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百场演讲的万人峰会,AI开发者最应该看什么?(千元礼包现场抽)

近年来,人工智能无疑是最火热的方向之一,想转行人工智能的小伙伴更是不在少数。但人工智能机器学习的底层知识学起来显然是有门槛的,从编程语言开始,再到模型训练、调试,真是关关难过关关过,一关更比一关难……

为了降低开发者的AI入门难度,更快、更好地解决其在动手阶段的难题,一直以来,亚马逊云科技都坚持将人工智能机器学习打造为自己的核心竞争力。它不仅支持主流的机器学习框架,客户还可以通过容器部署的方式,自带机器学习框架;除了基于英伟达、英特尔AMD、赛灵思等芯片厂商的最新处理器的强大算力,同时还通过自主设计的处理器,极大地降低机器学习的算力成本。

如果你是学生,那你八成薅过亚马逊云的「羊毛」;如果你是企业开发者,你应该大概率借助过亚马逊云部署自己的项目。一言以蔽之,它曾经帮初学者们跨入 AI 的大门,也让熟练的 AI 开发者如虎添翼。

如果上述属实,那么有一场活动你可千万别错过。

亚马逊云科技中国峰会是亚马逊云科技在中国区域最大型的年度科技盛会,是云计算领域风向标级活动,于2015年落地中国,历经6年规模声量逐年扩大。去年的峰会由于疫情在线上举行,今年,我们有了现场参与的机会。

2021年亚马逊云科技中国峰会首场将于7月21日-7月22日在上海世博中心举行,随后还将北京、深圳两地亮相,每站均有超过200场来自业内各领域的技术专家、行业领袖等嘉宾带来的精彩演讲。

在日程设置上,7月21日与7月22日上午均为主题演讲与白金讲堂,下午则是行业分论坛、合作伙伴专区、技术分论坛、开发者专区等。

在这众多的日程中,有哪些环节是最值得AI开发者关注的?今天我们为大家重点介绍。

人工智能机器学习分论坛


在7月22日下午的「人工智能机器学习」分论坛上,将有8位嘉宾带来精彩的主题分享。

越来越多的企业在寻求创新和转型,而人工智能往往是他们的首选之一。亚马逊云科技机器学习产品经理夏展望的分享主题是「人工智能赋能企业快速创新和转型」 ,他将分享人工智能典型的应用场景,包括个性化推荐、预测、欺诈检测、内容审核、图像分析、机器翻译、语音智能化、文本语音转换等。

NVIDIA高级解决方案架构师徐进的分享主题是「加速机器学习训练和推理」,他将详细解读利用 NVIDIA Ampere 系列 GPU 和软件栈加速机器学习训练和推理。

其余的演讲主题还包括「易点天下程序化广告平台的算法实践」、「借助开箱即用的亚马逊云科技 AI 服务挖掘数字资产价值」、「普惠 AI 服务实现个性化推荐的实战之旅」、「基于 AI 的智能票据解决方案赋能行业数字化升级」、「运用图神经网络提升企业风控能力」,来自易点天下、亚米网、神州数码等机构的多位 AI 专家都将倾情分享在业界的实践经验。


DeepRacer自动驾驶赛车大奖赛


精彩不止于此。亚马逊云科技中国区第一个大型 Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车大奖赛也将于 7月22日 正式开启决赛。

目前,第一季赛事前 10 位入围车手已揭晓,他们将在22日当天出现在上海站活动现场,参会者不但可以一睹全自主 1/18 比例赛车 Amazon DeepRacer 真容,更可以观看到由全国高技能水平的开发人员所组成的战队在赛车场内一绝高下。
大奖赛现场专门设置了培训区域,无论你是技术小白,还是颇有经验的开发人士,都可以现场通过 3D 赛车模拟器来动手进行机器学习,并有机会亲自体验通过 1/18 比赛赛车Amazon DeepRacer,体验机器学习模型穿越到真实世界中的赛车感。

地址:上海世博中心5F金厅序厅

日期:7月22日

日程:

  • 11:15-12:00   Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车追逐表演赛

  • 13:00-14:00  Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车 初级培训 By Greg Huang
  • 14:00-16:50  2021 亚马逊云科技中国峰会 Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车大奖赛上海站 赛事及颁奖典礼
  • 15:00-16:00  Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车 进阶培训 By Damon Deng

同时,7月线上选拔赛已经正式开启,第二季赛事榜单前10位入围车手还将有机会受邀参加8月20日 线下2021 亚马逊云科技中国峰会 Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车大奖赛 — 北京站,敬请期待。

科技馆Demo

在2021亚马逊云科技中国峰会上海站活动期间,将有近万平米的沉浸式展区与大家见面,其中科技馆是开发者不可错过的。

科技馆将有超过100个明星服务的Demo,包括人工智能机器学习、IoT、数据分析与智能湖仓、容器、开发人员工具包、终端用户计算、量子技术、机器人技术等。

说到具体产品与服务,包括 Amazon Personalize、Amazon Rekognition、Amazon SageMaker 等产品,基于深度学习图神经网络的实时反欺诈系统、智能摄像头AI SaaS、分布式压力测试等解决方案等都将在科技馆中亮相。

另外,峰会在现场准备了云服务大礼包。最高价值500美元2888元人民币的大礼包现场注册亚马逊云科技账户即可参与抽取,先到先得。

同时,现场还有亚马逊云科技和机器之心联名的纪念T恤,欢迎大家到场领取。

这场为期两天干货满满的峰会,你不来吗?

在这里我们不尚空谈
既可坐而论道,更能起而行之
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入门WAICAWS亚马逊
相关数据
Amazon机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
相关技术
英特尔机构

英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

http://www.intel.cn/
相关技术
深度学习技术

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。

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。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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)

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

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。

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

https://www.jiqizhixin.com/
AMD机构

超威半导体(中国)有限公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器(CPU、GPU、主板芯片组、电视卡芯片等),以及提供闪存和低功率处理器解决方案,公司成立于1969年。AMD致力为技术用户——从企业、政府机构到个人消费者——提供基于标准的、以客户为中心的解决方案。

https://www.amd.com/zh-hans
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