活动推荐 | Google、Facebook、Twitter一线大牛和你一起聊AI

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太平洋时间4月12日,AI NEXTCon 技术峰会主会场(官网:http://aisv18.xnextcon.com)将在硅谷举行,本次大会汇集了 50 多位来自Microsoft、Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb、Twitter、Salesforce、IBM 的技术大牛,其中包含谷歌新任 AI 主帅 Jeff Dean、Pinterest 首席科学家、斯坦福教授 Jure Leskovec、Facebook AI 资深研究员田渊栋等多位AI领域的资深人士。


对于AI研究者和工程师来说,这是场不可多得的技术盛宴。


那么没能参加硅谷现场峰会的同学,如何获得与大牛近距离交流的机会呢?


不用担心,你可以参加 5 月 12 日由 AICamp 举办的硅谷峰会的北京分会,将邀请 Google Brain、Facebook、Twitter 讲师和国内讲师,联手TalkingData、滴滴出行打造线下+线上相结合的技术沙龙。


来看看你可以邂逅哪些大牛讲师:


演讲嘉宾及介绍


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(Jeff Dean Google·硅谷峰会主题演讲视频首发观看)


演讲主题:《使用深度学习打造智能系统》(英文演讲视频,中文字幕)

嘉宾介绍:谷歌人工智能部门总负责人,创立并领导谷歌大脑团队、谷歌的深度学习和人工智能研究团队。研究语音识别系统、计算机视觉、语言理解和各种机器学习任务。他是一名美国国家工程院院士,美国艺术与科学学院,计算机协会的研究员(ACM),一位美国科学促进协会(AAAS)和ACM奖得主计算和Mark Weiser 奖。


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Xiaobing Liu    Google Brain


演讲主题:《大规模深度序列化Sequence to Sequence建模》 (中文演讲+问答讨论)

嘉宾介绍:谷歌大脑资深研究员。专注于 Tensorflow 和关键应用,以及把深度学习应用于谷歌产品的改进,如谷歌广告、谷歌Play推荐和谷歌翻译和医学大脑。他曾在 2017 年 ACL 项目委员会和 AAAI 2017 年会议主席期间任职,其中包括一些顶级会议的出版物。


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田渊栋 Facebook


演讲主题:《搭建可扩展的增强学习框架》 (中文演讲+问答讨论)

嘉宾介绍:Facebook 人工智能研究科学家,致力于研究游戏中的深度强化学习和深层非凸模型的理论分析。他是 DarkForest  ( Facebook 电脑 Go 项目)的首席研究员和工程师。在此之前,他是谷歌自动驾驶汽车团队的软件工程师/研究员。他是 2013 年 ICCV Marr 奖的获得者,因其在图像校准中对非凸优化的全局最优解的研究而获奖。


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谢志勇    Twitter


演讲主题:《Twitter 使用 Parameter Server 方法的在线机器学习系统》(中文演讲+问答讨论)

嘉宾介绍: Twitter 技术主管


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许鹏飞  滴滴


演讲主题:《使用人工智能技术打造智慧出行平台》(现场演讲)

嘉宾介绍:滴滴出行高级技术专家、地图事业部视觉计算团队负责人,曾在微软任资深应用科学家。长期致力于推进人工智能技术在业务产品中的应用并创造用户价值,曾负责和参与多个人工智能产品的落地。


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王小辉   TalkingData


演讲主题:《设备上的 AI:趋势和挑战》 (现场演讲)

嘉宾介绍:TalkingData 数据科学家


现场参与提问互动,可有机会获得精美礼品哦!


本次单场奖品:

1、AI技术图书

2、神秘科技范的奖品


年度奖品:我们会对参与过 AICamp 活动的小伙伴抽取年度大奖:美国NEXTCon 技术大会门票+往返机票


活动时间:


2018-05-12  09:00-17:45


活动地点:


北京市东直门外大街 39 号院 2 号楼 502-腾云大学


营长专属福利


点击 阅读原文 或者 扫描下方二维码 报名,输入优惠码 121319 即可享受减 5 元优惠票价。


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关于主办方


AICAMP: AICAMP(全球AI技术训练营)


致力于人工智能领域的全球技术社区。总部在西雅图硅谷,社区覆盖硅谷,西雅图,纽约,洛杉矶,多伦多,中国,欧洲,澳大利亚等多地区。美国技术工程师会员 2 万多(全球5万)。 社区有超过 300 多名来自于Microsoft, Amazon,Google , Facebook, Uber, Twitter, Airbnb, Intel, LinkedIn, Yahoo, Nvidia 等团队的顶级技术大咖讲师, 在美国累计举办超过 100 多场线下技术沙龙,黑客马拉松,  在线技术讲座和培训,大部分技术讲座同时向全世界直播。


网站:http://www.xnextcon.com, http://blog.xnextcon.com. 

Twitter: @atiglobalorg 

微博:aicamp

微信号:aicampsv 

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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