09/Dec

UCan下午茶

用云的方式快速落地你的AI梦想

今,人工智能技术已经渗透到生活中的方方面面,国内外大多数企业都已离开“尝鲜期”进入“AI落地期”,各种形式的人工智能部门甚至研究院亦如雨后春笋般应运而生。

那么,具体到AI的应用落地,目前有哪些方向和落地方案可供参考?有没有一些方法能简化AI产品的研发过程?大家所熟知的深度学习、计算机视觉、NLP等技术如何解决业务问题?12月9日,杭州。2017“UCan下午茶"收官战,我们将聚焦AI技术的落地实践,通过人工智能服务快速构建方法论、AI技术具体落地案例等内容分享,和你一起探寻人工智能的应用边界。

随配送网络的最终形态会直接影响到配送和运营的效率, 用户的体验等。那配送网络到底如何建立? 如何针对不同商家的特征分配最合适的配送范围?如何能够达到单量规模和用户体验的平衡点?

随着人工智能应用逐渐渗透至各行各业,AI逐渐受到产业界的关注,各大公司开始搜集数据、算法和算力资源。在产品化AI服务的过程中,普遍都会遇到基础资源管理、使用、封装等等问题,如何提升AI产品研发效率,简化非核心业务的研发流程值得大家思考。

范融 【下载PDF】

结合UCloud在AI PaaS产品研发过程中遇到的问题与挑战与大家分享如何构建一个高可用的异构AI计算平台,以及构建过程中的挑战与解决方案,讲师将深度剖析AI平台的三大挑战:高可用的AI训练与在线服务应用实现,如何保障业务99.99%的可用性;通用的兼容平台,兼容常见AI框架与存储系统,横向支持各类AI需求;性能优化实践,如果构建高性价比的AI训练和在线服务。

宋翔 【下载PDF】

本议题将介绍如何在后端服务器平台上对深度学习的推理性能进行深入优化,内容涵盖高性能计算库(MKL和MKL-DNN)和框架(Intel发行版Caffe)的使用、注意事项以及一些经验教训。鉴于开源项目还没有特别高效的RNN实现,故还会介绍如何设计一个基于CPU的,高效的,可以媲美甚至超越GPU的RNN实现。

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专业文章 01
《快速落地AI应用 你可以参考这些平台和方法》

如果说前50年是AI的潜伏期,那么,2017就是人工智能的全面爆发年。我们在各行各业都可以看到AI的身影,包括各厂商推出的自研AI算法,以及满屏的基于AI的智能化探索和研究。无可否认的是,人工智能技术已经渗透到生活的各个领域当中。那么,在AI技术实际落地的过程中,会遇到什么样的瓶颈?基于深度学习的框架这么多,企业该如何选择最适合自己的那一条道儿?

专业文章 02
《UCloud AI Train重磅来袭 打造智能一体化训练平台》

近日,UCloud推出了UAI Train 智能一体化训练平台,结合此前已推出的UAI Service、GPU及安全屋等AI系列产品,UCloud现已初步形成一站式AI全服务。UAI Train灵活便捷的训练任务托管服务,能够帮助用户摆脱资源采购运维烦恼,降低AI使用门槛;同时,平台采用按需付费模式,降低AI成本投入,避免闲置资源浪费。

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