报名链接：https://www.slidestalk.com/m/245
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【活动预告】GDG人工智能系列分享嘉年华，夏日缤纷来袭！

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
参与B站直播间互动
还有红包、众多好礼大放送🤩~
等神马？快点@小伙伴，关注起来吧！

系列活动主题预告

8月1号
第一期
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

8月15日
第二期
主题：机器视觉、图像处理、云端/边缘推理、边缘计算等

8月29号
第三期
主题：AI论文导读 、NLP、AI客服等

9月12号
第四期
主题：AI论文导读、金融科技、联邦学习等、推荐算法等

9月26号
第五期
主题：AI论文导读、自动驾驶、智能制造、智慧工厂等

系列活动礼品预告

划重点！这次系列活动不仅带来了满满技术干货分享，超多礼品拍桌放送~

惊喜1： 前100位报名成功的并转发活动详情邀请好友的小伙伴，可获得0.3-3.0元随机红包（每人可拿多份），更有机会获得价值 ¥199 的力扣季度会员。

扫描二维码报名第一期分享

惊喜2： 直播环节中，向嘉宾进行提问，如果提问被选择回答，不仅可以得到讲者答案，还可获取以及价值 ¥70 的当当图书礼品卡！（仅限报名用户）你可以通过下面的方式：
*在直播间直接进行提问（悄悄告诉你，提前报名，在Coding环节分享自己的屏幕给所有人，更容易被Pick到哦~）
*加入我们的微信交流群，提前交流讨论答疑！

入群二维码已经准备好了，扫它！

惊喜3： 参与直播互动，活动奖品拿到手软！
*直播过程中，活跃指数前100名的观众，可获得¥1 - 10.0活跃红包（仅限报名用户）
*参与直播抽奖，既有机会拿价值¥70的当当图书礼品卡、价值￥100元JD电子购物卡以及众多精美人工智能相关书籍。

五期分享强强连发，先来get下第一期精彩内容！
活动信息

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

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。