绍如何利用 UCloud AI 开源资源,简化 AI 产品的研发过程。同时如何结合 UAI 系列产品从 AI 训练服务(UAI Train)训练出 AI 模型,到使用在线服务(UAI Service)部署 AI 的全过程,介绍如何流程化地生产和发布 AI 产品。

分享主题四:深度学习性能优化工具及实践

讲师简介:何普江,Inter 资深软件工程师。目前就职于英特尔软件与服务事业部,从事软件优化及 IA 平台推广工作。对英特尔软件架构,英特尔产品和技术以及 IA 平台性能优化有非常深入的理解和实践。在英特尔工作期间,帮助过国内主流 ISV 开发出基于 IA 平台的云计算产品,优化过主要互联网公司的核心产品以取得数倍甚至数十倍的性能提升,致力于基于 IA 架构平台的深度学习和机器学习研究和在互联网行业落地推广工作。

议题扩展:本议题将介绍如何在后端服务器平台上对深度学习的推理性能进行深入优化,内容涵盖高性能计算库(MKL 和 MKL-DNN)和框架(Intel 发行版 Caffe)的使用、注意事项以及一些经验教训。鉴于开源项目还没有特别高效的 RNN 实现,故还会介绍如何设计一个基于 CPU 的,高效的,可以媲美甚至超越 GPU 的 RNN 实现。

活动时间与地点

活动时间:2017 年 12 月 9 日(周六)12:30-16:50

拟邀人数:100 人

活动地点: 杭州·摆渡星空(西湖区华星路 96 号互联网金融大厦 6 楼)

限额免费报名通道

感兴趣的同学可以长按扫描下方二维码或者点击阅读原文,填写提交信息即可报名。在活动前两天您将收到由工作人员给您发送的确认短信以及活动提醒。

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