作为这个夏日最令人期待的顶级 AI 盛会,2019 年世界人工智能大会(WAIC)将于 8 月 29 日至 31 日 在上海举办。
此届 WAIC 面向 AI 开发者们特设开发者日,于 8 月 31 日举行,创新性的设置 36 小时黑客马拉松比赛、4 个开发者诊所互动区域、6 场演讲单元等环节,吸引来自世界各地的开发者们参与,打造专属 Developer 的开发盛宴。
在开发者日下午的主单元中,机器之心从开发者最关心的技术话题出发,邀请到了多位大牛做主题演讲,内容覆盖编程语言、开发工具、技术创新与落地实践等等。
贾扬清:构建研究到产品 AI 基础设施的经验
贾扬清是知名的人工智能青年学者之一。在加入阿里巴巴之前,他曾任 Facebook AI 架构部门总监,负责前沿 AI 平台的开发。在深度学习研究、工程、框架等诸多方面,贾扬清有众多为人所熟知的工作,包括 GoogleNet、Caffe(作者)、TensorFlow(作者之一)、PyTorch 1.0 和 Onnx 等。
今年 3 月,贾扬清正式宣布加入阿里巴巴,担任技术副总裁岗位,领导大数据计算平台的研发工作。
在 WAIC 2019 开发者日的主单元环节,机器之心邀请到了贾扬清为开发者们做精彩分享,他的分享主题为「Lessons from building a research to product AI infrastructure」。
贾扬清,现任阿里巴巴计算平台事业部总裁,阿里巴巴集团副总裁。他曾任 Facebook AI 架构部门总监,负责前沿 AI 平台的开发,Facebook 各产品部门 AI 平台的支持以及前沿机器学习系统研究。还曾经在 Google Brain 担任研究科学家,致力于深度学习的科研与工程,包括 GoogleNet, TensorFlow, 以及移动端 AI 技术的应用。在深度学习框架领域有很多的贡献和积累,是 Caffe 的作者,TensorFlow 的作者之一,同时还是 Pytorch1.0 的合作领导者和 Onnx 的创始人。加州大学伯克利分校计算机科学博士学位、清华大学硕士学位和学士学位。
Alex Smola:深度 NumPy API 和深度学习工具
NumPy 差不多是所有机器学习开发者必须了解的库,它为 Python 附上了数值计算的「灵魂」。很多主流 DL 框架都保留了 NumPy 的习惯,如果你会用 NumPy 搭建某个计算流程,那么你就能快速学会用 DL 框架搭建机器学习模型。
但是在 DL 时代,搭建模型已经很少用纯 NumPy 完成,除非是为了演示神经网络的正向和反向传播。虽然 NumPy 的功能很多都被深度学习工具所替代,但还有一样东西留了下来,即 NumPy 的 API。如果读者熟悉 NumPy,那么你会发现 DL 框架的张量差不多就是 NumPy 的数组,它们的定义、索引和各种方法都非常相似。
那么问题来了,我们该如何系统地探讨 NumPy API 与深度学习之间的关系?
在 WAIC2019 开发者日的主单元上,AWS 副总裁 Alex Smola 将为我们分享「深度 NumPy API 与深度学习工具」,让我们看看经典的 NumPy 与新兴的深度学习工具到底有着哪些不可分割的联系。
Alex 于 2016 年 8 月加入 AWS,现在是机器学习副总裁和杰出科学家。 Alex 被公认为世界顶级机器学习专家之一。Alex 于 1996 年,在慕尼黑工业大学获得硕士学位,1998 年,在柏林工业大学取得计算机科学博士学位。之后,他在澳大利亚国立大学担任研究院和研究小组组长。2004 – 2008 年,他在 NICTA 研究中心统计机器学习项目担任项目负责人,2008 – 2014 年,先后在雅虎、谷歌从事研究工作。2013 年,加入卡内基·梅隆大学担任教授。2015 年,联合创建马里亚纳实验室。在帮助卡内基·梅隆大学广受尊重的机器学习部门成长之后,他来到 AWS,并仍然保留卡内基·梅隆大学的教授职位。 Alex 是学术研究界的一位多产且被广泛引用的作者,撰写或贡献了近 500 篇论文,被引用 75,000 多次。
Julia 创始人 Viral Shah:可微分编程
2018 年初,现代人工智能开拓者之一、图灵奖得主 Yann Lecun 曾在 Facebook 上表示:「深度学习已死,可微分编程万岁」。
可微分编程是深度神经网络背后成功理念的归纳和总结。通过在各种通用程序结构中实现自动微分并大规模部署在 GPU 和谷歌 TPU 等加速器上,我们可以解决一系列新的问题。这些功能可将特定领域专用见解与 AI 技术相结合,构建只需要较少数据和培训资源的新应用程序。
近日,Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统,它能将自动微分内嵌于 Julia 语言,从而将其作为第一级的语言特性。这使得构建深度学习模型变得更直观。更重要的是,这令用户可以使用已有的 Julia 科学计算包去构建深度学习模型,并高效实现梯度计算。
在 WAIC2019 开发者日的主单元上,Julia 语言创始人之一 Viral Shah 将为我们分享主题演讲「P:可微分编程:超越神经网络的有效 AI」,对此进行详细解读。
Viral B. Shah 博士是 Julia 语言的创始人之一,Julia Computing 的联合创始人兼首席执行官。Julia 将 Python 的易用性与 C 速度结合在一起,已被下载超过 800 万次,在麻省理工学院,斯坦福大学和全球许多大学讲授。Julia 联合创作者最近获得了著名的 James H. Wilkinson 数字软件奖。Viral B. Shah 博士也是开源程序 Circuitscape 的作者之一,该程序借鉴了电子电路理论中的生态保护算法。野生动物协会在 2013 年的 SETWG 奖中表彰了这一贡献。他是印度政府的国家 ID 项目 Aadhaar 的早期成员,在重新设计印度社会保障体系方面的工作显著增加社会和金融包容性,同时为政府节省超过 10 亿美元。Viral B. Shah 博士拥有加州大学圣巴巴拉分校的计算机科学博士学位。
百度吴甜:语言与知识技术产业应用创新与实践
自然语言理解是研究语言和知识的技术,是人工智能领域最具挑战性的核心问题之一。近年来,以语义理解和知识图谱为核心的语言与知识技术迎来了一系列突破,并在广泛应用中不断创造价值。
百度作为国内最早投身 AI 的科技巨头,近年来在自然语言处理方面取得了一系列进展,如百度 CTO 王海峰博士今年在百度 AI 开发者大会介绍他们在机器同传、语义理解方面新的技术进展。
以技术落地为落脚点,在即将开幕的 WAIC 开发者日演讲中,百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜将为我们分享「语言与知识技术产业应用创新与实践」。
吴甜,现任百度 AI 技术平台体系执行总监,负责自然语言处理、知识图谱、深度学习技术平台 PaddlePadddle、AI 技术生态、AI 测试等方向,她同时任深度学习技术与应用国家工程实验室副主任。吴甜在百度曾先后开拓了语义理解、机器学习、推荐及个性化、百度知心、用户建模、深度问答、对话系统等众多新方向,研发了多项业界领先的技术,并广泛应用于百度大多数产品。曾获中国电子学会科技进步一等奖三项。
Skymind 创始人 Adam Gibson:AI 在工业应用中的兴起
第四次工业革命代表着我们生活,工作和相互联系方式的根本改变。这是工业革命的一个新阶段,重点关注互联互通,自动化,机器学习和实时数据。在智能工厂中,包括机器、接口和通信组件在内的生产过程是相互关联的,通过人工智能(AI)可以收集大量数据来优化制造过程。
AI 不再是未来的愿景,它可以成为组织的真正价值驱动力。随着算法优化、计算能力和数据量的激增,制造业和工业界的公司开始看到越来越多的案例。先进的人工智能、深度学习利用大数据来优化流程,它可以提高效率和增强能力,寻找新的解决方案,并增加新的见解。
在 Adam Gibson 的主题演讲中,他将介绍人工智能对即将到来的产业革命的影响,包括制造、供应链、机器人、生产、安全和物联网(IoT),以及第四次工业革命 AI 组件的应用案例。
Adam Gibson 是 Skymind 的联合创始人兼首席科学家,JVM 最广泛使用的开源机器学习库 Eclipse Deeplearning4j 的创建者,他也是旧金山 Galvanize 技术学校数据科学硕士课程的顾问。
当然,主单元的主题演讲只是整个开发者日的亮点之一,在这场数千人规模的开发者专属活动现场你还可以看到精彩的黑客马拉松、诊治「疑难杂症」的开发者诊所、深度学习框架等 5 大子单元等众多精彩环节。