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微软Reactor+英特尔AI实践日研讨会
2020/12/22 19:30 - 21:30

日程安排

19:30 – 19:35 微软Reactor介绍
19:35 - 20:10 XEON在AIOPS中的应用
20:10 – 20:45 AutoML 预示着机器学习的新时代
20:45 - 21:20 Intel MLlib:构建平台优化的Spark机器学习
21:20 - 21:25 收尾

讲师及议题介绍

议题1:XEON在AIOPS中的应用

议题介绍:
AI近年在OPS中的运用越来越广泛。XEON由于其灵活性并能兼顾AI的特点,特别适合在AIOPS中的应用。本议题对于某大客户采用XEON执行AI算法并进行部署的案例做一些深入介绍。
嘉宾介绍:卞峰伟
产品与技术在OEM中的推广与落地,专注于服务器存储。积极推动Intel AI产品在智慧城市,网络应用中的落地。

议题2:AutoML 预示着机器学习的新时代

议题介绍:
在预测任何事情之前,传统机器学习涉及许多步骤,数据探索、特征工程、参数调优等。 现在,自动 ML 是机器学习中的一个新兴领域,可帮助数据科学家提高工作效率,同时帮助数据科学知识不足的开发人员构建机器学习模型和解决方案,而无需了解训练算法选择、配置和超参数调优的复杂性。 借助 Azure 机器学习的功能,给定一个数据集和一些配置参数(如要解决的 ML 问题),您将获得一个训练有素的高品质机器学习模型,可用于进行预测。 在本场次中,将说明如何使用自动 ML(使用 SDK 和 UI),同时根据方案确定要使用的最佳方法和工具。
嘉宾介绍:陈景忠

微软亚太区全球黑带, 机器学习与人工智能技术专家, 专注于数据科学、人工智能与机器学习等云端解决方案,协助企业用户与合作伙伴充分发挥微软云平台的科技潜能,技术主题函盖:大数据平台规划与应用,数据科学与机器学习,以及人工智能在各行業領域中的應用.

议题3:Intel MLlib:构建平台优化的Spark机器学习

议题介绍:
Intel MLlib是一个为Apache Spark MLlib优化的软件包。它在保持和Spark MLlib兼容的同时,在底层利用原生算法库来实现在CPU和GPU上的最优化算法,同时使用Collective Communication来实现效率更高的节点间通信。我们的初步结果表明,该软件包在最小化应用改动的基础上,可以极大地提升MLlib算法的性能。
讲师介绍:吴晓昶
英特尔亚太研发有限公司大数据部门的高级软件工程师,主要研究方向为并行计算,大数据系统和机器学习,CPU和GPU的性能优化。目前关注Spark和机器学习的系统性能优化。

活动支持:英特尔AI实践日工作组

英特尔AI实践日,是英特尔出品、涵盖边缘到云端、至强平台到Movidius VPU的一系列人工智能实践分享。该分享系列,由英特尔的资深工程师们从实际应用案例中精选经典的设计及优化实例作为蓝本精心制作,并担任分享嘉宾。内容详实丰富,既包括前沿技术介绍和演示,也提供动手实操和练习项目。

主办方:微软Reactor

微软 Reactor上海是微软为构建开发者社区而提供的一个社区空间,以“予力多元化社区建设,帮助每一个开发者成就不凡”为使命,旨在通过不定期举办的技术讲座、开发者交流会面及技术沙龙和专题活动,帮助开发者和初创企业了解最新技术、学习最新知识、体验最新方案、结识业界同行、扩展职场人脉。

活动交流群

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