TIC 2018:云服务助力人工智能全速起航 | U刻
  • TIC 2018:云服务助力人工智能全速起航

    栏目:最新活动
    由国内领先的中立云服务商 UCloud 主办的 Think in Cloud 2018 于 5 月 15 日在北京富力万丽酒店隆重举行。

    Think in Cloud(以下简称“TIC”)已连续举办四届,TIC 2018 除主会场外,还设置了三场平行分会场,包括新技术创造新价值企业专场、人工智能的应用实践专场,以及区块链安全应用落地实践专场。

    来自云计算、人工智能、大数据、区块链等领域的技术专家、行业精英汇聚一堂,传达最前沿的技术热点与行业洞察,分享技术在行业及应用场景中的实践案例,推动新技术进一步落地。

    人工智能的应用实践专场

    人工智能技术在近几年来取得突破性进展,深度学习、机器学习等热门技术已经应用到自动驾驶、培训教育、广告和客户服务等各个领域。

    在 5 月 15 日下午的人工智能的应用实践专场上,UCloud 研发副总裁杨镭,UCloud AI 平台技术专家宋翔,驭势科技人工智能技术负责人潘争,UCloud  实验室负责人兼高级研发总监叶理灯,第四范式智能客服负责人、资深数据科学家刑少敏,以及北京褚时科技 CEO 李曙光等人工智能领域的专家、学者、企业人士以及媒体记者等齐聚一堂,共同探讨如何利用新技术助推机器学习、深度学习、视觉计算等 AI 技术和应用迅速落地。

    人工智能的发展历程大致可以分为技术驱动、数据驱动以及情境驱动三个阶段,自动驾驶、智能客服等都是在特定使用情境里的人工智能。

    得益于大数据、物联网、云计算等技术的发展,人工智能的兴起有了良好的数据和技术支撑,如何运用云环境构建特定情境下的人工智能成为 TIC 2018 人工智能应用实践专场的热议话题。

    UCloud AI 平台技术专家宋翔

    如何快速、低投入地验证和展开 AI 应用业务?UCloud AI 平台技术专家宋翔给出了自己见解——公有云能够为 AI 技术赋能,让 AI 应用快速落地。

    AI 初步入门,必须了解哪些场景需要 AI 赋能,如何快速验证 AI 技术,如何高效地实现 AI 迭代,这个过程中会面临诸多问题,其中基础环境配置及 AI 系统建设是很重要的环节。

    宋翔表示,公有云除了能够提供计算、存储、网络这样的基础资源外,还能提供云主机、Docker 容器、负载均衡等基础架构,供用户搭建自己的 AI 平台。

    UCloud 还提供平台级的 PaaS 服务,用户可以在 PaaS 层的 UAI-Train 上搭建自动调度的 AI 训练平台,在 UAI-Inference 上开发在线服务平台,进行快速的 AI 任务部署。

    驭势科技人工智能技术负责人潘争

    自动驾驶是人工智能技术的典型应用场景,驭势科技人工智能技术负责人潘争分享了 UCloud GPU 服务器在自动驾驶领域的应用实践。

    他表示:“练好模型预测,如人、车、车道线的实时监测对自动驾驶来说至关重要,汽车的行车速度很快,为了降低延迟,整个监测过程必须由前端来完成,只有做到几十毫秒甚至几毫秒的延迟处理才能保证遇到行人及意外情况时及时刹车。”

    驭势科技采用嵌入式 GPU+CPU 加速以及低成本车规级的 FPGA 加速技术,在自动驾驶领域取得了良好的应用成果。

    UCloud 实验室负责人兼高级研发总监叶理灯

    构建机器学习系统与云计算密不可分,UCloud 实验室负责人兼高级研发总监叶理灯从软件架构的角度剖析了如何基于云服务,搭建高可用、低成本的机器学习系统,为与会嘉宾讲解了 UCloud 运用云服务降低机器学习领域的成本和技术门槛的思路与实践。

    构建 AI 机器学习系统需要 Build、Train 和 Inference 三个步骤。

    叶理灯从技术的角度深入地讲解了免运维、弹性扩展、高可用以及按需付费的机器学习在线推测系统的搭建方法,并通过头像识别、OCR、AI 应用市场等实际案例,为嘉宾深入浅出地讲解了 UAI-Inference 在实际应用场景的落地情况。

    第四范式智能客服负责人、资深数据科学家刑少敏

    国际领先的人工智能技术与服务提供商——第四范式智能客服负责人、资深数据科学家刑少敏分享了 AI 技术在智能客服领域的应用实践。

    智能客服的基本工作流程包括语音识别、意图识别、对话管理、答案选择等一系列流程。

    通过机器学习,以及知识库、知识图谱的不断完善,已经由原来的机器为辅发展到当前的机器为主、人机协作的模式,为用户节约了大量的客服成本。

    北京褚时科技 CEO 李曙光

    最后,北京褚时科技 CEO 李曙光分享了 AI 技术在教育培训领域的应用实践。

    语音识别、图像识别等技术被分别应用于自动口语评测、自动作文评测及手写识别等教育领域,不仅将教师从繁重的阅卷工作中解放出来,也能帮助学生进行大量的模拟训练,大幅提高学生的学习成绩。

    虽然人工智能技术在近几年取得了飞速的发展,然而其在实践领域的应用仍处于起步阶段,参会观众对于如何实现技术落地仍然存在诸多疑问。

    在 TIC 2018 人工智能应用实践专场的提问环节,与会者踊跃提问,专家讲师不停为在场观众答疑解惑,得到了参会者的一致好评。

    后续我们还将对 TIC 2018 大会进行深度技术解析,对 AI 感兴趣的读者请持续关注。

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