2017全球機器學習技術大會，推動人工智能技術新浪潮
以機器學習為代表的人工智能技術，已經被業(yè)界公認為是自互聯網以來最偉大的技術革命。通過深度學習算法、大數據、計算硬件這三方面的積累和躍遷，IT業(yè)界也終于迎來新一輪的范式轉換（Paradigm Sift）： 計算機不再是根據提前預設的程序來執(zhí)行人類的命令，而是通過“看”（計算機視覺）、“聽”（計算機聽覺）、“讀”（自然語言處理）等方式在基于數據經驗的基礎上做出超越人類智能的決策和行為。
這種通過機器學習所獲得的智能已經在AlphaGo上小試牛刀，而接下來必將在各個領域為人類帶來波瀾壯闊的革命：自動駕駛、醫(yī)療、金融、電商、社交、能源、教育……席卷全球的人工智能技術革命就這樣徐徐拉開大幕。正如亞馬遜CEO杰夫·貝索斯近日所言 “人工智能會引入很多變革，而機器學習會幫助那些積極擁抱它們的公司，同時對那些抗拒變革的公司構成障礙”。
為了推動人工智能及機器學習技術的發(fā)展和實踐交流，“2017全球機器學習技術大會（Machine Learning Summit）” 將于2017年6月29-30日在北京金茂萬麗酒店盛大召開。大會特邀四十多位全球機器學習領域的技術領袖和實戰(zhàn)專家，他們均來自于AI方面具有廣泛影響力的科技公司的領軍人物：既包括在AI領域圈地圍城的Google、Facebook、Microsoft這樣的平臺型巨頭，也包括別具特色的Skymind、Operator、Boomtrain這樣的硅谷創(chuàng)業(yè)新秀；同時也不乏像Uber、Netflix、Esty、Pinterest等通過機器學習已經挖到金礦的弄潮企業(yè)，當然國內在AI領域大舉殺入的阿里、騰訊等巨頭自然也會不缺席。
作為面向人工智能工程實踐領域規(guī)模最大的技術大會，“技術實戰(zhàn)驅動”是2017全球機器學習技術大會的核心特色。大會通過主題演講、互動研討、案例分享、高端培訓等形式，深度探討機器學習在業(yè)界一線的最佳實踐和創(chuàng)新應用，幫助企業(yè)技術決策者、架構師、技術主管、開發(fā)經理迎接“人工智能時代”的到來。
大會時間：2017年6月29-30日
大會地點：北京金茂萬麗酒店（東城區(qū)王府井大街57號）
咨詢熱線：021-64389621
大會精彩看點：
一、技術領袖與行業(yè)大咖領銜
大會邀請來自國內外機器學習領域，包括來自Google、Microsoft、Facebook、 Uber、Netflix、阿里、騰訊等在內的40多位分布各行業(yè)的技術領袖和一線行業(yè)應用專家，權威匯聚，陣容前所未有。
二、洞察全球機器學習領域發(fā)展趨勢
大會通過近50場主題演講、互動研討、案例分享等形式，來自頂級專家的權威闡釋，洞察全球機器學習領域前沿發(fā)展趨勢。
三、 來自業(yè)界一線的案例解析與干貨分享
所有演講均來自業(yè)界一線實戰(zhàn)專家現身說法，分享各領域的實踐案例 ，多方位頭腦風暴，幫助參會者提煉業(yè)界經驗之精華，深度解析 最佳實踐，干貨滿滿。
四、 搭建機器學習領域技術人員的交流平臺
大會匯聚近1000名來自主流科技公司人工智能相關企業(yè)技術決策者、架構 師、技術主管、系統(tǒng)工程師，高質量技術人脈網絡，以技術交流為紐帶的深度社交，IT精英人士的交流盛宴。
大會特邀嘉賓：
Ying Lu
目前在 Google 擔任數據科學主管，負責 Google Play 商店的內核分析，包括實驗設計、數據傳輸驗證，可視化及智能監(jiān)控工具。在此之前，他曾任 Disney 首席工程師，主導機器學習在推薦系統(tǒng)和聊天機器人中的應用。Ying 還曾在 Microsoft 擔任決策科學家、在 Amazon 擔任研究科學家，領導機器學習方面的開發(fā)和研究工作。
張若非
美國微軟人工智能和研究部高級總監(jiān)。目前微軟（硅谷）帶領團隊負責必應廣告平臺算法、機器學習模型及大規(guī)模離線和在線系統(tǒng)的研發(fā)和運營。支持包括必應和雅虎搜索引擎，亞馬遜，AOL等在內的眾多應用。加入微軟前任Yahoo研究院主任科學家和研發(fā)總監(jiān)，管理數據挖掘和相關性優(yōu)化部門，開發(fā)運營了雅虎面向全球市場的搜索及顯示廣告算法和系統(tǒng)。
Feng Zhu
目前在微軟西雅圖總部擔任資深數據科學家，帶領一個技術團隊使用機器學習技術為 Azure 業(yè)務中的各種問題建立解決方案。在微軟之前，Feng 曾在 Amazon 擔任研究科學家，使用機器學習技術為支付產品提供欺詐檢測和風險管理技術方案。Feng 在美國圣母大學獲得電子工程博士學位。
Li Erran，
Uber 機器學習平臺技術主管，康奈爾大學計算機科學博士。在加入 Uber 之前，Li Erran 在貝爾實驗室有14年的工作經驗，主要研究方向為人工智能，機器學習算法與系統(tǒng)。Li Erran 同時在哥倫比亞大學計算機系擔任副教授。他還是IEEE Fellow，ACM杰出科學家。Adam Gibson， 人工智能公司 Skymind 聯合創(chuàng)始人，技術總監(jiān)，開源框架 Deeplearning4j 創(chuàng)始人，計算機科學家。Deeplearning4j 是為 Java 和 Scala 編寫的首個商業(yè)級開源分布式深度學習庫。Adam 推出的 Skymind 將深度學習帶入財富2000強的企業(yè)及國家政府。
Chris Monberg
Boomtrain 聯合創(chuàng)始人，技術總監(jiān)。Boomtrain 是一個針對市場營銷的人工智能平臺，每天處理數十億個用戶操作，實時獲取每個用戶的興趣點及用戶行為。然后通過電子郵件、推送、短信自動和用戶溝通。Chris 曾任職全球設計公司 Hornall Anderson 交互副總裁。
楊軍
阿里云 iDST 大規(guī)模深度學習算法團隊負責人，對大規(guī)模分布式機器學習的開發(fā)、建設、優(yōu)化以及在不同業(yè)務場景中的落地應用有較為深入的理解和認識。先后在奇虎 360 擔當技術部門架構師，Yahoo! 北京研發(fā)中心擔當系統(tǒng)技術負責人。
黃明
騰訊云機器學習平臺負責人，T4專家。目前負責騰訊DI-X機器學習平臺建設，和高緯度機器學習框架Angel的開發(fā)，助力騰訊內部各種數據和機器學習業(yè)務快速發(fā)展。黃明在分布式計算和機器學習領域，有豐富的研究和開發(fā)經驗，也是Spark早期的研究者和布道者之一。
Xiangjun Wang
Netflix 高級機器學習工程師，負責并研發(fā) Netflix 眾多核心視頻個性化推薦系統(tǒng)， 提供主要用戶播放流量的來源。幫助公司用戶數和播放時間成倍增長，和團隊獲得個性化推薦算法艾美獎。在加入 Netflix 之前，曾就職于 AT&T 從事搜索，自然語言理解，和個性化推薦的模型研究和開發(fā)工作。
洪亮劼
美國電子商務平臺 Etsy 數據科學主管，為 Etsy 提供個性化與推薦、搜索、計算廣告、圖像處理及深度學習和文字信息挖掘等多方面的基于機器學習的產品優(yōu)化方。曾任職雅虎研究院資深科學家和高級研發(fā)經理，親自領導并參與了多項大規(guī)模機器學習系統(tǒng)的研發(fā)工作。
Shuang Yang
智能電商公司 Operator 聯合創(chuàng)始人、首席科學家，負責 Operator 人工智能和數據科學的研發(fā)及公司技術戰(zhàn)略等業(yè)務。加入 Operator 前，任職于 Twitter，是 Twitter 的首席科學家，領導團隊負責 Twitter 在全球內容理解、個性化推薦、自然語言理解和機器學習等領域的研究和工程開發(fā)。
郭云松
Pinterest 主管工程師，Pinterest 主頁推薦團隊的創(chuàng)始人之一，負責推薦模型的研究和實現。研發(fā)上線的一系列推薦模型將 Pinterest 主頁用戶活躍度增加了數倍，使 Pinterest 全球月活躍用戶超一億五千萬人。加入 Pinterest 前，曾任職于倫敦高盛及香港 Citadel，從事算法交易，高頻交易方面的工作。
彭垚
七牛 AI 實驗室創(chuàng)始負責人，七牛云技術總監(jiān)，主導七牛云人工智能的架構與發(fā)展。在深度學習算法和富媒體大數據領域有深入的研究，曾在 IBM 全球系統(tǒng)科技實驗室任研發(fā)主管多年，是分布式算法，深度學習等多項領域的行業(yè)資深技術專家，曾發(fā)表超過10篇的美國專利。
林暉
英語流利說首席科學家，聯合創(chuàng)始人。曾任Google總部研究科學家，負責 Google 語音識別核心算法的研發(fā)。期間，他研發(fā)并上線了多語種語音識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)獲得美國專利，并且植入Google 安卓系統(tǒng)。通過該識別系統(tǒng)，用戶可使用多種語言直接進行語音搜索，無需先對語音輸入的語種進行手動切換。
講師持續(xù)更新中……
大會限時優(yōu)惠火熱報名中，還有會前機器學習技術干貨直播。
