都在关怀AI的使用这些技能难点怎样很少提

跟着 AI 技能的快速开展与前进，AI 技能现已渗透到各行各业，像机场安检的人脸辨认、智能家居的语音交互等 AI 技能运用，已在日子中随处可见，并不断在改变着人们的日子方法，让人们的日子愈加智能快捷。

作为 AI 技能前进的重要推动力，近年来算法和数据的劳绩可谓是功不可没。经过长时刻的开展，AI 算法现已掩盖多个研讨范畴，特别是在视觉辨认和语音辨认上，都有了长足的前进与较高的完成效果。数据方面，借着移动互联网遍及的力气，AI 赖以学习的符号数据也迎来了爆发式增加，一起还降低了符号数据的取得本钱，并进步了数据的处理速度。

可海量数据促进了 AI 前进的一起也将 AI 架构中的存储痛点露出出来，例如文件的数量渐渐的变多，文件的巨细却越来越小；文件需进行重复读取练习，对读的功能要求较高级。除此之外，怎么优化算法来进步功率与安稳性，怎么进步机器学习与深度神经网络猜测的精确度等，也是 AI 技能面临的应战。

那么 AI 技能运用面临的算法进步、存储优化等技能难点怎么处理呢？

11 月 21 日，AICon 北京 2019「AI 技能运用与实践」专场，将约请多位 AI 技能范畴一线专家，环绕 AI 技能的运用与实践事例，解读 AI 算法在智能审校体系上的演进，剖析机器学习精确度进步的新方向，一起同享 AI 场景中存储体系的优化思路与快速练习时序猜测模型的办法。

与职业专家面临面沟通处理

AI 运用技能难点

时刻：2019 年 11 月 21 日 13:30-17:10

地址：北京·世界会议中心

专题讲演介绍

《视觉算法在智能审阅体系上的演进与实践》

讲演嘉宾：

讲演摘要：

在与咱们日子休戚相关的“住”上，视觉算法特别是 AI 算法已在贝壳找房中多个场景落地。以 AI 技能为根底的“机器 - 人工”结合的方法，“机器”会根据贝壳实勘规范，主动审阅质量不合格、保密性不行、真实性不满足等违规图片，审阅愈加高效、安稳。本次讲演将以实勘图审阅事务为例，剖析图画审阅体系现状，论述视觉算法在智能审阅体系上的演进与实践。

听众获益：

了解图画智能审阅体系的现状；

了解视觉算法在智能审阅体系中的运用；

了解贝壳图画技能团队从需求到算法再到完成的全体流程。

《根据集成 Spark 的图处理计划的 AI 实践》

讲演嘉宾：

讲演摘要：

关于许多传统的机器学习来说，特征的提取不是一件简略的工作。在一些杂乱的问题上，需求消耗很多的时刻和精力，经过人工的方法规划有用的特征调集。而根据图的机器学习经过图数据库进行特征弥补，进一步的进步传统的机器学习的精确度，是在现有硬件和人员技能根底上最经济有用的改进计划，也是机器学习开展的新方向。本次讲演将介绍 TigerGraph 怎么与 Spark 集成，完成根据图的机器学习的处理计划。

听众获益：

了解图机器学习怎么在现有资源下经济有用的进步机器学习；

了解常用的图特征提取方法；

了解图数据库和 Spark 集成计划中的数据流和分工。

《针对 AI 场景的存储优化计划》

讲演嘉宾：

讲演摘要：

AI/ML/DL 开展迅猛，GPU 的各种加快方法以及算法的优化，都将功能的瓶颈点搬运到了 AI 架构中的存储体系。在 AI 场景下存储拜访的几个特色：1. 同享拜访，多个节点会拜访同一批数据；2. 读多，写少，文件会被重复读取进行练习；3. 文件巨细越来越小，会集在几 KB 到几 MB 之间；4. 文件数量渐渐的变多，会多达几亿到几十亿，乃至到上百亿。这些对存储体系提出了巨大的应战，首先要支撑文件同享拜访，其次功能要好，尤其是读的功能，最终要能支撑海量的小文件。本次讲演将同享面临这些应战，分布式文件存储体系的优化思路和计划规划。

听众获益：

了解 AI 场景下存储拜访的难点应战；

了解海量文件存储的方法；

了解小文件的功能进步优化思路；

了解怎么处理目录的拜访热点问题。

《在 AWS 云平台上快速开端你的第一个时序猜测使命》

讲演嘉宾：

讲演摘要：

现在，各公司都在测验运用各种东西（从简略的电子表格到杂乱的财政规划软件）来精确猜测未来的事务效果，如产品需求、资源需求或财政绩效。这些东西经过检查前史系列数据（称为时刻序列数据）来构建猜测。本次讲演将同享怎么运用 Amazon SageMaker 以及 Amazon Forecast 快速、低本钱的构建用户自己的猜测模型，并剖析在货品出售、动力供应、资源规划等范畴的运用事例。

听众获益：

了解怎么快速练习出时序猜测模型；

了解怎么运用深度神经网络进步猜测精确度。