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O'Reilly AI Conference 將于6月18 -21日在北京舉行，這場盛會由O'Reilly和Intel 聯合舉辦，大會為期四天，邀請了眾多AI領域重量級大咖，通過培訓、輔導課和主題演講等多種形式，進行多個方向和維度的分享，探討AI 技術在實際生活中的一些落地應用。

今年的嘉賓陣容十分豪華。匯聚了各大公司和科研機構的武林高手，他們來自于谷歌、Facebook、eBay、Bonsai、Uber、微軟、阿里巴巴、亞馬遜、SAS、Unity、SalesForce、IBM、騰訊、MIT、伯克利、斯坦福及牛津大學。

大會將于下周二在北京召開，本篇將詳細介紹大會的議題演講及日程安排。

大會演講主題

• 企業中的人工智能：執行簡報，案例研究及用例，行業特定應用；
• 人工智能對商業及社會的影響：自動化，安全，規范；
• 實施人工智能項目：應用，工具，架構，安全；
• 與人工智能交互：設計，指標，產品管理，機器人；
• 模型及方法：增強及機器學習， TensorFlow ，深度學習， GAN ，自然語言處理及理解，語音識別，計算機視覺

時間：6 月 20-21 日（周四-周五）

地點：北京國際飯店會議中心（建國門內大街 9 號）

第一天重磅演講

Unifying analytics and AI on big data for faster insights at scale

基于人工智能的大數據分析，驅動大規模高效洞察

演講嘉賓： 馬子雅 (Ziya Ma) 

英特爾架構、圖形和軟件副總裁，英特爾系統軟件產品部的數據分析技術總監。

演講內容：在本演講中馬子雅會帶你了解 Intel 的可擴展數據洞察戰略，以及相關的大數據分析與人工智能技術，例如 Analytics Zoo。她還將重點介紹客戶的應用案例，以及與各行業領導者的一些合作。

Accelerate innovations with AI in the cloud

通過云服務為 AI 加速創新

演講嘉賓：王龍 

騰訊云的副總裁，負責人工智能和大數據產品和服務的相關研發。

演講內容：隨著技術的發展，云服務是很多技術發展的最佳場所。王龍會介紹云服務中 AI 的使用。云計算中 AI 如何加速行業的創新。你還將了解到，關于云技術，哪些還會發生，哪些還在路上，以及云計算還會帶來什么。

The future of machine learning is tiny

機器學習的未來是微觀層面的

演講嘉賓：Pete Warden 

Google Brain 團隊中移動和嵌入式 TensorFlow Group 的技術主管。

演講內容：全球有超過 2500 億個嵌入式設備，每年出貨的數量增長近 20％。設備數量的增長帶來了海量的傳感器數據。Pete Warden 將深入探討嵌入式機器學習為何如此重要，以及它在現有芯片上的實現過程，此外還會探討它能解鎖的一些新用途。

AI and systems at RISELab

RISELab 中的人工智能和系統

演講嘉賓：Ion Stoica 

加州大學伯克利分校電子工程和計算機科學（ EECS ）系的教授，他的主要研究是云計算和網絡計算機系統。

演講內容：Ion Stoica 將會介紹他們正在研發的 AI 和系統交叉項目 RISELab。RISELab 是 AMPLab 的后繼者，它已經開發了幾個非常成功的開源項目，包括 Apache Spark 和 Apache Mesos。

第一天全部日程

紫金大廳 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》

馬子雅 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

紫金大廳 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

報告廳（Auditorium)

11：15-11：55 

《AI 技術在外賣個性化場景中的落地與思考》 

劉老師 美團

13：10-14：00 

《ONNX: 開放和互操作平臺讓 AI 無處不在》

Henry Zeng Microsoft, 

Klein Hu Microsoft, 

Emma Ning Microsoft

14：00-14：50 

《自動機器學習 Automated machine learning 》

技術的實踐與應用》

Hui Xue 微軟亞洲研究院

14：50-15：30 

《Exciting new features in TensorFlow 2.0》

Tiezhen Wang Google

16：20-17：00 

《打造 A.I. 閉環 引領產業變革》

溫浩 云從科技

多功能廳 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 

多功能廳 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 鯨算科技 Wecash閃銀

14：00-14：50 

《線上財富管理領域中的 AI 應用》

楊博理 宜信大數據創新中心

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

多功能廳 6A+B (Function Room ）

11：15-11：55 

《領英基于 Spark 和 TensorFlow 的大規模 AI 基礎架構》 

Min Shen LinkedIn

13：10-14：00 

《AI 美顏你的歌聲和視頻：K 歌修音和自動作曲》

 姜濤 Kwai

14：00-14：50 

《深度學習語音技術在金融場景中的應用》

 Peng Ni 凡普金科集團有限公司

14：50-15：30 

《非監督學習在大規模圖譜上的案例應用和開源算法剖析》

 Mingxi Wu TigerGraph

16：20-17：00 

《Squirrel AI Learning’s AI tutors: 

Real-life applications of AI-adaptive technology in K–12 education》

多功能廳 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

第二天重磅演講

Keynote with Yangqing Jia 

賈揚清主題演講

演講嘉賓：賈揚清

阿里巴巴的人工智能和大數據組織的領導者，負責維護公司內部和阿里云的大規模應用。團隊結合傳統的大數據智慧，提供先進的 AI 系統和服務， 比如 EMR，Flink，Spark 等，此外還提供一系列經過實戰考驗的解決方案，為每個云客戶端提供服務。

Toward learned algorithms, data structures, and systems 

走向學習算法，數據結構和系統

演講嘉賓：Tim Kraska 

麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室副教授。

演講內容：所有系統和應用程序都由基本數據結構和算法組成，例如索引結構，優先級隊列和排序算法。機器學習有可能改變它們的實現方式和性能。Tim Kraska 將介紹構建學習算法和數據結構的不同方法，以實現“實例最優性”和普遍適用的良好性能。

Bringing research and production together with PyTorch 1.0

PyTorch 1.0 相關的研究和產品

演講嘉賓：Joseph Spisak 

Facebook AI 開源平臺的產品經理，產品包括 PyTorch 和 ONNX。

演講內容：Joseph Spisak 將深入探討 PyTorch 框架的最新更新，包括 TorchScript 和 JIT 編譯器，部署支持，C ++ 接口和分布式培訓。他還會分享如何在 Facebook 上使用 PyTorch 1.0 來為各種產品提供 AI 。

ML ops and Kubeflow pipeline 

ML ops 和 Kubeflow 管道

演講嘉賓：Kaz Sato

Google 云平臺團隊的開發人員，他曾領導了許多機器學習和數據分析產品的研發，比如 TensorFlow，Vision API 和 BigQuery。

演講內容：創建 ML 模型只是一個起點。要將該技術引入生產服務，需要解決各種現實問題。Kaz Sato 將分享 ML ops 的概念，以及如何結合 Kubeflow 管道來構建生產 ML 服務。

第二天全部日程

紫金大廳 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

紫金大廳 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

報告廳（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 進行一站式機器學習》

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 

《保險中的機器學習實踐》 

鞠芳 中國人壽研發中心

多功能廳 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

多功能廳 5A+B（Function）

11：15-11：55 

《自動駕駛技術是如何應用于新潮傳媒、新零售行業》

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 

《人工智能病理影像輔助診斷系統——從方法到落地》

王書浩 透徹影像

14：50-15：30 

《運用自動化 AI 技術打擊「智能化」網絡欺詐 》

Hongyu Cui DataVisor

16：20-17：00 

《基于目標檢測的智能化成礦異常信息提取》 

李蒼柏 中國地質科學院礦產資源研究所

多功能廳 6A+B (Function Room ）

11：15-11：55 

《視頻精彩度分析及智能創作》

劉祁躍 愛奇藝

13：10-14：00 

《在邊緣實現深度學習》 

陳玉榮 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》 

楊軍 , 龍國平 Alibaba

16：20-17：00 

《Low-precision inference on Intel architecture》 

Lei Xia Intel

最后報名時刻：

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