聚焦大規模分布式機器學習，全面剖析Google TensorFlow，來看阿里、京東等在人工智慧技術的進展

在5月18日的北京 朝陽門悠唐皇冠假日酒店舉辦的CCTC 2017人工智慧專場上，來自阿里、京東、IBM、PPmoney、第四範式的五位人工智慧研究資深專家將為與會者帶來頂級技術分享會，從曝光的議題看，技術含量極高。

具體來看，來自阿里巴巴iDST資深專家千訣，將帶來阿里在智能人機對話方向的思考；京東集團感知識別方向研發總監陳宇就智能感知技術，包括圖像，視頻語音如何在京東的業務場景中落地展開分享；另外，PPmoney大數據演算法總監黃文堅從TensorFlow在金融科技領域的應用進行探討，第四範式的塗威威則在大規模分布式機器學習系統的設計和應用經驗方面展開獨到的實戰分享，IBM GBS Watson 高級顧問金傑也將帶來Watson應用方向的落地實踐。

詳細議題如下，現在報名，還有免費名額，左下角「閱讀原文」，快速註冊參會

詳細日程

議題／講師簡介

千訣 阿里巴巴iDST資深專家

議題名稱：智能人機對話面臨的機遇、進展和挑戰

講師簡介：孫健（花名千訣），2002年畢業於北京郵電大學，博士。2008年5月加入阿里巴巴，孫健主導的自然語言處理基礎組件有力支撐和服務了阿里集團的電商搜索、神馬網頁搜索、高德地圖搜索、阿里媽媽廣告平台等核心業務，已經成為集團的基礎設施和平台基礎演算法。孫健目前是阿里iDST自然語言人機對話方向的負責人，資深技術專家，主導了阿里巴巴自然交互平台（Natural User Interface, NUI）。NUI平台的使命就是連接人-智能設備-互聯網服務，讓用戶與設備進行更自然更智能的交互，從而讓用戶隨時隨地更便捷的享受到互聯網服務。目前NUI平台廣泛應用於天貓魔盒、YUNOS手機、智能音箱、汽車智能後視鏡、ET機器人、pepper機器人、智能客服等各種設備和場景中。

議題簡介：該演講主要分享阿里在智能人機對話方向的思考、工作進展、應用場景和未來的挑戰。

塗威威 第四範式機器學習演算法研發工程師

議題名稱：大規模分布式機器學習系統設計和應用經驗分享

講師介紹：塗威威，第四範式機器學習演算法研發工程師，從事機器學習演算法、大規模分布式機器學習計算框架研發，前百度商務搜索部資深研發工程師，從事鳳巢系統廣告CTR預估，基於MPI設計開發大規模分布式並行GBDT，百度最高獎Trinity項目發起人之一，設計開發百度大規模分布式計算框架ELF，並將FPGA硬體應用於鳳巢線上CTR預估系統。

議題簡介：本議題介紹工業界大規模分布式機器學習系統，主要介紹機器學習計算框架設計的核心目標，並分享第四範式大規模分布式機器學習計算框架設計經驗，最後，分享機器學習系統在實際應用中需要注意的常見問題。

聽眾收益：

1、工業界大規模分布式機器學習整體系統介紹

2、大規模分布式機器學習計算框架設計經驗

3、實際應用機器學習系統的注意點

黃文堅 PPmoney大數據演算法總監

議題名稱：深度學習、TensorFlow在金融科技領域的應用

講師簡介：黃文堅，PPmoney大數據演算法總監，負責集團的風控、理財、互聯網證券等業務的數據挖掘工作。Google TensorFlow Contributor。前明略數據技術合伙人。曾就職於阿里巴巴搜索引擎演算法團隊，負責天貓個性化搜索系統。曾參加阿里巴巴大數據推薦演算法大賽，於7000多隻隊伍中獲得前10名。本科、研究生就讀於香港科技大學，在頂級會議和期刊SIGMOBILE MobiCom、IEEE Transactions on Image Processing發表論文。

議題簡介：深度學習中卷積神經網路和循環神經網路對於時間序列的數據有很好的學習能力，而金融數據中大量的數據都是時間序列的格式，包括：銀行流水、股票日線、交易日誌，乃至金融分析報告中的文本信息等。因此，應用深度學習到金融數據挖掘中，會有先天的優勢，而TensorFlow是目前深度學習中最成熟最主流的框架，它有Google提供強大的研發能力作保障，對各種最新的深度神經網路結構都有非常好的支持。在FinTech中，應用深度學習我們可以用來作很多方面的工作：自動報告生成、輿情分析、知識圖譜、量化交易、金融風控等。

聽眾收益：

加深對基於大數據的深度學習技術的理解；

獲得對Google的分布式機器學習框架TensorFlow的全面理解；

了解深度學習TensorFlow在FinTech金融科技中的各種應用。

金傑 IBM GBS Watson 高級顧問

議題名稱：基於Watson的人工智慧與認知計算的應用分享

講師簡介：金傑，IBM GBS Watson 高級顧問。多年從事AI產品開發、行業部署實施諮詢、認知計算方案推進工作經驗。熟悉Watson技術開發/產品設計和相關管理流程。並在AI諮詢和實施團隊參與過銀行呼叫中心、互聯網金融、數字化營銷輿情分析、人機對話等業務的落地較完整的生命周期。

議題簡介：介紹IBM如何通過Watson幫助企業完成認知計算數據轉型。

1.簡要介紹IBM目前在人工智慧與認知計算方面的技術發展

2.以案例為基礎，分享IBM在幾個企業場景下的AI架構和解決方案

3.IBM在人工智慧和認知計算的展望

聽眾收益：

1 如何在呼叫中心場景下構建AI架構和構建過程中可能遇到的難點。

2 如何快速構建基於對話分析的精準營銷分析

陳宇 京東集團感知識別方向研發總監

議題名稱：智能感知助力品質京東

講師簡介：陳宇，現任京東集團，感知識別方向研發總監，從事計算機視覺方向研發。加入京東前曾在新加坡信息與通信研究院和阿里巴巴就職，有超過7年的電商領域項目經驗。

陳宇在計算機視覺和機器學習方向有十多年研發經驗，研發和工作方向主要集中在基於深度學習，增強學習，非監督學習的多媒體人工智慧領域，包括：人臉識別，虹膜識別，圖像搜索，電商圖像處理等。陳宇擁有美國弗羅里達國際（州立）大學電子工程博士學位。

議題簡介：介紹智能感知技術，包括圖像，視頻語音如何在京東的業務場景中落地，並且產生業務價值。

聽眾收益：

1、計算機視覺和深度學習落地經驗 2、人工智慧在電商，物流，金融等領域的落地前瞻3，技術研發經驗總結

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