内含福利 | 世界人工智能大会:对话大咖,深挖机器学习的商业应用

机器学习在各行业展现巨大潜力,从制造业到电商,再到医疗和文化领域,助力企业解决实际问题,如预测销售、优化供应链、辅助医疗决策及促进文化艺术创新。TensorFlow作为关键技术平台,将于世界人工智能大会分享其在商业应用中的成功案例。

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机器学习作为人工智能时代的关键技术突破,已经在日常生活中广泛应用,给用户带来便利。越来越多的企业也通过机器学习,解决生产和经营中的难题。

传统制造业应用机器学习,部署系统异常检测方案,预测组件寿命,避免生产意外停机,每年可节省数千万人民币;电商平台应用机器学习,提高销售预测准确率,优化供应链管理,实现供应链端决策智能化和自动化;医疗大数据平台应用机器学习,优化用户意图理解,智能导引分类,帮助用户更快确认就诊科室和医生;还有独立开发者应用机器学习,在音乐、文化领域取得独特的跨界创新。这些应用,也正在不断启发别的领域的企业和开发者继续创新。

机器学习开源平台TensorFlow是这些应用开发背后的推动者。在今年的世界人工智能大会上, TensorFlow将邀请国内外不同领域,数十位重量级嘉宾,共同探讨机器学习如何在商业中应用,帮助企业和开发者解决现实生活的问题。


机器学习已经帮助谷歌

提供更出色的产品和服务

640?wx_fmt=jpeg听力受损后,如何与家人、朋友保持实时沟通?旅行在外,如何用陌生的语言表达自己所想?

谷歌的工程师们利用机器学习开发了Live Caption实时字幕功能,在手机上将音频或视频实时自动生成字幕,帮助听觉障碍者了解对话内容;在谷歌翻译中,内置了强大的神经网络机器翻译技术,让机器翻译符合不同语言的特征,让结果更准确、更接近人工翻译。

本次论坛, TensorFlow全球产品总监将带来更多前沿分享,深度解析机器学习的内核。


机器学习已经帮助企业

解决生产和经营难题

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本次论坛的圆桌环节,通用电气贝克休斯副总裁将分享如何确保安全生产、预测组件寿命和系统异常、避免意外停机。网易严选算法总监将分享如何实现季节性商品销量预测、提升用户点击、节约仓储和供应链成本。腾讯医疗大数据科学家将分享如何优化用户意图理解、为医院、医生和病人提供更优质的服务。

圆桌环节将是一次思想的碰撞和深入的探讨,帮助更多人思考如何应用机器学习解决企业发展中的难题。


机器学习也已经在文化

和艺术领域取得突破与创新

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音乐和科技也能碰撞出火花?千年前的敦煌壁画服饰如何与现代时尚融合?小程序如何化身移动的中医药专家?

既是音乐爱好者也是机器学习研究者的Anna Huang,开发了巴赫Doodle,能将所有的旋律转变成巴赫风格的曲子。兰州大学的武强博士在机器学习的支持下,收集整理了5万多张敦煌壁画服饰数据,并将其应用在创新服饰设计元素之中。安徽中医药大学的胡继礼老师开发了一款小程序,通过机器学习采集了4万3千多条数据,覆盖137种中药切片的照片,帮助学生随时随地了解中药的性状功效、饮片类型。

这些前沿的机器学习研究者们都将来到本次论坛,分享机器学习在文化和艺术领域取得突破的经验。

以上这些案例,都将在今年的世界人工智能大会TensorFlow主题论坛将为大家深度解析,帮助你了解如何应用机器学习解决现实生活中的问题。同时,TensorFlow主题论坛还将带来为期两天的特色展览 - 偷偷告诉你,小时候熟悉的吃豆小人游戏白蛇传都会以绝妙的形式出现!

8月30-31日,与行业大咖们面对面交流,体验最新最酷“黑科技”,就在上海世博中心TensorFlow主题论坛及特色展览。扫码或点击阅读原文,立即报名!

640?wx_fmt=png即刻扫码报名,与权威大咖,现场交流。

还有来自TensorFlow的福利!留言写出你最希望机器学习帮你解决的问题(可以是任何问题),点赞数前三的留言用户将获得技术大神的标配—TensorFlow双肩包一个。

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温馨提示:

大会仅支持提前注册报名,不接受现场报名。

点击阅读原文,免费报名,席位有限! 

基于开源模型的教学实训智能体软件,帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答,提升效率与效果,提供学生全时在线练习与指导,实现教学相长。 智能教学辅助系统 这是一个智能教学辅助系统的前端项目,基于 Vue3+TypeScript 开发,使用 Ant Design Vue 作为 UI 组件库。 功能模块 用户模块 登录/注册功能,支持学生和教师角色 毛玻璃效果的登录界面 教师模块 备课与设计:根据课程纲自动设计教学内容 考核内容生成:自动生成多样化考核题目及参考答案 学情数据分析:自动化检测学生答案,提供数据分析 学生模块 在线学习助手:结合教学内容解答问题 实时练习评测助手:生成随练题目并纠错 管理模块 用户管理:管理员/教师/学生等用户基本管理 课件资源管理:按学科列表管理教师备课资源 屏概览:使用统计、效率指数、学习效果等 技术栈 Vue3 TypeScript Pinia 状态管理 Ant Design Vue 组件库 Axios 请求库 ByteMD 编辑器 ECharts 图表库 Monaco 编辑器 双主题支持(专业科技风/暗黑风) 开发指南 # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build 简介 本项目旨在开发一个基于开源模型的教学实训智能体软件,帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答,提升效率与效果,提供学生全时在线练习与指导,实现教学相长。
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