GDG 人工智能系列嘉年华第一期:人工智能框架与计算

GDG Shanghai

🎈GDG人工智能系列分享嘉年华🎈 八月即将来袭,带你充实这个夏天~ 从8月1日至9月26日共五期分享! 内容涵盖深度学习推理、分布式训练框架、CV、NLP、深度学习数据服务、AI服务化平台、行业案例…… 超多诚意干货!

Aug 14, 2020, 6:00 – 9:00 PM

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About this event

活动主题:深度学习框架、引擎、AI平台服务、分布式训练、相关落地应用、论文导读等

时间:2020年8月1日 14:00 - 17:15

B站上海GDG 直播:https://live.bilibili.com/21917305

报名链接:https://www.slidestalk.com/m/245

享受西瓜和空调的夏日仿佛还少了点什么🌞?

看过来!

🎈GDG人工智能系列分享嘉年华🎈

八月即将来袭,带你充实这个夏天~

从8月1日至9月26日共五期分享!

内容涵盖深度学习推理、分布式训练框架、CV、NLP、深度学习数据服务、AI服务化平台、行业案例……

超多诚意干货!你可以:

参与会议室互动提问直接对话嘉宾

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还有红包、众多好礼大放送🤩~

等神马?快点@小伙伴,关注起来吧!

活动日程

1

14:00-14:05

开场介绍及抽奖扫码

2

14:05-14:50

《OpenVINO 人工智能应用开发实践》

罗毅,英特尔资深软件工程师

3

14:50-15:35

《飞桨分布式训练技术的产业实践》

董大祥,百度主任研发架构师,飞桨分布式训练技术负责人,LFAI TAC成员

4

15:35-16:20

《监督学习 —— 从好的Label开始》

杨浩特,计算机视觉算法专家,现Graviti 算法负责人

5

16:20-17:05

《提升英特尔®至强®可扩展平台上的TensorFlow*深度学习推理性能》

张建宇, 英特尔资深软件工程师

6

17:05-17:15

公布中奖名单


嘉宾与议题介绍


董大祥

百度主任研发架构师,飞桨分布式训练技术负责人,LFAI TAC成员

2011年加入百度自然语言处理部,先后从事机器学习平台、语义计算技术与平台的研发。2018年进入飞桨团队,负责研发飞桨大规模分布式训练技术的研发及在百度信息流、搜索、大商业等业务的应用,并开源诸多具有工业级特色的开源库包括PaddleServing、PaddleRec、ElasticCTR、PaddleFL等。

议题:飞桨分布式训练技术的产业实践

飞桨是百度开源的一款深度学习框架,是国内首个开源深度学习框架,致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。本次演讲会首先介绍飞桨的发展历史和开源架构全貌,接下来会重点介绍飞桨的分布式训练技术在推荐、自然语言处理、视觉等方面的产业实践,最后会介绍LFAI的孵化项目EDL的开源进展以及在百度内部业务的应用。

罗毅

英特尔资深软件工程师

主要负责英特尔OpenVINO产品的解决方案开发与客户产品性能优化,以及英特尔计算机视觉产品相关技术推广。

议题:OpenVINO 人工智能应用开发实践

本次分享基于Intel Distribution of OpenVINO toolkit,进行人工智能应用开发的实践,通过演示和介绍该人工智能应用程序开发套件,让用户快速掌握如何把现有的深度神经网络部署在Intel各个硬件平台上,并获得推理性能的提升。主要内容包括:OpenVINO介绍,模型优化器(MO)的使用基于推理引擎(IE)的AI应用程序开发以及神经网络量化与推理性能提升。

张建宇

英特尔资深软件工程师

主要负责英特尔平台上各种AI框架的优化,推广和支持工作。

议题:提升英特尔®至强®可扩展平台上的TensorFlow*深度学习推理性能

该课程介绍Intel®优化Tensorflow的原理,AI推理优化方法实践,性能提升案例和获取和安装Intel®优化Tensorflow。

本课程为系列课程,接下来几周会介绍如下主题内容:

* 基于英特尔®至强®可扩展平台的迁移学习

介绍英特尔至强平台上使用迁移学习的方法训练AI模型的原理和方法。针对Intel® CPU的优化设置。最后通过动手练习,使用迁移学习的方法训练AI模型。

* 在英特尔至强平台上加速ResNet50模型

本课程是一节动手实战课,通过一系列优化手段,展示如何加速ResNet50模型的在英特尔至强平台上的推理速度。

* 英特尔®Deep Learning Boost加速深度学习推理

本课程介绍AI推理中量化加速的原理,英特尔提供的软硬件支持。最后通过动手练习,学习使用英特尔AI量化工具对Tensorflow模型进行量化,从而加速深度学习推理。

杨浩特

计算机视觉算法专家,现Graviti 算法负责人

毕业于上海交通大学计算机系CMACH实验室,专注于人工智能领域深度学习算法,研究方向生成对抗网络。

议题:监督学习 —— 从好的Label开始

不同质量的标注对模型训练究竟有多大影响?我们设计对比试验探究了这个问题。实验使用数据集搭配不同质量的标注集分别训练模型,并用多个高质量标注数据集进行了测试,我将在直播中为大家详细介绍实验结果。

特别感谢

最后,感谢谷歌爸爸以及合作伙伴【TFUG】、【示说网】、【英特尔AI实践日工作组】、【掘金】、【图灵教育】的大力支持。

关于GDG

Google Developer Groups 谷歌开发者社区,是谷歌开发者部门发起的全球项目,面向对 Google 和开源技术感兴趣的人群而存在的公益性开发者社区。GDG Shanghai 创立于 2009 年,是全球 GDG 社区中最活跃和知名的技术社区之一,每年举办 30 – 50 场大大小小的科技活动,每年影响十几万以上海为中心辐射长三角地带的开发者及科技从业人员。

社区中的各位组织者均是来自各个行业有着本职工作的互联网从业者,我们需要更多新鲜血液的加入!如果你对谷歌技术感兴趣,业余时间可调配,认同社区的价值观,愿意为社区做出贡献,欢迎加入我们成为社区志愿者!

志愿者加入方式:关注上海 GDG 公众号:GDG_Shanghai,回复:志愿者。

社区成员加入方式:请发邮件至以下邮箱

gdg-shanghai+subscribe@googlegroups.com

When

When

Friday, August 14, 2020
6:00 PM – 9:00 PM UTC

Agenda

开场介绍及抽奖扫码
飞桨分布式训练技术的产业实践
OpenVINO 人工智能应用开发实践
监督学习 —— 从好的Label开始
提升英特尔®至强®可扩展平台上的TensorFlow*深度学习推理性能
收尾

Speakers

  • 谢翔

    矩阵元算法科学家/隐私计算专家

  • 陈泽龙

    58 AI Lab

    后端高级工程师

  • 张建宇

    英特尔

    资深软件工程师

  • 杨浩特

    Graviti

    算法负责人

Organizers

  • Stevn San

    GDG

    Product Operation Director

  • ping Ma

    Trip.com

    GDG Organizer

  • Maxwell Pan

    Organizer

  • Sting Chen

    Shanghai Wosi Technology Co. Ltd.

    COO

  • Leo Yu

    AIFun

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