那些人工智能明星公司都在搞什么？ AI从业者必知必会！
期待已久的全球机器学习技术大会将于2021年1月13-14日在金茂北京威斯汀大饭店隆重登场！
大会特邀近40位机器学习领域的技术领袖和行业应用专家，与1000+来自电商、金融、汽车、智能制造、通信、工业互联网、医疗、教育等众多行业的精英参会听众，共同探讨人工智能领域的前沿理论以及最佳实践。全球机器学习技术大会将是2021年最具影响力的人工智能技术会议。
01
部分演讲嘉宾
潘 欣
腾讯PCG事业群AI平台负责人
腾讯平台与内容事业群（PCG） AI平台技术负责人，主要关注机器学习平台，推荐系统，算法应用等工作。曾在Google Core Infra从事大数据系统开发。在Google Brain从事深度学习研究和TensorFlow开发。在百度负责PaddlePaddle开发。在腾讯PCG担任部门技术负责人。想知道腾讯背后的推荐算法逻辑？潘欣老师在大会为你揭秘。
田忠博
旷视科技深度学习框架天元MegEngine负责人
全面负责旷视科技Brain++ AI 生产力平台及开源深度学习框架天元（MegEngine）的发展及运营，并带领团队推出Brain++ AI生产力平台商业版。加入旷视前，田忠博曾先后任职百度、网易、豆瓣等企业。在高性能计算(HPC)、弹性计算基础设施、高可用高性能可伸缩分布式存储系统、微服务体系等领域拥有十余年丰富经验。想学习旷视科技开源深度学习框架天元MegEngine？来大会听田忠博老师揭秘。
潘坚伟
AutoX全球副总裁，前波音无人飞机首席研究员
潘坚伟博士是AutoX的全球副总裁。他曾任Roadstar.ai的研发总监，波音公司的飞机无人技术的算法架构负责人、高级技术专家和首席研究员。潘博士是美国Virginia Tech无人车实验室博士，有着15年多无人驾驶技术的研发经验。自动驾驶是AI时代的杀手级应用，潘坚伟博士多年自动驾驶行业的经验分享你一定不能错过！
张 佶
阿里巴巴达摩院资深算法专家，阿里小蜜算法中台负责人
张佶老师致力于智能人机交互领域的算法研究和业务场景落地，积累了10年自然语言处理领域技术经验，担任阿里小蜜算法中台负责人，基于创新技术推动小蜜大规模智能服务业务的落地与发展。目前小蜜算法中台服务于阿里CCO客服、经济体80多个业务BU、数百万企业客户以及来自18个不同语言、130多个不同国家的全球客户。想学习阿里小蜜智能问答技术如何演进？听张佶老师的实战分享。
王昊奋
著名知识图谱专家，同济大学百人计划特聘研究员
长期在一线人工智能公司担任CTO之职，拥有丰富的AI研发管理经验。他是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。著有《知识图谱：方法、实践与应用》一书。
他负责参与多项省部级AI相关项目，发表90余篇AI领域高水平论文，被引用次数达到2000余次，H-Index达到21。如何实现大规模自动化的知识图谱构建？来听听王昊奋老师的实践分享。
周涵宁
SmartNews AI算法负责人，前FacebookAI工程经理
SmartNews 人工智能算法研发负责人，主导基于内容理解和知识图谱的推荐和广告排序。在加入SmartNews之前，周博士历任施乐硅谷研究中心研究员，亚马逊美国总部高级研发经理，盛大创新院产品总监，智谷公司研发副总裁，宝宝树CTO，Hulu北京研发中心算法研发负责人，Facebook 人工智能平台工程经理。基于知识图谱的推荐系统如何设计与实现？周涵宁老师的分享一定能给你启发！
逄 伟
Appen 全球首席技术官
数据与人工智能专家，现任人工智能数据公司Appen首席技术官，领导全球产品及技术研发。前携程集团首席数据官(CDO)，负责整个集团的数据仓库，数据分析，数据产品及数据科学。利用数据和人工智能革新旅游行业的用户体验，并带来巨大的业务增长。DT时代的风口浪尖之上，如何通过大数据与人工智能技术让世界变得更美好、更高效？听数据科学实战派逄伟老师如何实现业务增长。
江 鹏
快手推荐算法负责人
负责快手主 APP、极速版、直播电商、海外等业务推荐算法。加入快手前，任阿里巴巴技术总监，负责手淘猜你喜欢推荐以及阿里巴巴多条推荐业务线技术研发，阿里推荐技术演化的主要推动者。有多个亿级用户规模推荐业务算法负责人经历。在 KDD、WSDM、WWW、RECSYS 等会议发表论文多篇。来大会听听江鹏老师关于快手火爆背后的推荐算法逻辑分析，相信你会对推荐算法有新的思考。
袁进辉
一流科技OneFlow创始人
中关村数智人工智能产业联盟副理事长，之江实验室天枢开源AI平台架构师。2013年加入微软亚洲研究院从事大规模机器学习平台研发，2014年发明了当时世界上最快的主题模型训练算法系统LightLDA，被微软研究院全球副总裁周以真称为“年度最好成果”。2015年专注搭建基于异构集群的深度学习平台，获微软亚洲研究院院长特别奖。如果你也是AI开发者，袁进辉老师多年的研发经验分享一定能提升你的认知。
颜深根 商汤科技数据与计算平台部执行研究总监
尹非凡 美团资深技术专家
谌贻荣 新浪微博机器学习算法专家
黄安埠 微众银行资深AI算法专家
周辉 平安银行大数据平台AI服务负责人
翁嘉祁 来也科技 VP
更多专家讲师，登录大会官网：www.ml-summit.org
02
大会主题
以机器学习为代表的人工智能经过近几年的飞速发展，已成为当今世界最为火热的技术领域。本次大会将聚焦AI前沿技术、产业化和商业化的最新动态和落地实践，围绕AI模型与算法、AI架构与工程实践、AI产品设计与创新、计算机视觉、智能语言与语音等8大主题，为企业AI落地赋能。
03
大会简介
全球机器学习技术大会（ML-Summit）作为人工智能界影响力最强的技术会议之一，以强大的嘉宾阵容、高水平的参会群体、广泛的会议影响力而赢得业界的一致好评。
>> 技术领袖与行业大咖领衔
大会邀请国内外机器学习领域，富有实战经验的资深技术专家，包括机器学习之父Michael I.Jordan，以及来自Google、Microsoft、Facebook、Uber、Netflix、阿里、腾讯等的技术领袖和一线行业应用专家，权威汇聚，阵容强大。
Michael I.Jordan 2018全球机器学习技术大会主题演讲
>> 汇集业界一线案例与实践分享
所有演讲均来自业界一线实战专家现身说法，分享各领域的实践案例。多方位深度解析、头脑风暴，帮助参会者收获前人经验，干货满满。
>> 聚集高质量人脉资源
大会汇聚全球机器学习领域的企业决策者、技术总监、研发主管、技术专家，现场进行以技术交流为纽带的深度社交，搭建高质量人脉网络。
04
往届用户评价
作为国内机器学习领域最专业、最高端的会议，我们的参会嘉宾均为来自包括但不限于华为、阿里、百度、腾讯、IBM、微软等一线公司的资深技术专家。每一场会议都受到了广大参会嘉宾的极大肯定和赞誉！
机器学习技术大会，收获非常多，机器学习已经涉及到生活的方方面面：休闲娱乐、衣食住行、网络安全、工业生产……
—— 华为
2天会议，干货非常多，很多内容也是我这段时间思考想做的事情。
—— 阿里巴巴
每年一度的《全球机器学习技术大会》，2天的会议，非常多的最新技术，非常精彩的报告。有幸能领略机器学习之父 Michael I.Jordan 关于机器学习的前沿分享，太值了。
—— SAP
05
大会主办方
大会主办方Boolan秉承“全球专家、卓越智慧”的宗旨，汇聚国内外顶尖技术与产品专家，在IT科技与互联网领域拥有很强的行业号召力。旗下有【全球产品经理大会】、【全球C++及系统软件技术大会】、【全球机器学习技术大会】、【全球软件研发技术峰会】等多个高端技术会议品牌，并致力于为广大企业用户提供高端IT技术和产品领域的技术咨询、企业培训服务。
大师智慧+实践干货，全球机器学习技术大会，就等你来！
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大会荐读书单
▉《集成学习：基础与算法》
周志华 著，李楠 译
- 周志华教授专著
- 国内独本系统性阐述集成学习的著作
集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。集成学习的思路是通过结合多个学习器来解决问题，集成学习在实践中大获成功——人称“从业者应学应会的大杀器”之一。
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▉《强化学习（第2版）》
【加】Richard S. Sutton，【美】Andrew G. Barto 著
俞凯 等 译
- 人工智能行业的强化学习圣经
- 强化学习领域奠基性经典著作
本书从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
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▉《联邦学习》
杨强 刘洋 程勇 康焱 陈天健 于涵 著
- 国际首部全面、系统论述联邦学习的中文著作
- 数据孤岛和数据保护难题破解之法
- 面向数据安全和隐私保护机器学习学术成果和应用案例
凝聚了杨强教授团队的多年学术成果和工程经验，书中剖析了联邦学习与数据安全、隐私保护的前沿学术成果，涵盖隐私保护技术，联邦学习定义、分类、算法和系统，联邦学习激励机制等。
本书论述了联邦学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域的应用，并深入探讨如何解决用户隐私、数据安全及联邦学习应用落地问题。
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▉《知识图谱：概念与技术》
肖仰华 等 编著
本书力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术，总结了十多个知识图谱工程项目的落地经验。
本书紧密围绕知识图谱开展知识体系的梳理，尽量突出知识图谱与相关学科的差别，尽可能的为大家清晰地界定知识图谱与各分支学科的根本不同。本书注重知识图谱的整个知识体系，从最基础的基本概念、基础理论到设计、技术、模型、方法都做了全面的介绍。
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▉《知识图谱：方法、实践与应用》
王昊奋 漆桂林 陈华钧 主编
本书带你揭秘知识图谱全生命周期技术，探索垂直领域知识图谱构建方法与应用落地！
本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让在你掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。
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▉《阿里云天池大赛赛题解析：机器学习篇》
天池平台 著
- 来自阿里云天池的真实业务场景
- 透析大赛专业选手的解题思路
本书的赛题均来自阿里云天池的真实业务场景，聚焦四个天池经典赛题，由具有丰富实战经验的大赛优秀选手精心完成。本书通过解析顶级选手的解题思路，总结了大赛可复制的套路，向专业开发者提供参考，帮助参赛选手进阶。
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▉《深度学习推荐系统》
王喆 编著
- 从零开始构建前沿、实用的推荐系统知识体系
- 梳理深度学习推荐系统的发展脉络，厘清每个关键模型和技术的细节
深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。
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