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数据中台的下一步

  • 2019-08-23
  • 本文字数:1779 字

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数据中台的下一步

中台化战略,已经成为互联网企业技术架构转型的主流思想。


2019 年,技术圈被“各种中台”所狂轰乱炸,什么数据中台、业务中台、技术中台纷纷涌现出来,在很多人还没搞清楚中台概念的时候,一夜之间,似乎无数家企业的“数据中台”已经落地。


具体关于数据中台的内容可以查看 AI 前线的另一篇内容:《昨天讲平台,今天讲中台,数据中台都干了啥?》


听起来似乎数据中台的效果很好,但实现起来却是困难重重。因为数据中台的定位是用技术链接计算平台的数据处理能力,用数据链接应用前台的数据应用能力。因此,数据中台不但要将复杂的大数据处理技术(流计算、批量计算、实时采集、离线采集、机器学习)封装起来,形成计算平台;同时,进入中台的数据都需按照规范的建模方法论将数据形成主题域模型、形成标签模型或者算法模型。


可以简单的将数据中台理解为企业最核心的数据大脑,那么如何让这个大脑更聪明、更智能?AI 技术可以说是最快捷的手段,利用 AI 技术将诸如数据接入、存储、分析展现、模型训练等一系列数据服务构建操作智能自动化,AI 也就成为了中台领域下最关键也是最具发展前景的领域。也就是说,数据中台的下一步也许就是 AI 中台。


9 月 7 日下午 13:30-18:00,腾讯云【AI 技术原理与实践】技术沙龙将走进上海 Hello coffee(长宁区延安西路 918 号锦江都城经典酒店 1 楼),腾讯云资深技术专家黄文才将做客此次沙龙,从云智天枢平台的整体架构出发,介绍核心窗口的设计,包括算法仓库、AI 工作室、数据中心、设备中心等,揭秘 AI 在 K8S 中的具体实践,现场为大家深入讲解【云智天枢 AI 中台架构及 AI 在 K8S 中的实践】。


除此之外,此次沙龙还邀请到了多位腾讯云 AI 领域的技术专家,涵盖 OCR 文字识别技术、NLP 自然语言处理架构、智能钛机器学习平台多个热门 AI 技术方向,详细议题介绍如下:

议题介绍

演讲议题:云智天枢 AI 中台架构及 AI 在 K8S 中的实践


讲师介绍:黄文才,腾讯云自身技术专家,目前担任云智天枢平台技术架构师,负责平台的架构设计,在海量服务,分布式系统等技术领域有丰富的经验。


演讲摘要:从云智天枢平台的整体架构出发,介绍核心窗口的设计,包括算法仓库、AI 工作室、数据中心、设备中心等,最后揭秘 AI 在 K8S 中的具体实践,包括外部域名、K8S 中 GPU 的使用、GPU 虚拟化等。


演讲议题:腾讯云文字识别 OCR 技术构建和应用


讲师介绍:彭碧发,腾讯云高级工程师,毕业于华中科技大学,负责智能图像相关 AI 产品,熟悉 AI 视觉工程化,对计算机图像处理有一定的理解。


演讲摘要:从腾讯云 OCR 技术出发,浅谈 OCR 背后的能力和原理,共同探讨 OCR 在工程演化过程中,如何保障服务及快速上线新的能力。


演讲议题:腾讯云自然语言处理的技术架构与应用


讲师介绍:许泽柯,腾讯 NLP 高级研究员,负责腾讯云 NLP 的公有云产品架构,作为技术骨干参与腾讯千亿级推荐平台的设计与开发。


演讲摘要:从腾讯云 NLP 技术和能力矩阵出发,浅谈 NLP 背后的算法、原理及架构,共同探讨 NLP 不同业务场景中的使用流程,以及在工程实践中,如何保障高效服务及快速迭代。


演讲议题:智能钛机器学习平台在工业和金融行业的落地


讲师介绍:尹迪,腾讯云高级算法研究员,AI 算法领域的专家,尤其专注于机器学习及 NLP 方向的算法研究与探索。目前负责腾讯云智能钛机器学习平台的算法研究和实现。


演讲摘要:主要介绍智能钛机器学习平台在工业、金融等行业的落地。讲解算法人员如何借助智能钛机器学习平台解决用户的实际问题。


Workshop:零代码使用腾讯 TBP 打造智能对话机器人(需自带电脑)


讲师介绍:叶聪,腾讯云 AI 产品中心高级研发工程师,前美国亚马逊 AWS 人工智能技术经理,领导了多个百万用户级产品的架构设计和开发,具有丰富的跨国团队和项目管理经验。


Wrokshop 摘要:开发者参与者会将学习如何使用腾讯智能对话平台并结合客户实际需求来快速构建符合业务场景的对话机器人,将会掌握意图、说法、槽位等智能对话的基础知识,借助腾讯智能对话平台 TBP 打造专属个人的收款对话机器人。深入了解语音交互的使用方法,以及了解行业领先的语音交互设计和行业发展趋势。

免费报名通道开启中

5 位腾讯云 AI 领域资深技术专家的现场指导,从零打造一款专属自己的智能对话机器人,理论+实践的结合助你轻松理解 AI 背后的技术理念。免费报名通道开启中,点击阅读原文即可参与此次沙龙活动,9 月 7 日,期待你的参与!


2019-08-23 14:028003
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