好的架構師，既要懂微服務也要懂AI？

2014-2019 這五年，對於很多互聯網公司而言，微服務和 AI 這兩項技術的誕生和發展起到了里程碑式作用。

作為企業架構重構的方向，微服務引起業界關注最多的話題包括架構設計原則、K8S 容器架構、K8S 聯邦以及開源微服務框架等。作為企業創新與轉型的方向之一，AI 技術從演算法調優、模型構建、託管機器學習平台到如今的「遷移學習」及「聯邦學習」，各類研究及應用層出不窮。因為採用速度之快，業界不得不笑稱，要做好的架構師，既要懂微服務也要懂 AI。

那麼，有沒有一場活動，能很好地將兩項技術的最佳實踐和風向免費傳遞給開發者呢？

演講內容及講師簡介

一、開源微服務框架 Apache ServiceComb 部署實踐

馬彬，華為開源軟體能力中心企業應用微服務化工程師，ServiceComb 社區成員，10 企業應用微服務化經驗，13 年電信級中間件平台、虛擬化、嵌入式操作系統與開源軟體設計、開發經驗。

議題簡介：

Apache ServiceComb 是當下最為熱門的開源微服務框架之一，本主題將分享 ServiceComb 如何助力傳統大型企業解決資源分散、應用孤立、數據不通等痛點問題，協同構建數字化轉型解決方案的實踐。

聽眾收益：

大型企業資源分散問題的解決

ServiceComb 數據難點突破

微服務構建數字化轉型解決方案

二、華為雲混合雲容器實踐分享

黃毽，華為 CloudBU PaaS 容器服務首席架構師，目前就職於華為 CloudBU，有十年的工作經驗，參與華為 PaaS 平台的構建，當前是華為雲容器服務的技術負責人，主導華為雲容器引擎 CCE、雲容器實例 CCI，MCP 混合雲容器等服務設計開發工作，在容器領域有非常豐富的經驗，熟悉 Kubernetes，Docker，CloudFoundry 等開源技術。

主題介紹：

伴隨著容器技術的日益普及，基於標準化的 Kubernetes 容器架構來構建混合雲已經成為了業界趨勢，華為雲打造的 MCP 混合雲容器服務，構建全棧的混合雲容器平台，本次分享將介紹華為在混合雲容器領域的相關實踐。

聽眾收益：

Kubernetes 在混合雲方面的實踐

Kubernetes 聯邦相關的架構設計

三、如何基於 Mask R-CNN 快速完成模型開發

孟繁亮，華為開源軟體能力中心 AI 領域首席架構師，負責 AI 的技術研究和產品開發，擁有 10 多年的開源社區開發和商業產品開發的研發經驗，對 TensorFlow、PyTorch 等 AI 計算框架有深入的理解，擁有豐富的 AI、容器、Devops 等開源項目和產品化經驗。

主題摘要：

當前，實例分割技術被廣泛應用於醫學影像、自動駕駛等場景。本次分享將會基於計算機視覺領域中的目標檢測、語義分割和實例分割概念，以 Mask R-CNN 為例，講解基於 Region 的 CNN 模型開發，包括圖像特徵提取，RoI 檢測區域生成，物體分類及邊界框回歸、圖像遮罩回歸。還會分享使用 COCO 數據集對模型進行訓練，在泛化場景中進行精確地識別物體的應用實例。

聽眾受益：

計算機視覺領域的實例分割技術深度解讀

基於 Region 的 CNN 模型開發

COCO 數據集對模型的訓練

四 、NLP 在不同場景中的演算法優化與部署

懷寶興，華為雲語音語義域演算法總監，畢業於中國科學技術大學，研究方向為文本挖掘、機器學習、數據挖掘，在 ACM TKDD 等國際學術會議期刊發表多篇論文，獲 CCDM2014 最佳學生論文，申請發明專利 6 個。

主題摘要：

NLP 在這一兩年實現了顯著的突破，OpenAI 等技術的誕生、遷移學習等技術的成功應用使得 NLP 技術在不同行業領域內的發展不斷壯大。但與此同時，不同的場景中會遇到各種各樣的難題，例如 NLP 涉及 CNN、BERT 等多個不同演算法，每個演算法都有其自身的約束條件，如何在滿足條件的前提下，獲取大量標註好的語料、增強算力、調參優化等，仍是重大難題。因此，本演講將深度解析華為雲 NLP 在企業智能場景中做出的演算法優化與部署，解析企業智能場景下 NLP 技術應用的突圍方法。

聽眾受益：

NLP 技術的演算法優化

NLP 在不同行業場景中的部署難點在企業智能場景下的

NLP 技術應用

時間及地點

時間：5 月 6 日（星期一） 13:30-18:00

地點：北京國際會議中心，201CD 會議室

報名方式

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