大神中国行 | 亚马逊AWS机器学习总监Alex Smola携手地平线， 分享MxNet的那些事

雷锋网(公众号：雷锋网)【AI科技评论按】3月28日，地平线机器人技术公司创始人余凯博士，携手亚马逊AWS机器学习总监Alex Smola、亚马逊AWS解决方案架构师邓明轩以及地平线机器人技术公司算法副总裁黄畅，他们即将联袂献上一出好戏——大牛讲堂。

本次讲堂由地平线大牛讲堂与雷锋网联合主办，届时雷锋网【AI科技评论】硬创公开课斗鱼平台将会同步线上直播本次盛会（扫描海报中直播二维码报名围观）。往期还曾邀请过山世光、贾扬清、张正友等技术大牛分享前沿科技。

本期共分为两个部分：第一部分为Alex Smola和邓明轩的主题分享，第二部分为上述四人的圆桌对谈，如果你想获知业界最新动态、大牛最IN看法，直接在文末报名，切莫错失良机！

活动信息

主题： Scaling Deep Learning with MxNet

时间：2017年3月29日

地点：中国科学院计算技术研究所 一层报告厅

形式：线下报名参与+线上直播

嘉宾介绍

嘉宾-Alex Smola

* 曾就读于慕尼黑工业大学、意大利帕维亚大学物理系,毕业后在美国电话电报公司(AT&T)做研究工作。
* 1996年在慕尼黑工业大学获得硕士学位；
* 1998年在柏林工业大学取得计算机科学博士学位，之后在澳大利亚国立大学担任研究院和研究小组组长。
* 2004 – 2008年，在NICTA研究中心统计机器学习项目担任项目负责人；
* 2008 – 2012年在雅虎的从事研究工作；
* 2012 – 2014年在谷歌担任研究。2013年加入卡内基·梅隆大学担任教授。
* 2015年共同成立了马里亚纳实验室；到目前一直供职于Amazon网站服务部并担任机器学习总监。
* 至今已发表200余篇论文和多本学术专著。

演讲主题

使用MxNet实现快速、可扩展、定制化深度学习

主题概要：搭建一个能够根据用户不同情况做个性化内容推荐和用户参与度估计的深度学习系统，会遇到哪些挑战。比如这些系统在处理动态时序数据时，就需要依赖非参数的隐变量的模型，诸如LSTM。

另外，我还将讨论如何在MxNet这个高效率并行分布深度学习框架中，去实现可扩展的深度学习模型。最后，我还将着重讨论编程模型、它的执行引擎以及如何用线性缩放在数百个GPU上有效地分布计算等问题。

嘉宾介绍-邓明轩

* 亚马逊AWS解决方案架构师；
* 拥有15年IT 领域的工作经验，先后在IBM，RIM，Apple 等企业担任工程师、架构师等职位；
* 目前就职于AWS，担任解决方案架构师一职。
* 喜欢编程，喜欢各种编程语言，尤其喜欢Lisp。喜欢新技术，喜欢各种技术 挑战，目前在集中精力学习分布式计算环境下的机器学习和深度学习算法。

演讲主题

使用MXNet实现可扩展学习

主题概要：如今，深度学习已成为诸如计算机视觉，自然语言理解及推荐引擎等前沿领域的持续推动力。深度学习能获得这样的进步，主要原因在于其高度的灵活性以及用户便于使用的深度学习架构。在本次演讲中，我们将为大家介绍如何使用强大的扩展深度学习框架，Mxnet。课程结束时，你将体验到深度学习框架在不同情境下的应用，比如应用于计算机视觉及推荐引擎等。同时，你也将接触到如何使用预先设定的深度学习AMIS及CloudFormatio Templates(模型/样板)去加快你的发展速度。

圆桌论坛嘉宾

嘉宾-余凯

余凯博士，地平线机器人技术（ Horizon Robotics ）创始人& CEO。中组部“”国家特聘专家，机器学习专家，互联网人工智能领域全球领导者之一。前百度研究院执行院长，百度高级技术总监，曾领导百度深度学习研究院（ IDL ），多媒体技术部（语音，图像），图片搜索产品部等团队。

嘉宾-黄畅

黄畅博士，地平线机器人技术（ Horizon Robotics ）联合创始人&算法副总裁。本科、硕士以及博士毕业于清华大学计算机科学与技术系，曾经在美国南加州大学和 NEC 美国研究院担任研究员。2012年加入百度美国研发中心，2013年参与组建百度深度学习研究院（ IDL ），任高级科学家、主任研发架构师。长期从事计算机视觉、机器学习、模式识别和信息检索方面的研究，作为相关学术界和工业界的知名专家，发表的论文被引用超过3929次，拥有多项国际专利。

共同演讲主题：

开元生态与应用落地。

线下报名方式

扫描下方二维码即可进入报名页面填写表单。

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