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O'Reilly AI Conference 將于6月18 -21日在北京舉行，這場盛會(huì)由O'Reilly和Intel 聯(lián)合舉辦，大會(huì)為期四天，邀請(qǐng)了眾多AI領(lǐng)域重量級(jí)大咖，通過培訓(xùn)、輔導(dǎo)課和主題演講等多種形式，進(jìn)行多個(gè)方向和維度的分享，探討AI 技術(shù)在實(shí)際生活中的一些落地應(yīng)用。

今年的嘉賓陣容十分豪華。匯聚了各大公司和科研機(jī)構(gòu)的武林高手，他們來自于谷歌、Facebook、eBay、Bonsai、Uber、微軟、阿里巴巴、亞馬遜、SAS、Unity、SalesForce、IBM、騰訊、MIT、伯克利、斯坦福及牛津大學(xué)。

大會(huì)將于下周二在北京召開，本篇將詳細(xì)介紹大會(huì)的議題演講及日程安排。

大會(huì)演講主題

• 企業(yè)中的人工智能：執(zhí)行簡報(bào)，案例研究及用例，行業(yè)特定應(yīng)用；
• 人工智能對(duì)商業(yè)及社會(huì)的影響：自動(dòng)化，安全，規(guī)范；
• 實(shí)施人工智能項(xiàng)目：應(yīng)用，工具，架構(gòu)，安全；
• 與人工智能交互：設(shè)計(jì)，指標(biāo)，產(chǎn)品管理，機(jī)器人；
• 模型及方法：增強(qiáng)及機(jī)器學(xué)習(xí)， TensorFlow ，深度學(xué)習(xí)， GAN ，自然語言處理及理解，語音識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺

時(shí)間：6 月 20-21 日（周四-周五）

地點(diǎn)：北京國際飯店會(huì)議中心（建國門內(nèi)大街 9 號(hào)）

第一天重磅演講

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

基于人工智能的大數(shù)據(jù)分析，驅(qū)動(dòng)大規(guī)模高效洞察

演講嘉賓： 馬子雅 (Ziya Ma) 

英特爾架構(gòu)、圖形和軟件副總裁，英特爾系統(tǒng)軟件產(chǎn)品部的數(shù)據(jù)分析技術(shù)總監(jiān)。

演講內(nèi)容：在本演講中馬子雅會(huì)帶你了解 Intel 的可擴(kuò)展數(shù)據(jù)洞察戰(zhàn)略，以及相關(guān)的大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)，例如 Analytics Zoo。她還將重點(diǎn)介紹客戶的應(yīng)用案例，以及與各行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的一些合作。

Accelerate innovations with AI in the cloud

通過云服務(wù)為 AI 加速創(chuàng)新

演講嘉賓：王龍 

騰訊云的副總裁，負(fù)責(zé)人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)的相關(guān)研發(fā)。

演講內(nèi)容：隨著技術(shù)的發(fā)展，云服務(wù)是很多技術(shù)發(fā)展的最佳場所。王龍會(huì)介紹云服務(wù)中 AI 的使用。云計(jì)算中 AI 如何加速行業(yè)的創(chuàng)新。你還將了解到，關(guān)于云技術(shù)，哪些還會(huì)發(fā)生，哪些還在路上，以及云計(jì)算還會(huì)帶來什么。

The future of machine learning is tiny

機(jī)器學(xué)習(xí)的未來是微觀層面的

演講嘉賓：Pete Warden 

Google Brain 團(tuán)隊(duì)中移動(dòng)和嵌入式 TensorFlow Group 的技術(shù)主管。

演講內(nèi)容：全球有超過 2500 億個(gè)嵌入式設(shè)備，每年出貨的數(shù)量增長近 20％。設(shè)備數(shù)量的增長帶來了海量的傳感器數(shù)據(jù)。Pete Warden 將深入探討嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)為何如此重要，以及它在現(xiàn)有芯片上的實(shí)現(xiàn)過程，此外還會(huì)探討它能解鎖的一些新用途。

AI and systems at RISELab

RISELab 中的人工智能和系統(tǒng)

演講嘉賓：Ion Stoica 

加州大學(xué)伯克利分校電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)（ EECS ）系的教授，他的主要研究是云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

演講內(nèi)容：Ion Stoica 將會(huì)介紹他們正在研發(fā)的 AI 和系統(tǒng)交叉項(xiàng)目 RISELab。RISELab 是 AMPLab 的后繼者，它已經(jīng)開發(fā)了幾個(gè)非常成功的開源項(xiàng)目，包括 Apache Spark 和 Apache Mesos。

第一天全部日程

紫金大廳 A（Grand Hall A)

8：45- 8：50

《Opening Remarks》

Ben Lorica  O'Reilly Media, Jason Dai Intel, 

Roger Chen Computable

8：50-9：05

《Unifying analytics and AI on big data 

for faster insights at scale》

馬子雅 Ziya Ma Intel

9：05-9：15

《 Accelerating AI Adoption》

Ben Lorica O'Reilly Media

Roger Chen Computable

09：15-9：20

《 Unlock the Power of Data, 

Embrace Intelligent+ 》

Frank Wu Dell

9：35-9：45

 《Increasing AI productivity and efficiency 

with purpose-built AI processors》

 Eitan Medina Habana Labs

 

9：45-10:05 

《The future of hiring and the talent market with AI 》

Maria Zhang LinkedIn

10：05-10：20

《The future of machine learning is tiny》

Pete Warden Google

10：20-10:40

《AI and systems at RISELab》

 Ion Stoica UC Berkeley

10:40 

《Closing remarks 》

Ben Lorica O'Reilly Media, 

Jason Dai Intel, 

Roger Chen Computable

紫金大廳 B（Grand Hall B)

11：15-11：55 

《Forecasting customer activities with 

dilated convolution neural networks: Use case and best》

Tao Lu (Microsoft), Chenhui Hu (Microsoft)

13：10-14：00 

《AI at ING: The why, how, and what of 

a data-driven enterpriseBas Geerdink》

Bas Geerdink (ING)

14：00-14：50

《TensorFlow lite for microcontrollers》

Pete Warden Google

14：50-15：30 

《Using deep learning and time series forecasting

 to reduce transit delays》

Mark Ryan IBM

Alina Li Zhang Skylinerunners

16：20-17：00 

《Hacking humans made easy: 

Signal processing + AI + video》 

David Maman Binah

報(bào)告廳（Auditorium)

11：15-11：55 

《AI 技術(shù)在外賣個(gè)性化場景中的落地與思考》 

劉老師 美團(tuán)

13：10-14：00 

《ONNX: 開放和互操作平臺(tái)讓 AI 無處不在》

Henry Zeng Microsoft, 

Klein Hu Microsoft, 

Emma Ning Microsoft

14：00-14：50 

《自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí) Automated machine learning 》

技術(shù)的實(shí)踐與應(yīng)用》

Hui Xue 微軟亞洲研究院

14：50-15：30 

《Exciting new features in TensorFlow 2.0》

Tiezhen Wang Google

16：20-17：00 

《打造 A.I. 閉環(huán) 引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革》

溫浩 云從科技

多功能廳 2（Function Room）

11：15-11：55 

《The unreasonable effectiveness of transfer learning

 on natural language processing》 

David Low Pand.ai

13：10-14：00 

《The future of machine learning is decentralized》

Alex Ingerman Google

14：00-14：50 

《Trading strategies using 

alternative data and machine learning》

Arun Verma Bloomberg

14：50-15：30 

《Detect the undetectable at the breach》 

Chenta Lee IBM

16：20-17：00 

《Using ML for personalizing food recommendations》

Maulik Soneji Gojek, 

Jewel James 

多功能廳 5A+B（Function）

11：15-11：55 

《Enlighten the future of games with 

artificial intelligence》 

Renjei Li NetEase Fuxi Lab

13：10-14：00 

《A humane AI solution to improve debt collection》 

Ying Liu Abakus 鯨算科技 Wecash閃銀

14：00-14：50 

《線上財(cái)富管理領(lǐng)域中的 AI 應(yīng)用》

楊博理 宜信大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心

14：50-15：30 

《Real-time product recommendations leveraging deep learning

 on Apache Spark in Office Depot》 

Guoqiong Song Intel, 

Luyang Wang Office Depot, 

Jiao Wang Intel, 

Jing  Kong Office Depot

16：20-17：00 

《How AI is revolutionizing the

 wind power industry 》

Dongfeng Chen Clobotics

多功能廳 6A+B (Function Room ）

11：15-11：55 

《領(lǐng)英基于 Spark 和 TensorFlow 的大規(guī)模 AI 基礎(chǔ)架構(gòu)》 

Min Shen LinkedIn

13：10-14：00 

《AI 美顏你的歌聲和視頻：K 歌修音和自動(dòng)作曲》

 姜濤 Kwai

14：00-14：50 

《深度學(xué)習(xí)語音技術(shù)在金融場景中的應(yīng)用》

 Peng Ni 凡普金科集團(tuán)有限公司

14：50-15：30 

《非監(jiān)督學(xué)習(xí)在大規(guī)模圖譜上的案例應(yīng)用和開源算法剖析》

 Mingxi Wu TigerGraph

16：20-17：00 

《Squirrel AI Learning’s AI tutors: 

Real-life applications of AI-adaptive technology in K–12 education》

多功能廳 8A+B（Function Room）

11：15-11：55 

《A fresh approach to building high-performance AI systems》

Eitan Medina Habana Labs

14：00-14：50 

《The world's fastest graph 

database Galaxybase and AI applications》 

Chen Zhang Chuang Lin Tech

16：20-17：00

 《Game playing using AI on Spark》

Shan Yu Intel

第二天重磅演講

Keynote with Yangqing Jia 

賈揚(yáng)清主題演講

演講嘉賓：賈揚(yáng)清

阿里巴巴的人工智能和大數(shù)據(jù)組織的領(lǐng)導(dǎo)者，負(fù)責(zé)維護(hù)公司內(nèi)部和阿里云的大規(guī)模應(yīng)用。團(tuán)隊(duì)結(jié)合傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)智慧，提供先進(jìn)的 AI 系統(tǒng)和服務(wù)， 比如 EMR，F(xiàn)link，Spark 等，此外還提供一系列經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)考驗(yàn)的解決方案，為每個(gè)云客戶端提供服務(wù)。

Toward learned algorithms, data structures, and systems 

走向?qū)W習(xí)算法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)

演講嘉賓：Tim Kraska 

麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室副教授。

演講內(nèi)容：所有系統(tǒng)和應(yīng)用程序都由基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法組成，例如索引結(jié)構(gòu)，優(yōu)先級(jí)隊(duì)列和排序算法。機(jī)器學(xué)習(xí)有可能改變它們的實(shí)現(xiàn)方式和性能。Tim Kraska 將介紹構(gòu)建學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的不同方法，以實(shí)現(xiàn)“實(shí)例最優(yōu)性”和普遍適用的良好性能。

Bringing research and production together with PyTorch 1.0

PyTorch 1.0 相關(guān)的研究和產(chǎn)品

演講嘉賓：Joseph Spisak 

Facebook AI 開源平臺(tái)的產(chǎn)品經(jīng)理，產(chǎn)品包括 PyTorch 和 ONNX。

演講內(nèi)容：Joseph Spisak 將深入探討 PyTorch 框架的最新更新，包括 TorchScript 和 JIT 編譯器，部署支持，C ++ 接口和分布式培訓(xùn)。他還會(huì)分享如何在 Facebook 上使用 PyTorch 1.0 來為各種產(chǎn)品提供 AI 。

ML ops and Kubeflow pipeline 

ML ops 和 Kubeflow 管道

演講嘉賓：Kaz Sato

Google 云平臺(tái)團(tuán)隊(duì)的開發(fā)人員，他曾領(lǐng)導(dǎo)了許多機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的研發(fā)，比如 TensorFlow，Vision API 和 BigQuery。

演講內(nèi)容：創(chuàng)建 ML 模型只是一個(gè)起點(diǎn)。要將該技術(shù)引入生產(chǎn)服務(wù)，需要解決各種現(xiàn)實(shí)問題。Kaz Sato 將分享 ML ops 的概念，以及如何結(jié)合 Kubeflow 管道來構(gòu)建生產(chǎn) ML 服務(wù)。

第二天全部日程

紫金大廳 A（Grand Hall A)

8：45- 8：50

《Opening Remarks》

Ben Lorica O'Reilly Media, 

Roger Chen Computable, 

JasonDai Intel

8：50-9：00

《Top AI Breakthroughs You Need to Know》 

Abigail Hing Wen Intel Corp.

9：05-9：15

《Self-driving technology and the future 

autonomous depot-to-depot transport 》

Hao Zheng PlusAI

09：15-9：30

 《AI and retail》

Mikio Braun Zalando SE

9：35-9：45

 《 Data Orchestration for AI, Big Data, and Cloud》 

Haoyuan Li Alluxio

 

9：45-10:05 

《Keynote with Yangqing Jia》

Yangqing Jia Alibaba Group

10：05-10：20

《Designing computer hardware 

for artificial intelligence》 

Michael James Cerebras

10：20-10:40

《Toward learned algorithms, 

data structures, and systems》 

Tim Kraska MIT

10:40 

《Closing remarks》 

Ben Lorica O'Reilly Media, 

Jason  Dai Intel, 

Roger ChenComputable

紫金大廳 B（Grand Hall B)

11：15-11：55 

《Bringing research and production together with PyTorch 1.0》

Joseph Spisak Facebook

13：10-14：00 

《Artificial intelligence meets genomics: 

Accelerating understanding of our genetic makeup 

and use of genome editing to revolutionize medicine 》

Yue Cathy Chang TutumGene

14：00-14：50

《Deep prediction: A year in review 

for deep learning for time series 》

Aileen Nielsen Skillman Consulting

14：50-15：30 

《ML ops and Kubeflow pipeline》 

Kaz Sato Google

報(bào)告廳（Auditorium)

11：15-11：55 

《Analytics Zoo: Distributed TensorFlow

 in production on Apache Spark》

 Yang Wang Intel

13：10-14：00 

《Sparkling: 基于 Apache Spark 進(jìn)行一站式機(jī)器學(xué)習(xí)》

Yiheng Wang Tencent

14：00-14：50 

《AVA: A cloud native deep learning platform at Qiniu》

 Chaoguang Li Qiniu， Bin Fan Alluxio

14：00-14：50 

 《Query the planet: Geospatial big data analytics at Uber》

Zhenxiao Luo Uber

16：20-17：00 

《保險(xiǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》 

鞠芳 中國人壽研發(fā)中心

多功能廳 2（Function Room）

11：15-11：55 

 《Achieving Salesforce-scale machine learning in production》

Sarah Aerni Salesforce Einstein

13：10-14：00 

《Architecting AI applications》 

Mikio Braun Zalando S

14：00-14：50 

《Best practice of building data science platform in Rakuten》 

Orchlon Ann Rakuten,

 TzuLin Chin Rakuten

14：50-15：30 

《AI pipelines on container platform》

 WEIQIANG ZHUANG IBM,

Huaxin Gao IBM

16：20-17：00 

 《Best practices for building enterprise-grade 

recommendation systems on Azure》 

Le Zhang Microsoft, 

Jianxun Lian Microsoft

多功能廳 5A+B（Function）

11：15-11：55 

《自動(dòng)駕駛技術(shù)是如何應(yīng)用于新潮傳媒、新零售行業(yè)》

Li Yuan  Perceptin 深圳普思英察科技有限公司

13：10-14：00 

《How China Telecom combats financial frauds 

with adversarial autoencoder 》

Weisheng Xie China Telecom BestPay Co., Ltd

14：00-14：50 

《人工智能病理影像輔助診斷系統(tǒng)——從方法到落地》

王書浩 透徹影像

14：50-15：30 

《運(yùn)用自動(dòng)化 AI 技術(shù)打擊「智能化」網(wǎng)絡(luò)欺詐 》

Hongyu Cui DataVisor

16：20-17：00 

《基于目標(biāo)檢測的智能化成礦異常信息提取》 

李蒼柏 中國地質(zhì)科學(xué)院礦產(chǎn)資源研究所

多功能廳 6A+B (Function Room ）

11：15-11：55 

《視頻精彩度分析及智能創(chuàng)作》

劉祁躍 愛奇藝

13：10-14：00 

《在邊緣實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)》 

陳玉榮 Intel

14：00-14：50 

《Explainable reasoning over knowledge graphs 

for recommendation》

Dingxian Wang Canran Xu eBay

14：50-15：30 

《PAI tensor accelerator and optimizer: 

Yet another deep learning compiler》 

楊軍 , 龍國平 Alibaba

16：20-17：00 

《Low-precision inference on Intel architecture》 

Lei Xia Intel

最后報(bào)名時(shí)刻：

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