2018全球机器学习技术大会精彩谢幕

金秋9月,定位全球AI之都的魔都上海,在刚刚举办完全球瞩目的WAIC世界人工智能大会,又迎来了在技术界备受关注的ML-Summit 2018全球机器学习技术大会。本届大会由Boolan与博大IT学城联合主办,于9月22-23日在上海世纪皇冠酒店盛大召开,立足全球视野,邀请了被誉为“机器学习之父”迈克尔.乔丹(Michael I. Jordan)大师及30多位来自全球一线资深技术专家共同探讨人工智能的技术发展与应用赋能,分享人工智能在社交、零售、交通、工业、物流、物联网、金融、医疗、社保、房地产、旅游等多个领域的创新技术和应用前景,展望人工智能未来发展与挑战。

迈克尔.乔丹主题演讲

作为机器学习界的开山鼻祖、人工智能领域根目录的人物之一,迈克尔.乔丹在本届大会上发表了《人类为中心人工智能的原则:学习系统遇上经济系统》的主题演讲,基于对当前AI产业和学术研究的前瞻判断,迈克尔.乔丹提出了人工智能=数据+算法+市场”重大观点。他指出人工智能的研究一直长期忽略人类社会本质上是经济社会,而市场这只看不见的手也是人类发展的高级智能。这一观点振聋发聩,被众多与会专家纷纷认为给人工智能下一波的发展提供了重大研究方向与动力,在当前的人工智能学术界和工业界被急功近利的眼前繁荣所冲昏头脑面前堪称一股清流。

乔丹教授回顾了自90年代以来机器学习领域的数次突破,并指出完全模仿人类来设计AI的上帝视角是错误方向, 我们的目标应为:开发彼此间及与人类之间都能有较好协调的小规模智能。在主题演讲中,迈克尔.乔丹还向大会听众介绍了其领导的机器学习团队的最新研究成果:RAY——新型AI应用的开源平台,目前这一平台已经得到阿里巴巴、Intel、爱立信、OpenAI等巨头的支持。横跨学术界与工业界,也是乔丹作为全球备受推崇的机器学习大师的可贵之处。

作为本届大会的主办方,Boolan创始人李建忠在大会致辞中分享了公司愿景:在全球范围内搬运智慧,通过汇集全球的顶级专家,打造一流的高端IT互联网教育平台。本届全球机器学习技术大会正是汇集了AI领域的全球精英,成功打造了高水准的人工智能技术交流盛会。同时在致辞中,李建忠向全场参会人员揭幕了Boolan旗下就业实训教育品牌—博大IT学城。他说道,人工智能竞争以人才为根本,在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中,AI技术的研发、落地与推广离不开AI人才建设。而中国的 AI 人才需求存在着非常大的缺口,AI人才质量也参差不齐。在此行业现状下,博大IT学城孕育而生。

Boolan&博大IT学城创始人兼CEO李建忠大会致辞

博大IT学城,通过整合Boolan多年积累的业界一线专家讲师,企业资源及高端企业培训经验,开设了人工智能、产品经理、Python开发、大数据、Java、Web前端等诸多王牌专业课程,以更加符合现代人工智能产业需要的培养模式,致力打造IT互联网界的黄埔军校。

“所谓大学者,非谓有大楼之谓也,有大师之谓也”。博大IT学城依托殿堂级大师、业界名家、名企骨干阵容,如机器学习之父迈克尔.乔丹、C++之父Bjarne Stroustrup、硅谷产品大师Marty Cagan、前Netflix产品副总裁Gibson Biddle、硅谷架构大师,前eBay CTO Marty Abbott、著名用户界面大师、GUI设计先驱Jeff Johnson、两岸著名技术教育者侯捷等诸多大师与资深技术专家,构建扎实的教育教研体系。博大IT学城,抢抓人工智能发展的重大战略机遇,以更高远的历史站位、更宽广的国际视野、更深邃的战略眼光,促进人工智能教育的大发展。

在与迈克尔.乔丹面对面环节中,全场听众与迈克尔.乔丹进行了深度交流,乔丹教授对听众们提出的关于人工智能=数据+算法+市场重大观点,机器拟人化、AI伦理问题、深度学习、Ray的发展等诸多问题进行了详细的解答。面对参会听众们的热情互动,乔丹教授对中国的机器学习从业者提出了殷切的期望与鼓励。与会听众们纷纷感慨:与大师交流,胜读十年书。

大会听众与迈克尔.乔丹面对面

本届大会通过34场主题演讲+2场主题论坛+Q&A研讨互动的形式,从技术层面的 AI 模型与算法、AI 架构与工程实践,到应用层面的数据科学、计算机视觉、智能语言与语音、工具与框架等,全方位探讨机器学习领域的前沿理论以及最佳应用案例,提供了丰富多元的AI技术干货,满足了参会者对机器学习人工智能前沿成果的期待,解答了大家在机器学习实践中的疑难困惑。大会吸引了来自华为、腾讯、阿里、中兴、360、爱立信、惠普、Paypal、英特尔、SAP、渣打银行等国内外一线互联网公司的工作人员参会。

在大会的主题演讲中,来自Facebook的工程经理郭圣波分享了Facebook新闻流机器学习系统。腾讯 AI Lab 机器学习中心高级工程师侯金龙分享了由腾讯AI lab最新研发的自动模型压缩框架的主要特性、关键技术、以及在腾讯业务上的效果。Uber机器学习平台技术负责人Eric Chen阐述了如何构建一个机器学习系统,以满足整个公司的机器学习需求。

其中深兰科技的研究员方林在《GAN研究方法综述》主题演讲中分享了目前深度学习研究领域的一个热点:生成式对抗网络(GAN)的研究,对GAN的各种变种和模型进行了分析,对相应的研究方法进行了总结,并提出了一些新的设想和方案。乂学教育的首席科学家崔炜博士从AI老师的视角出发,分享AI能够通过实时诊断知识漏洞、实时评估学生学习情况和掌握情况来提升学习效率,为每个孩子提供个性化教育,让每个孩子身边都有超级AI老师,颠覆传统的千人一面教学模式。海风教育CTO,技术合伙人张建华以《以爱育人-AI赋能在线教育》为主题,阐述了对话内容分析、语音情绪识别、图像情绪识别、动作捕获、环境识别、专注度识别 等各种AI技术赋能在线课堂,实现以爱育人。

除了技术干货主题演讲,本届大会还引入了人工智能技术应用和展示。让参会者在体验中感知人工智能带来的变革,畅享“人工智能+”带来的便利和美好生活。如为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案的计算机视觉引擎服务商陌上花、专注于提供新一代互动视频技术,开创AI+文娱产业商业化的Video++等众多企业亮相本届大会。

丰富的主题干货演讲,创新的技术实践分享,让参会者们见证了一场人工智能的智慧盛宴。炉边谈话、互动研讨更是增进了讲师与参会者的零距离交流。在大会互动环节,参会者们踊跃提问,带动了整场大会的热烈氛围。尤其在22号的晚场活动“AI之夜”上,与会专家与参会者们开展了一场属于技术人的AI夜话。结识机器学习AI领域顶尖精英,聆听行业大咖分享AI精彩观点,洞察全球AI发展脉络、AI+产业创新方向等。

AI之夜圆桌论坛

2018全球机器学习技术大会圆满落幕,大师、专家、学者同台碰撞,新思潮、新方法、新技术不断涌现,为全球人工智能产业的发展提供了创新动力,受到与会专家和听众的广泛赞誉,也将成为AI之都上海发展历史上的里程碑。与会人员纷纷表示“通过参加全球机器学习大会,更加坚信以机器学习为主导的人工智能浪潮,必将成为继互联网之后的下一波重大技术革命,为人类社会迈向下一个台阶提供坚实的创新动能。”

产业2018全球机器学习技术大会
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相关数据
松鼠AI机构

乂学教育松鼠 AI 成立于 2014 年,是国内第一家将人工智能自适应学习技术应用在 K12 教育领域的人工智能公司,成功开发了国内第一个拥有完整自主知识产权、以高级算法为核心的人工智能自适应学习引擎「松鼠 AI」,松鼠 AI 采用「智适应系统」与真人教师结合的教育模式,以「智适应系统」为主,负责教学授课,真人教师进行辅助,负责答疑解惑和学生心理辅导等内容。通过人工智能系统模拟特级教师给孩子一对一量身定做教育方案,并且一对一实施教育过程,比传统教育效率提升 5-10 倍。 松鼠AI智适应教育三年时间已在全国20多个省300多个城市开设了1600多家线下学校。累计学生超过100万,付费学生近10万,二次续费率80%。 2017年10月,松鼠AI成功举办了AI领域亚太第一场教学人机大战,引起轰动,实现AI教学机器人比17年教龄的高级老师教学平均高出9分,被中央电视台、美国CNBC卫视、日本NHK电视台、福布斯、财富第一财经等100多家海内外媒体纷纷采访报道。此外,松鼠AI发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、ACM举办的UMAP认可,并在纽约设计了人工智能实验室,与斯坦福国际研究院(SRI)在硅谷成立了人工智能联合实验室,与中科院自动化研究所成立平行AI智适应教育联合实验室。松鼠AI的核心科学家均是来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等全球独角兽人工智能教育巨头公司的博士后,全球机器学习教父Tom Mitchell,担任首席人工智能科学家。董事长栗浩洋被中国自动化学会人工智能专委会评为副主任。松鼠AI的技术实力在全球AI智适应领域排名前2位。

http://www.songshuai.com/
英特尔机构

英特尔是计算创新领域的全球领先厂商,致力于拓展科技疆界,让最精彩体验成为可能。英特尔创始于1968年,已拥有近半个世纪产品创新和引领市场的经验。英特尔1971年推出了世界上第一个微处理器,后来又促进了计算机和互联网的革命,改变了整个世界的进程。如今,英特尔正转型成为一家数据公司,制定了清晰的数据战略,凭借云和数据中心、物联网、存储、FPGA以及5G构成的增长良性循环,提供独到价值,驱动日益发展的智能互联世界。英特尔专注于技术创新,同时也积极支持中国的自主创新,与产业伙伴携手推动智能互联的发展。基于明确的数据战略和智能互联全栈实力,英特尔瞄准人工智能、无人驾驶、5G、精准医疗、体育等关键领域,与中国深度合作。面向未来,英特尔致力于做中国高价值合作伙伴,在新科技、新经济、新消费三个方面,着力驱动产业协同创新,为实体经济增值,促进消费升级。

https://www.intel.com/content/www/us/en/company-overview/company-overview.html
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深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

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知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

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计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

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