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提升您需要了解的AI技术的引擎盖

人工智能为前瞻性思维公司所承诺的伟大事业已经大量投入了大量资金。转换2019年,即7月10日和11日在旧金山,是关于在对话和其他会议中经常失踪的内容:了解实际产生投资回报的AI技术,以及对如何重现的深入细致的深入探讨这些都是你自己的事业。

我们汇集了精明和精明的贵宾,向我们展示了引擎盖下的内容,并带我们一路了解橡胶如何应对。我们在Transform有几个单独的轨道(围绕NLP,计算机视觉,智能RPA,商业人工智能集成,边缘人工智能和实施AI),但需要考虑的一个方面是“技术”轨道,我们特别关注的会议AI背后的技术。

以下是一些值得您花时间深入挖掘的会议。

周围的AI项目设计思维

首先,我们揭穿人工智能实施需要数月或数年的神话- 这个实践研讨会就是如何在几周内完成。设计思维方法是一种解决问题的基于解决方案的方法。研讨会将探讨如何将IT和业务利益相关者的需求结合起来,以创建具有真正商业价值的可行策略;通过利用加速器工具,快速应对复杂的基础设施挑战;以及采用迭代创新的实践文化来生成工作AI原型的方法。

强化学习如何改变游戏产业及其他领域

Unity Technologies游戏开发平台被世界上一半的手机游戏所使用,Unity的AI和机器学习副总裁Danny Lange创建了一个机器学习代理来玩游戏。

Lange认为,游戏被视为前沿AI的头号驱动因素而被忽视。今年,该公司推出了障碍塔挑战赛:这是第一个人工智能挑战,旨在测试智能代理的功能并加速人工智能的研发。这是一种游戏化方式,可以同时测试AI代理的愿景,控制,规划和概括能力。截至5月份,挑战在2.0阶段,Lange将在舞台上讨论如何以及为何在每个行业中改变人工智能游戏。

我们还有另外两个会议也将讨论强化学习的趋势:首先,来自OpenAI联合创始人的主要演讲,这个组织也建立了能够击败复杂游戏中最优秀的人类玩家的代理商,并鼓舞人心一代高管将这些知识带到其他行业;第二,由埃森哲首席数据科学家,该主题的公认专家领导的会议。

AI算法和系统的最新进展

在过去的一年中,我们已经看到了主要的算法开发,自然语言处理和视觉感知方面的改进应用,以及用于模型开发的丰富的开源生态系统 - 如Kubeflow和PyTorch软件框架 - 不断增长。任何雄心勃勃的公司的技术战略都意义重大。Lyft的机器学习产品负责人Gil Arditi是深度学习的长期先驱,他将概述这些重大发展及其对贵公司的意义,以及如何制作大多数不断发展的技术,如AutoML和强化学习。

在您的组织中标准化和扩展AI

Airbnb是长期以来一直在做的公司之一,当涉及到将AI应用到业务的每个部分并看到爆炸性的结果时;Adobe一直在为其所有创意产品提供AI,并在此过程中承诺新的创新。因此,Airbnb的应用机器学习和机器学习产品经理Andrew Hoh和Adobe的技术副总裁Anil Kamath将与我们一起讨论智能组织如何标准化机器学习和AI项目的流程,这使他们能够扩展训练和部署,而不必每次都重新发明轮子。这是如何聪明。

语义搜索:成功案例

语义搜索是搜索准确性的下一个级别 - 它的搜索能够理解搜索者的意图以及上下文,概念匹配以及处理自然语言查询。Zappos首席数据科学家Ameen Kazerouni表示,Zappos在语义搜索技术方面取得了一些重大成功,他们将谈论语义搜索的最前沿,以及他们如何实现技术,实现他们的战略目标,以及什么是语义搜索议程的下一步。

深度学习101,转学习等

以上只是Transform的一些技术特定会议。他们真的只是一个开始。从深度学习101会议开始,我们还将获得更多关于管理人员学习深度学习的更多信息,以及加州大学伯克利分校教授肯·戈德伯格的演讲,他一直领导“机器人”革命通过使用合成数据和转移学习的形式缩短收集数据所需的时间来掌握“技术”。将围绕在实际环境中进行AI所需的“IT架构”进行会话,其中包括Gap Inc的Chris Chappo和IBM的高管,以及一个研讨会,其中包括如何检测数据集中的偏差ML项目。

同样,在“大图:我们在何处理解人类言语”的会议中,高级研究科学家布莱恩麦肯将拉开自然语言技术状态的帷幕。他将更广泛地论述深度学习和机器学习中的表示和预测之间的关系。这将成为理解NLP中转移学习的基础,大型预训练系统对用于NLP任务的表示产生的重大影响,以及未来研究的两个重要方向。第一个未来方向是多任务学习,而第二个方向涉及从大型预训练系统中提取世界知识以进行常识推理,这是NLP中最难的任务之一。随着代表性学习的巨大进步,

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