华为云TechWave人工智能专题日,哪些看点值得期待?

过去几年,当我们提到人工智能的时候,言语当中还带着一丝畅想的味道,脑海中的画面,似乎还隔着好莱坞电影的柔光滤镜,但是不知道从什么时候开始,我们发现,人脸识别自然语言处理、OCR、图像搜索等 AI 技术已经广泛地应用在生活和工作中。

7 月 27 日,来自人工智能领域、政府单位、企业和学术界的代表,将在华为云 TechWave 人工智能专题日共同探讨,人工智能的最前沿动态,以及给生活和各行各业带来的变化。

秉承 “普惠 AI” 理念的华为云,又将如何在华为云 TechWave 人工智能专题日上,诠释 “创新 · 普惠” 主题? 


看点一:高端对话共论 AI 行业落地  

华为云 TechWave 人工智能专题日的高端对话环节,华为人工智能领域总裁贾永利,深圳市公安局交通警察局局长徐炜,深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、IEEE Fellow 李世鹏,西安交通大学第一附属医院教授博导刘冰、青年科幻作家郝景芳,将围绕 “AI 普惠千行百业,助力产业升级” 话题进行交流,分享人工智能前沿技术在各行各业的应用趋势及发展展望。


近年来,华为云 EI 与深圳交警在 AI 辅助执法、治堵等方面展开深入合作。在深圳龙岗坂田数十个路口,部署华为云 EI 交通智能体 TrafficGo 解决方案,试点在线信号配时,其中关键路口等待时间平均缩短 17.7%。过去是车看灯,读秒数通行;现在是灯看车,读车数放行。

新冠肺炎疫情期间,华为云与西安交通大学第一附属医院等机构合作,基于华为云 EI 医疗智能体平台(EIHealth)进行大规模计算机辅助药物筛选,供相关研究机构和制药企业进一步药物研发参考。短时间内完成了上千万次的模拟计算,让以往耗时数月的计算机辅助药物筛选在数小时内完成。

人工智能下一步又将如何帮助深圳交警执法、治堵、指挥? 华为云 EI 将有哪些新动态? 当前人工智能最前沿的应用方向是什么? 新技术如何落地到行业和城市? 作为教育领域的创业者,郝景芳觉得人工智能会给教育行业带来什么变化?高端对话环节值得大家得关注。 

看点二:IEEE FELLOW 田奇分享华为云 EI 基础研究成果

本次活动上,计算机视觉领域科学家、IEEE Fellow 田奇将首次以华为人工智能领域首席科学家身份公开发表主题演讲,分享华为云在人工智能领域耕耘的成果。 

据了解,田奇是美国伊利诺伊大学香槟分校博士,IEEE Fellow,原 UTSA 计算机系正教授、教育部长江讲座教授。曾获 Google Faculty Research Award、UTSA 校长杰出研究奖、多媒体领域 10 大最具影响力学者,在国际顶级期刊和会议 IEEE TPAMI、IJCV、CVPR/ICCV/ECCV、NeurIPS 等上发表文章约 550 余篇。2018 年田奇加入华为,曾任华为诺亚方舟实验室计算机视觉首席科学家,主导视觉方向的前沿研究。

AI 是如何观察、理解、改变世界、实现各产业智能化升级的?如何通过基础技术创新,打造最强的 AI 平台?华为云 EI 有哪些全球领先的基础研究支撑?从田奇博士的演讲中,也许可以找到答案。

看点三:华为云 ModelArts 家族再添“新丁”

2018 年 10 月,华为云推出一站式 AI 开发平台 ModelArts,定位为“可以让开发者上手更快、训练更快、部署更快的全流程平台。”2019 年 9 月,ModelArts 全面升级,发布十余项新特性及服务,包含智能数据筛选、智能数据标注、智能数据分析、多元模型自动搜索、ModelArts SDK、图神经网络强化学习、模型压缩 / 转换、自动难例发现等,覆盖 AI 模型全生命周期。  

2020 年 3 月,ModelArts 系列推出全球首款企业级 AI 应用开发专业套件 ModelArts Pro,定位为企业 AI 生产力工具,赋能行业 AI 应用开发者,全面提升行业 AI 开发效率和落地效果。

 据悉,本次华为云 TechWave 人工智能专题日,ModelArts“家族”又将添新丁。莫非是又有重大功能升级?“又快又强” 的 AI 平台还会更强吗?AI 开发者们可以期待一下! 

看点四:科幻作家郝景芳谈人工智能

华为云 TechWave 人工智能专题日还邀请了科幻文学雨果奖得主、青年作家郝景芳发表演讲,为我们描绘一个充满科幻感的“人工智能时代”。拥有理工科背景的郝景芳,兼具人文情怀,创作了精彩的科幻作品。2016 年,郝景芳凭借作品《北京折叠》,荣获第七十四届雨果奖最佳中短篇小说奖。她认为“科技发展的趋势是必然的,人工智能的科技应用迟早将融入社会生活中的每个地方,从个例到普遍,只是时间长短的问题。”

以科幻作家的身份,郝景芳如何畅想人工智能未来的发展,AI 真的能普惠吗?她认为人工智能时代多久会到来?关注人工智能又爱好科幻的不要错过这个话题。 

看点五:“博士天团”解读“AI 黑科技”

人工智能领域三位技术专家,将分别解读华为云 EI 最新的三大 AI“黑科技”:图引擎、知识计算、HiLens Studio。 

自然语言处理知识图谱迎来了黄金时期,人工智能正在从感知走向认知的关键通道。在疫情期间,华为云 EI 团队基于公开发表的新冠学术文献中,快速自动抽取里面的知识,以知识图谱的形式表达出来,这也是首个包含药物、疾病、病毒蛋白等实体的新冠科研知识图谱

展望未来,图计算会是 AI 下一跳的基础技术,会和知识表征、认知推理乃至脑科学息息相关。博士将通过一个金融反欺诈的具体例子,展示图引擎是如何有效助力破案的。此外,业界首个端云协同多模态 AI 应用开发平台华为 HiLens,也将有新招亮相。十分钟就能 Get 一项最新最炫的 AI 前沿技术,值得关注。

AI 将如何改变各行各业和生活?AI 行业落地的瓶颈有哪些? 如何实现真正用得起、用得好、用得放心的普惠 AI?7 月 27 日,华为云 TechWave 人工智能专题日给你答案。

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相关数据
华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商,致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。目前华为有19.4万员工,业务遍及170多个国家和地区,服务30多亿人口。

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数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

知识表征技术

知识表示是人工智能的一部分,它关心代理人(agent)如何在决定做什么时使用它所知道的知识, 这是一门将思考作为计算过程的研究。严格来说知识表示和知识推理是同一研究领域密切相关的两个概念,但实际上知识表示也经常用来直接指代包含推理的广义概念,因此在这里沿用后者,即知识表示等价于知识表示与推理。这是一个涉及使用符号来表示一些推定代理人(putative agent)相信的命题集合的研究领域。 但是在另一方面,我们同时不想坚持这些符号必须代表代理人相信的主张。因为实际上代理人可能相信无数的命题,但只有一部分被表示出来。 而弥合所代表的事物与所相信的事物之间的差距将成为推理(reasoning)在知识表示中所承担的责任。因此,推理一般来说是对代表一系列代理所相信的命题符号进行形式化处理,以产生新的表征。 符号需要比它们表示的命题更容易操纵,因此它们必须足够具体,以便我们可以操纵它们(移动它们,拆开它们,复制它们,串起它们) 构建新命题的表征。

感知技术

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。

图像搜索技术

图像搜索是通过搜索图像文本或者视觉特征,为用户提供互联网上相关图像资料检索服务的专业搜索引擎系统,是搜索引擎的一种细分。图像搜索方法一般有两种:通过输入与图片名称或内容相似的关键字来进行检索;或者通过上传与搜索结果相似的图片或图片URL进行搜索。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

计算机视觉技术

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。

知识图谱技术

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。

图神经网络技术

图网络即可以在社交网络或其它基于图形数据上运行的一般深度学习架构,它是一种基于图结构的广义神经网络。图网络一般是将底层图形作为计算图,并通过在整张图上传递、转换和聚合节点特征信息,从而学习神经网络基元以生成单节点嵌入向量。生成的节点嵌入向量可作为任何可微预测层的输入,并用于节点分类或预测节点之间的连接,完整的模型可以通过端到端的方式训练。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

强化学习技术

强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

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