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活动主题：深度学习沙龙

解构机器学习实践

活动时间：10月13日 13:30-17:30

活动地点：上海市田林路142号华鑫慧享中心小白楼

人数：200-250人

活动介绍

60年来，人工智能经历了从爆发到寒冬，再到野蛮生长的历程。“互联网预言家”凯文·凯利提出，人工智能将是未来20年最重要的科技。人工智能时代已悄然而至，未来是AI时代，人工智能已经飞入寻常百姓家了。

毕竟，再不学可能真的要被时代的洪流卷走了。

GDG 联手个推 本次特邀到在深度学习应用方面颇有研究的专家，来为大家分享他们的心得，千万不要错过这次AI工程师们的交流盛会！

嘉宾

孔晓泉

机器学习方向-谷歌开发技术专家（Google Developer Expert for Machine Learning)。TensorFlow 和 TensorFlow Addons contributor。上海 TensorFlow User Group (TFUG) 社区主要组织者。Rasa (an open-source conversational AI framework) SuperHero contributor 和 Rasa 中国社区 Founder。曾就职于 Alibaba Group 从事 NLP (Natural Language Processing) 算法和框架研发工作。拥有多年的 NLP 算法研发和落地经验。

分享大纲：

《TensorFlow Keras 自定义组件的实现机制和代码实践》

l  TensorFlow Keras 简介

l  Keras 原生扩展机制

l  TensorFlow Keras 扩展机制

l  编写你的自定义扩展代码

l  面向代码编程

段石石@网易云音乐机器学习负责人

段石石，五年互联网从业经验，开源爱好者，TF、MXNet、PaddlePaddle、TFLearn contributor，知乎专栏作者，推荐算法出身，因在腾讯工作期间参与无量核心开发，由算法转ML SYSTEM。目前就职于网易云音乐，负责云sa音乐整体机器学习框架的应用于研发，为云音乐提供大规模机器学习框架与基础算法应用能力，目前的兴趣点在大规模机器学习框架、图网络等。

分享大纲：

《TensorFlow在云音乐上的一些实践》

l  网易云音乐基础业务介绍

l  机器学习框架在云音乐基础介绍：TensorFlow、thanos

l  推荐搜索业务实践（坑+TF2.0尝鲜）

l  NLP基础业务实践（flink+TensorFlow）

l  算法平台赋能

潘凌越

现任爱奇艺资深工程师，负责Android架构及TensorFlow在移动端上的创新，参与直播手势识别，AI虚拟主播和无挡脸弹幕等项目，擅长于移动端上的视频图像处理及应用

项朝辉 曹克丹

项朝辉，个推高级算法工程师

拥有丰富的AI项目实践经验，在文本分类与聚类、词法与句法分析、语义分析、声纹识别等方面均有深入的研究。目前专注于自然语言处理、机器学习等相关的研发实践。

曹克丹，个推高级算法工程师

多年深耕于移动端开发领域，目前专注于机器学习等相关领域的研发实践。已有多项图像分类、目标检测、轮廓提取等计算机视觉方面的项目成果得到应用。

 分享主题：《基于Tensorflow lite 的移动设备上手势识别应用》

江岸青

江岸青，早稻田大学博士生，2017年加入日本人工智能公司Datasection进行有关图像处理领域研究并帮助多个日本公司进行人工智能项目的落地，后在复旦大学进行有关应用物理与强化学习相关的合作研究。

分享内容：

我分享的主题：TensorFlow在强化学习中的应用 

大纲：在本次分享中，将会介绍强化学习的一些前沿算法研究，并且介绍一下Tensorflow Agents强化学习库

日程安排

13:30-14:00 签到&自我介绍

14:00-14:45 《TensorFlow在云音乐上的一些实践》

网易云音乐机器学习负责人  段石石

14:45-15:30  《基于Tensorflow lite 的移动设备上手势识别应用》

项朝辉，个推高级算法工程师；曹克丹，个推高级算法工程师

15:30-16:15 《TensorFlow Keras 自定义组件的实现机制和代码实践》

孔晓泉，机器学习方向-谷歌开发技术专家

16:15-16:30 茶歇 & 抽奖 & 合影

16:30-17:15  

潘凌越，爱奇艺资深工程师

17:15 - 17:45 《TensorFlow在强化学习中的应用  》

江岸青，早稻田大学博士研究助理

现场福利：

我们保持了GDG一贯的作风，不仅为大家准备了超级丰富的茶歇

还为大家准备了各种各样丰富的周边礼物&学习书籍！

在此要特别感谢各位提供支持的合作伙伴们！

福利一：技术书籍

《深度学习》

《解析深度学习：语音识别实践》

《图片处理、分析于机器视觉》

《深入理解机器学习：从原理到算法》