2018 年机器学习和人工智能的两场盛会

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IEEE 每年发布一份来年十大技术趋势的年度榜单。2018 年的榜单是由围绕人工智能和机器学习的多个话题组成的。深度学习被IEEE 评为2018 年最热门的趋势。

神经网络通过分层的概念来提取特征。通过将这些多层的输出组合起来，更深的网络层才能够从数据中分析出更深入的结果。这是关于深度学习的核心概念。去年的深度学习方法已经打破了许多领域的现有基线，包括图像处理、文本分析，甚至还有语音识别。最近，InfoQ 从行业领袖们的深度学习话题中探索了一些观点和想法，其中包括Dylan Raithel 的《使用TensorFlow 和Kubernetes 构建GPU 加速工作流》，Michael Stiefel 的《关于人工智能的未来》，以及Srini Penchikala 的《苹果如何实时地识别手写的汉字》。

为了深入了解深度学习及AI 和ML 的趋势，InfoQ 将主办两场软件会议，其主题包括特征深度学习、自动驾驶汽车架构等的创新进展，以及机器学习模型的特征提取。第12 届 QCon 伦敦大会(3 月 5 日至 7 日) 将在 Westminster 召开。 QCon.ai 大会(4 月 10 日至 11 日)，这是软件工程师协会 (SWEs) 的首届 AI/ML 软件大会，也将在 San Francisco 湾区举行。这两场会议的议题都由各领域杰出的工程师选定，都将围绕以学习、促进和提高以数据为中心的技能而进行。

相较于 QCon.ai，QCon 伦敦大会的主题覆盖范围更广 (伦敦大会有 18 个学科的交叉主题)，这次会议的特色是由 Eric Horesnyi ( streamdataio CEO) 主持的人工智能追踪：“人工智能的实践与前沿”。人工智能追踪相关的话题将大量的从 Horesnyi 在金融交易领域中应用机器学习的实践经验中获得。此外，在超过 100 个演讲的整个日程表中，关于深度学习的演讲包括:

• 《跨越空间和时间的神经网络》，深度学习的引入 (Dave Snowden，VMWare SWE)

• 《用游戏来推动人工智能革命》,NVidia 的 AI GPU 计算平台介绍 (Alison Lownes，NVidia 的开发者)

• 《自动驾驶汽车的架构》，将自动驾驶汽车设计成一个平台 (Matt Ranney，uber 首席设计师)

• 《迷宫跑步者》，关于强化学习的主题讨论 (Katherine Beaumont，ML 顾问)

QCon.ai 大会是两场会议中的第二场，是由 InfoQ 主办的首场年度机器学习和人工智能会议。QCon.ai 的口号是为开发者应用人工智能。这是一个为 SWEs 而设计的会议，他们需要在日常工作中高效的应用机器学习和人工智能，QCon.ai 的会议将帮助应用程序开发者更好地学习这些用例。本次大会还邀请了 Stitch Fix、Google、ebay、Uber、Stripe 等公司的演讲者。

虽然规模比 QCon 伦敦大会要小，QCon.ai 的特色也恰是一个完整的专门探讨用于机器学习、人工智能和数据工程的会议。包括与成熟的 ML 使用者的话题讨论 (短而聚焦宽度的谈话和更长的案例研究)、与创新者进行的小组讨论、思想领袖的演讲，以及与 AMAs 的工程师们的隔空讨论。

QCon.ai 将会有 8 个主题，其中包括一个致力于深度学习应用和实践的完整主题。深度学习主题由Supranamaya Ranjan(coinbase 的工程师主管) 主持，他将专注于对IEEE 标注出的2018 年最热门趋势技术的应用经验扩充及分享。此外， Brad Klingenberg (stitchfix 的副总裁级数据科学家) 将主持两个关于连续数据和 ML 应用实践的主题讨论。在 QCon.ai ，你还会听到类似下面这样的主题演讲：来自 Google 的 Holden Karau 的《不需要数据科学家的端到端的机器学习》， Mikhail Kourjanski (Paypal 的首席数据架构师) 和 Gurinder Grewal (Paypal 的首席风险架构师) 关于《大规模数据实时欺诈预防方法》的探讨， Anthony Navarro (Udacity 的机器人和自动驾驶汽车产品主管) 和 Jendrik Joerdening (Akka Germany 的数据科学家) 分享的如何在很短的时间内建造一个自动驾驶赛车的细节。

QCon.ai 大会的一个显著特色是 codelabs。在 QCon.ai 大会上你会发现，除了常规的主题演讲、小组讨论、AMAs 之外，还有 Codelabs，它为与会者提供了使用 AI 工具进行工作实践的机会，同时假如你有问题的话，也可以得到现场解决，比如解决一段代码中棘手的问题，或者与实验室的创建者简单聊聊你自己的用例。

Andrew Ng(百度前首席科学家，Coursera 联合创始人，斯坦福兼职教授) 在他很受欢迎的 Courseria 课程《神经网络和深度学习》中 (最新版更新于 1 月 15 日) 将机器学习称为新电力。Ng 之前描述过一个世纪以前的电力如何取代蒸汽动力的机器，并改变了运输、制造业、农业和医疗保健行业。电力将我们的社会转变为我们今天所知的现代社会。Ng 认为，人工智能现在同样具有这种变革的能力。

机器学习是你需要关注的趋势之一。我们都听说过深度学习和 Google 正在使用它做的那些很酷的事情，但我认为企业应用产品的所有者可能需要更多这样的特性。虽然进入这个领域并不容易，但我认为机器学习是软件工程师应该掌握的一种技能。

——Sander Mak，Luminis 科技的软件工程师，《Java 模块化开发》的作者，2018 年 QCon 伦敦大会的发言人

QCon 伦敦大会和 QCon.ai 大会是 2018 年的两场以 AI 和机器学习转化为中心主题的软件大会。AI 和诸如深度学习之类的 ML 话题对于 SWEs 的技能栈来说已经变得至关重要。这将是开启和增强 SWE 人工智能旅程的两个范例。

QCon 伦敦和 QCon.ai 的登记报名工作已经开启。参加 QCon 伦敦大会，请在 1 月 27 日之前登记，费用为 1569 英镑 (优惠了 300 英镑)。首届 QCon.ai 大会的门票价格是 1695 美元 (优惠了 100 美元)，请在 2 月 17 日之前完成登记。详情请咨询 info@qconlondon.com 或 info@qcon.ai 。

英文原文链接： Machine Learning and Artificial Intelligence - Two Conferences to Attend in 2018

感谢冬雨对本文的审校。

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