专注于探讨 AI 技术落地的大会
由 O'Reilly 和 Intel 联合举办的 AI Conference，聚集了一众 AI 顶级大佬，通过培训、教学辅导课、主题演讲，议题分享等环节，探讨 AI 技术最新进展及应用场景。这将是一场盛况空前的 AI 从业者集会。
O'Reilly 会议由来已久，最早要追溯到 1997 年的O'Reilly软件网站会议 （加州圣何塞），在 20 多年里，O'Reilly 举办了两百多场大型会议，内容涵盖计算机行业里各个领域。
这些会议汇集了数万名领先的创新者，探讨技术和业务转型的前沿新兴趋势和关键挑战。「开源」(OpenSource) 这个词就诞生于 O'Reilly 会议，而人工智能会议则是在 2017 年加入这个大家族。
O'Reilly AI Conference 与北京的缘分，始于 2018 ，而今夏，又将回归北京，这必定是再一次的美妙相遇。
大会的嘉宾，也一直是 O'Reilly AI Conference 的重要筹码。比如去年的 Michael Jordan 、李飞飞、李开复、Rena el Kaiouby 、Peter Norvig、李佳 和 Lili Cheng 这些 AI 界的明星级人物。
今年的大会也邀请了人工智能学界、工业界的诸多重量级嘉宾，包括 Intel 架构、图形和软件副总裁 马子雅、加州大学伯克利分校 EECS 教授 Ion Stoica，Google Brain 团队中移动和嵌入式 TensorFlow Group 的技术主管 Pete Warden ，以及阿里达摩院的大神 贾扬清 等等。
大会涉及主题：
- 企业中的人工智能：执行简报，案例研究及用例，行业特定应用；
- 人工智能对商业及社会的影响：自动化，安全，规范；
- 实施人工智能项目：应用，工具，架构，安全；
- 与人工智能交互：设计，指标，产品管理，机器人；
- 模型及方法：增强及机器学习， TensorFlow ，深度学习， GAN ，自然语言处理及理解，语音识别，计算机视觉
部分主题演讲：
Unifying analytics and AI on big data for faster insights at scale
Accelerate innovations with AI in the cloud
Increasing AI productivity and efficiency with purpose-built AI processors
The future of hiring and the talent market with AI
AI and systems at RISELab
Toward learned algorithms, data structures, and systems
Designing computer hardware for artificial intelligence
Self-driving technology and the future autonomous depot-to-depot transport
Data Orchestration for AI, Big Data, and Cloud
人工智能培训课程（2 天）
在 6 月 18-19 两天，大会安排了三个方向的培训课程，并邀请了经验丰富的导师，通过深度培训的形式，带来非常优质的课程。
内容涵盖量化金融风险、PyTorch、TensorFlow 三个方向，将结合课程讲解、实操训练的方式，让学员快速掌握相关知识和最佳实践。
量化金融信用与风控分析
时间：6月18-19日 09:00 - 17:00
地点：多功能厅2
该辅导课基于清华大学交叉信息研究院开设的一门「量化金融信用与风控分析」研究生课。其中会用 LendingClub 的真实借贷数据做为案例，解说一些具体模型的实现。
导师介绍：
种骥科博士：清华兼职教授，现任美国 Acorns 首席数据科学家，种骥科曾任职于宜人贷首席数据科学家，负责反欺诈风控和数字驱动的运营和创新。种骥科曾任美国卡内基梅隆大学教授与博士生导师，持有加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学系博士学位，卡内基梅隆大学电子和计算机工程系硕士及本科学位。
黄铃博士：慧安金科(北京)科技有限公司创始人、CEO，清华大学交叉信息研究院兼职教授。毕业于美国加州大学伯克利分校，获得计算机科学博士学位。
陈薇博士：现任排列科技首席科学家，江西互联网金融协会特聘风控专家，博金贷金融科技研究院院长。持有内布拉斯加大学计算机科学系博士学位，清华大学计算机工程系硕士及中国人工智能重点实验室成员，曾担任数个学术期刊评审，发表专业论文数十篇。
PyTorch 深度学习
时间：6月18-19日 09:00 - 17:00
地点：多功能厅 6A+B
PyTorch 是一个基于 Python 的机器学习库，方便用户灵活地构建深度神经网络，导师 Rich Ott 将介绍《如何用 PyTorch 完成深度学习的工作流程》，并介绍 PyTorch 的 API 调用和 如何配合 GPU 使用。导师为学员准备了基于真实数据的数据集，和构建深度学习模型所需的知识。
导师介绍：
Richard Ott 就职于 Verizon ，担任数据科学家和软件工程师，Richard 拥有麻省理工学院的粒子物理学博士学位，和加州大学戴维斯分校的博士后学位。
TensorFlow 深度学习
时间：6月18-19日 09:00 - 17:00
地点：多功能厅 5A+B
TensorFlow 库为用户提供跨资源自动并行化的计算图，是实现神经网络的理想架构。 Season Yang 将介绍 TensorFlow 在 Python中的使用，以及如何使用 TensorFlow 提供的 Keras API，并通过几个最佳实践，让学员逐步掌握机器学习的算法。
导师介绍：
Season Yang 是麦肯锡公司风险实践的分析研究员。 毕业于加州大学戴维斯分校，获得应用数学和科学计算与经济学双学士学位，后于哥伦比亚大学应用数学专业，获得硕士学位，专攻数值计算。
七大主题教学辅导课（3 小时）
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实用指南：机器学习中可解释性和偏差评估
A practical guide toward explainability and bias evaluation in machine learning
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Analytics Zoo：在 Apache Spark 上实现分布式 的TensorFlow 和 Keras
Analytics Zoo: Distributed TensorFlow and Keras on Apache Spark
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基于深度学习的时间序列预测
Deep learning for time series forecasting
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英特尔 OpenVINO：从边缘计算到云计算，为深度学习推理和计算机视觉加速
Intel OpenVINO: Accelerating deep learning inference and computer vision from edge to cloud
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人工智能产品的设计思路
Design thinking for AI
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通过自动化机器学习民主化和加速AI落地
Democratizing and accelerating AI through automated machine learning
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使用 Ray 构建强化学习模型和AI应用程序
Building reinforcement learning models and AI applications with Ray
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