O'Reilly AI Conference 将于6月18 -21日在北京举行，这场盛会由O'Reilly和Intel 联合举办，大会为期四天，邀请了众多AI领域重量级大咖，通过培训、辅导课和主题演讲等多种形式，进行多个方向和维度的分享，探讨AI 技术在实际生活中的一些落地应用。
今年的嘉宾阵容十分豪华。汇聚了各大公司和科研机构的武林高手，他们来自于谷歌、Facebook、eBay、Bonsai、Uber、微软、阿里巴巴、亚马逊、SAS、Unity、SalesForce、IBM、腾讯、MIT、伯克利、斯坦福及牛津大学。
大会将于下周二在北京召开，本篇将详细介绍大会的议题演讲及日程安排。
大会演讲主题
- 企业中的人工智能：执行简报，案例研究及用例，行业特定应用；
- 人工智能对商业及社会的影响：自动化，安全，规范；
- 实施人工智能项目：应用，工具，架构，安全；
- 与人工智能交互：设计，指标，产品管理，机器人；
- 模型及方法：增强及机器学习， TensorFlow ，深度学习， GAN ，自然语言处理及理解，语音识别，计算机视觉
时间：6 月 20-21 日（周四-周五）
地点：北京国际饭店会议中心（建国门内大街 9 号）
第一天重磅演讲
Unifying analytics and AI on big data for faster insights at scale
基于人工智能的大数据分析，驱动大规模高效洞察
演讲嘉宾： 马子雅 (Ziya Ma)
英特尔架构、图形和软件副总裁，英特尔系统软件产品部的数据分析技术总监。
演讲内容：在本演讲中马子雅会带你了解 Intel 的可扩展数据洞察战略，以及相关的大数据分析与人工智能技术，例如 Analytics Zoo。她还将重点介绍客户的应用案例，以及与各行业领导者的一些合作。
Accelerate innovations with AI in the cloud
通过云服务为 AI 加速创新
演讲嘉宾：王龙
腾讯云的副总裁，负责人工智能和大数据产品和服务的相关研发。
演讲内容：随着技术的发展，云服务是很多技术发展的最佳场所。王龙会介绍云服务中 AI 的使用。云计算中 AI 如何加速行业的创新。你还将了解到，关于云技术，哪些还会发生，哪些还在路上，以及云计算还会带来什么。
The future of machine learning is tiny
机器学习的未来是微观层面的
演讲嘉宾：Pete Warden
Google Brain 团队中移动和嵌入式 TensorFlow Group 的技术主管。
演讲内容：全球有超过 2500 亿个嵌入式设备，每年出货的数量增长近 20％。设备数量的增长带来了海量的传感器数据。Pete Warden 将深入探讨嵌入式机器学习为何如此重要，以及它在现有芯片上的实现过程，此外还会探讨它能解锁的一些新用途。
AI and systems at RISELab
RISELab 中的人工智能和系统
演讲嘉宾：Ion Stoica
加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学（ EECS ）系的教授，他的主要研究是云计算和网络计算机系统。
演讲内容：Ion Stoica 将会介绍他们正在研发的 AI 和系统交叉项目 RISELab。RISELab 是 AMPLab 的后继者，它已经开发了几个非常成功的开源项目，包括 Apache Spark 和 Apache Mesos。
第一天全部日程
紫金大厅 A（Grand Hall A)
8：45- 8：50
《Opening Remarks》
Ben Lorica O'Reilly Media, Jason Dai Intel,
Roger Chen Computable
8：50-9：05
《Unifying analytics and AI on big data
for faster insights at scale》
马子雅 Ziya Ma Intel
9：05-9：15
《 Accelerating AI Adoption》
Ben Lorica O'Reilly Media
Roger Chen Computable
09：15-9：20
《 Unlock the Power of Data,
Embrace Intelligent+ 》
Frank Wu Dell
9：35-9：45
《Increasing AI productivity and efficiency
with purpose-built AI processors》
Eitan Medina Habana Labs
9：45-10:05
《The future of hiring and the talent market with AI 》
Maria Zhang LinkedIn
10：05-10：20
《The future of machine learning is tiny》
Pete Warden Google
10：20-10:40
《AI and systems at RISELab》
Ion Stoica UC Berkeley
10:40
《Closing remarks 》
Ben Lorica O'Reilly Media,
Jason Dai Intel,
Roger Chen Computable
紫金大厅 B（Grand Hall B)
11：15-11：55
《Forecasting customer activities with
dilated convolution neural networks: Use case and best》
Tao Lu (Microsoft), Chenhui Hu (Microsoft)
13：10-14：00
《AI at ING: The why, how, and what of
a data-driven enterpriseBas Geerdink》
Bas Geerdink (ING)
14：00-14：50
《TensorFlow lite for microcontrollers》
Pete Warden Google
14：50-15：30
《Using deep learning and time series forecasting
to reduce transit delays》
Mark Ryan IBM
Alina Li Zhang Skylinerunners
16：20-17：00
《Hacking humans made easy:
Signal processing + AI + video》
David Maman Binah
报告厅（Auditorium)
11：15-11：55
《AI 技术在外卖个性化场景中的落地与思考》
刘老师 美团
13：10-14：00
《ONNX: 开放和互操作平台让 AI 无处不在》
Henry Zeng Microsoft,
Klein Hu Microsoft,
Emma Ning Microsoft
14：00-14：50
《自动机器学习 Automated machine learning 》
技术的实践与应用》
Hui Xue 微软亚洲研究院
14：50-15：30
《Exciting new features in TensorFlow 2.0》
Tiezhen Wang Google
16：20-17：00
《打造 A.I. 闭环 引领产业变革》
温浩 云从科技
多功能厅 2（Function Room）
11：15-11：55
《The unreasonable effectiveness of transfer learning
on natural language processing》
David Low Pand.ai
13：10-14：00
《The future of machine learning is decentralized》
Alex Ingerman Google
14：00-14：50
《Trading strategies using
alternative data and machine learning》
Arun Verma Bloomberg
14：50-15：30
《Detect the undetectable at the breach》
Chenta Lee IBM
16：20-17：00
《Using ML for personalizing food recommendations》
Maulik Soneji Gojek,
Jewel James
多功能厅 5A+B（Function）
11：15-11：55
《Enlighten the future of games with
artificial intelligence》
Renjei Li NetEase Fuxi Lab
13：10-14：00
《A humane AI solution to improve debt collection》
Ying Liu Abakus 鲸算科技 Wecash闪银
14：00-14：50
《线上财富管理领域中的 AI 应用》
杨博理 宜信大数据创新中心
14：50-15：30
《Real-time product recommendations leveraging deep learning
on Apache Spark in Office Depot》
Guoqiong Song Intel,
Luyang Wang Office Depot,
Jiao Wang Intel,
Jing Kong Office Depot
16：20-17：00
《How AI is revolutionizing the
wind power industry 》
Dongfeng Chen Clobotics
多功能厅 6A+B (Function Room ）
11：15-11：55
《领英基于 Spark 和 TensorFlow 的大规模 AI 基础架构》
Min Shen LinkedIn
13：10-14：00
《AI 美颜你的歌声和视频：K 歌修音和自动作曲》
姜涛 Kwai
14：00-14：50
《深度学习语音技术在金融场景中的应用》
Peng Ni 凡普金科集团有限公司
14：50-15：30
《非监督学习在大规模图谱上的案例应用和开源算法剖析》
Mingxi Wu TigerGraph
16：20-17：00
《Squirrel AI Learning’s AI tutors:
Real-life applications of AI-adaptive technology in K–12 education》
多功能厅 8A+B（Function Room）
11：15-11：55
《A fresh approach to building high-performance AI systems》
Eitan Medina Habana Labs
14：00-14：50
《The world's fastest graph
database Galaxybase and AI applications》
Chen Zhang Chuang Lin Tech
16：20-17：00
《Game playing using AI on Spark》
Shan Yu Intel
第二天重磅演讲
Keynote with Yangqing Jia
贾扬清主题演讲
演讲嘉宾：贾扬清
阿里巴巴的人工智能和大数据组织的领导者，负责维护公司内部和阿里云的大规模应用。团队结合传统的大数据智慧，提供先进的 AI 系统和服务， 比如 EMR，Flink，Spark 等，此外还提供一系列经过实战考验的解决方案，为每个云客户端提供服务。
Toward learned algorithms, data structures, and systems
走向学习算法，数据结构和系统
演讲嘉宾：Tim Kraska
麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室副教授。
演讲内容：所有系统和应用程序都由基本数据结构和算法组成，例如索引结构，优先级队列和排序算法。机器学习有可能改变它们的实现方式和性能。Tim Kraska 将介绍构建学习算法和数据结构的不同方法，以实现“实例最优性”和普遍适用的良好性能。
Bringing research and production together with PyTorch 1.0
PyTorch 1.0 相关的研究和产品
演讲嘉宾：Joseph Spisak
Facebook AI 开源平台的产品经理，产品包括 PyTorch 和 ONNX。
演讲内容：Joseph Spisak 将深入探讨 PyTorch 框架的最新更新，包括 TorchScript 和 JIT 编译器，部署支持，C ++ 接口和分布式培训。他还会分享如何在 Facebook 上使用 PyTorch 1.0 来为各种产品提供 AI 。
ML ops and Kubeflow pipeline
ML ops 和 Kubeflow 管道
演讲嘉宾：Kaz Sato
Google 云平台团队的开发人员，他曾领导了许多机器学习和数据分析产品的研发，比如 TensorFlow，Vision API 和 BigQuery。
演讲内容：创建 ML 模型只是一个起点。要将该技术引入生产服务，需要解决各种现实问题。Kaz Sato 将分享 ML ops 的概念，以及如何结合 Kubeflow 管道来构建生产 ML 服务。
第二天全部日程
紫金大厅 A（Grand Hall A)
8：45- 8：50
《Opening Remarks》
Ben Lorica O'Reilly Media,
Roger Chen Computable,
JasonDai Intel
8：50-9：00
《Top AI Breakthroughs You Need to Know》
Abigail Hing Wen Intel Corp.
9：05-9：15
《Self-driving technology and the future
autonomous depot-to-depot transport 》
Hao Zheng PlusAI
09：15-9：30
《AI and retail》
Mikio Braun Zalando SE
9：35-9：45
《 Data Orchestration for AI, Big Data, and Cloud》
Haoyuan Li Alluxio
9：45-10:05
《Keynote with Yangqing Jia》
Yangqing Jia Alibaba Group
10：05-10：20
《Designing computer hardware
for artificial intelligence》
Michael James Cerebras
10：20-10:40
《Toward learned algorithms,
data structures, and systems》
Tim Kraska MIT
10:40
《Closing remarks》
Ben Lorica O'Reilly Media,
Jason Dai Intel,
Roger ChenComputable
紫金大厅 B（Grand Hall B)
11：15-11：55
《Bringing research and production together with PyTorch 1.0》
Joseph Spisak Facebook
13：10-14：00
《Artificial intelligence meets genomics:
Accelerating understanding of our genetic makeup
and use of genome editing to revolutionize medicine 》
Yue Cathy Chang TutumGene
14：00-14：50
《Deep prediction: A year in review
for deep learning for time series 》
Aileen Nielsen Skillman Consulting
14：50-15：30
《ML ops and Kubeflow pipeline》
Kaz Sato Google
报告厅（Auditorium)
11：15-11：55
《Analytics Zoo: Distributed TensorFlow
in production on Apache Spark》
Yang Wang Intel
13：10-14：00
《Sparkling: 基于 Apache Spark 进行一站式机器学习》
Yiheng Wang Tencent
14：00-14：50
《AVA: A cloud native deep learning platform at Qiniu》
Chaoguang Li Qiniu， Bin Fan Alluxio
14：00-14：50
《Query the planet: Geospatial big data analytics at Uber》
Zhenxiao Luo Uber
16：20-17：00
《保险中的机器学习实践》
鞠芳 中国人寿研发中心
多功能厅 2（Function Room）
11：15-11：55
《Achieving Salesforce-scale machine learning in production》
Sarah Aerni Salesforce Einstein
13：10-14：00
《Architecting AI applications》
Mikio Braun Zalando S
14：00-14：50
《Best practice of building data science platform in Rakuten》
Orchlon Ann Rakuten,
TzuLin Chin Rakuten
14：50-15：30
《AI pipelines on container platform》
WEIQIANG ZHUANG IBM,
Huaxin Gao IBM
16：20-17：00
《Best practices for building enterprise-grade
recommendation systems on Azure》
Le Zhang Microsoft,
Jianxun Lian Microsoft
多功能厅 5A+B（Function）
11：15-11：55
《自动驾驶技术是如何应用于新潮传媒、新零售行业》
Li Yuan Perceptin 深圳普思英察科技有限公司
13：10-14：00
《How China Telecom combats financial frauds
with adversarial autoencoder 》
Weisheng Xie China Telecom BestPay Co., Ltd
14：00-14：50
《人工智能病理影像辅助诊断系统——从方法到落地》
王书浩 透彻影像
14：50-15：30
《运用自动化 AI 技术打击「智能化」网络欺诈 》
Hongyu Cui DataVisor
16：20-17：00
《基于目标检测的智能化成矿异常信息提取》
李苍柏 中国地质科学院矿产资源研究所
多功能厅 6A+B (Function Room ）
11：15-11：55
《视频精彩度分析及智能创作》
刘祁跃 爱奇艺
13：10-14：00
《在边缘实现深度学习》
陈玉荣 Intel
14：00-14：50
《Explainable reasoning over knowledge graphs
for recommendation》
Dingxian Wang Canran Xu eBay
14：50-15：30
《PAI tensor accelerator and optimizer:
Yet another deep learning compiler》
杨军 , 龙国平 Alibaba
16：20-17：00
《Low-precision inference on Intel architecture》
Lei Xia Intel
最后报名时刻：
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