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2021-06-09 14:08 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

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从原始功率读数到医学成像,机器学习对许多行业产生了深远的影响。我们的人工智能和机器学习课程是明年最受欢迎的课程之一,今年我们将提供30多个主题,从构建更好的客户服务聊天机器人到制造业自动化目视检查。

如果您在明年加入我们,以下是九个你不想错过的人工智能和机器学习课程。

1.利用人工智能自动化能源和制造业的视觉检查在这一课程中,你可以从两家正在积极利用机器视觉塑造实用商业解决方案的全球公司学习。AES是一家全球电力公司,致力于建设一个以绿色能源为基础的未来。为了完成这项任务,他们正在利用谷歌的AutoML Vision,关于云服务器,严格限制无人机在风电场运营中的使用,以自动识别缺陷,提高检查的速度和可靠性。我们的第二位演讲者来自LG CNS,它是LG Corporation的全球子公司,也是韩国最大的IT服务提供商。LG的智能工厂计划是建立一个自主的工厂,以最大限度地提高生产力,质量,淘客推广怎么做,成本和交付。通过在边缘设备上使用AutoML Vision,他们在制造过程中通过视觉检测解决方案检测各种产品的缺陷。

2.构建游戏AI以获得更好的用户体验了解移动游戏工作室DeNA如何将AI集成到其下一代移动游戏中。本课程将重点介绍DeNA如何在谷歌云平台(GCP)上构建其流行的手机游戏Gyakuten Otherlonia,以及他们如何集成基于AI的帮助。DeNA将分享他们如何设计、培训和优化模型,然后解释他们如何使用Cloud ML引擎构建一个可扩展和健壮的后端系统。

3.云AI:用例驱动技术(Spotlight)今天的企业比以往任何时候都更依赖AI来更有效地接触客户,提供他们期望的体验,提高效率,合肥大数据,推动整个组织的发展。Andrew Moore和Rajen Sheth与谷歌云的三位主要人工智能创新者联合利华(Unilever)、贝莱德(Blackrock)和澳大利亚福克斯体育公司(FOX Sports Australia)一起讨论GCP和云人工智能服务(如Vision API、视频智能API和云自然语言)如何使其产品更加智能化,谷歌的张量处理单元(TPU)正在彻底改变数据科学家的工作方式。一周的训练时间已经成为过去,现在你可以在几分钟内训练很多模特,就在笔记本上。敏捷性和快速迭代将神经网络引入到常规的软件开发周期中,许多开发人员正在加速机器学习。机器学习专家martingrner将介绍tpu,然后深入研究它们的微体系结构秘密。他还将向您展示如何在日常项目中使用它们以加快迭代速度。事实上,Martin不仅会演示,还会在TPU上实时培训本次会议中介绍的大多数模型。

5.Sling Media的无服务器和开源机器学习本次会议涵盖了Sling对谷歌云无服务器机器学习平台的增量采用策略,使数据科学家和工程师能够快速建立与业务相关的模型。Sling将解释他们如何使用深度学习技术来更好地预测客户流失,开发一个传统的管道来为模型服务,并增强管道的无服务器性和可扩展性。Sling将分享最佳实践和经验教训,如何租用服务器,变换

6.了解地球:带Kubeflow管道的ML卫星图像表包含全球科学和经济活动的宝贵指标。为了将其地理空间数据转化为结论,笛卡尔实验室建立了一个数据处理和建模平台,所有组件都在谷歌云上运行。笛卡尔利用包括Kubeflow管道在内的工具作为其模型构建过程的一部分,以实现高效的实验、协调复杂的工作流、最大限度地提高可重复性和重用性,并按比例部署。本课程将解释如何在Kubeflow管道中实现机器学习工作流,并介绍在实践中使用这些工具的一些成功和挑战。

7.虚拟助理:揭开神秘面纱并部署在本课程中,真正云服务器,您将学习Discover如何围绕Dialogflow构建客户服务解决方案。Discover的数据科学团队将解释如何执行您的客户服务战略,以及如何在您将代理的Dialogflow"模型"部署到生产之前对其进行最佳配置。

8.通过AIToday的零售商重塑零售业必须深入了解每一位客户,以赢得并保持他们的忠诚度。在这节课上,诺德斯特罗姆和迪斯尼解释了他们是如何使用人工智能来创造引人入胜和高度个性化的客户体验的。此外,谷歌合作伙伴皮特尼·鲍斯(Pitney Bowes)将讨论他们如何预测奢侈品零售品牌的信用卡欺诈行为。本次会议将讨论针对零售业的谷歌新产品,以及它们如何适应零售商更广泛的数据驱动战略。

9.针对ML和HPC工作负载的GCP上的GPU基础设施ML研究人员想要一个GPU基础设施,他们可以快速启动,在生产中一致运行,并根据需要动态扩展。了解GCP的各种GPU产品和ML经常使用的功能。从那里,我们将讨论他们如何在GCP上管理GPU计算基础设施的真实客户案例。我们将介绍新的NVIDIA特斯拉T4和V100 GPU、快速入门的深度学习虚拟机映像、低成本的抢占式GPU、与Kubernetes引擎(GKE)的GPU集成等等。

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