COSCon'21 人工智能（A）论坛介绍
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| 作者、编辑：Corrie
| 设计：朱亿钦、宋传琪
第六届中国开源年会 (COSCon'21) 将于 10月30-31日 由开源社举办。
本次年会将采取线上线下相结合的形式，北京、上海、深圳、成都、珠海、大连、无锡、福州八城联动，1个主论坛，15个分论坛，线上线下同时进行。
01
人工智能（A）论坛介绍
人工智能正在推动新一轮的信息化创新。在过去十年中，人工智能领域的很多核心技术通过开源得以快速发展。未来的十年，让我们共同去探索和开创！
02
论坛出品人及出品标准
星爵
LF AI & Data 基金会董事会主席，开源向量数据库项目Milvus创始人，开源基础软件公司Zilliz创始人兼CEO
范晶晶
开源组织Datawhale创始人，开源社执委会成员
人工智能（A）论坛出品标准
机器学习、深度学习和人工智能领域的开源软件、算法、硬件及应用；
拒绝推销
03
论坛讲师
吴宇
个人简介：
拥有丰富的AI安全攻防经验，发表过多篇AI安全SCI/EI论文，拥有多个部委级安全项目和SaaS安全产品落地经验，现在聚焦于云安全，web安全领域。受到低碳想法的影响，成立greencode组织，意在通过AI/代码分析技术来辅助实现低碳的目标。greencode希望通过开源python代码的VS插件，来迈出低碳目标的第一步。
演讲主题：《greencode》
内容摘要：
在低碳的大趋势下，很多厂商选择使用硬件优化或者传统软件工程的方式来降低能耗。开源项目greencode利用静态程序分析+AI技术，从新的角度来发现高能耗的代码，方便开发者编写出低能耗的程序，助力低碳技术的落地。
目标听众：
对于AI，代码分析，低碳感兴趣人，可以了解AI是如何辅助代码分析工具进行程序能耗分析的。
段石石
个人简介：
网易云音乐学习平台与框架负责人，TensorFlow、PaddlePaddle、MXNet、TFLearn等多项机器学习框架源码贡献者，百度AICA杰出毕业生、PaddlePaddle布道师。目前负责网易云音乐内部机器学习平台基础设施建设，立志将企业内部机器学习任务流标准化、流程化、去黑盒化；
演讲主题：
《机器学习平台在网易云音乐的技术实践内容摘要：
1. 机器学习平台在网易云音乐背景；2. 机器学习平台基础架构，架构核心思路；3. 机器学习模型落地各业务落地问题，与平台化解决思路
a. 模型与工程化问题：大规模资源调度与分布式等工程化技术沉淀；
b. 模型黑盒与业务黑盒：数据标准化，打通全链路， 核心数据展示分析；
c. 脏、杂、累活收拢：开发环境、业务监控等机器学习运维工具；
4. 两个最佳实践
a. 大规模图神经网络如何基于平台落地；
b. 大规模稀疏训练从数据到模型推理；
5. 未来发展
a. MLOps覆盖到开发、调度、运维等全链路；
b. 由于机器学习工程化的挑战越来越多，平台、工程侧将负担落地更多有挑战性的任务。
目标听众：
机器学习相关从业人员、算法工程、算法平台从业人员、对机器学习平台落地感兴趣的技术管理者。高洋
个人简介：
商汤科技高性能计算技术执行总监。
硕士毕业于中国科学院研究生院，曾任职阿里巴巴核心系统研发部和百度系统部，研发互联网高性能计算基础设施；曾任职中国工程物理研究院高性能数值模拟软件中心，研发高性能科学计算基础框架。
目前在商汤担任数据与计算平台高性能计算团队负责人，带领团队研发了业界知名的深度学习推理系统 PPL，并于今年 7 月对社区开源。（社区 ID：高叔叔）
演讲主题：《OpenPPL 的前世今生 —— 商汤自研 AI 推理引擎的实践之路》
内容摘要：
商汤科技从 2015 年开始研发推理引擎 PPL，经过数个大版本的迭代和打磨，目前已经支撑公司十几条业务线的上百种产品业务场景，部署设备量超过 5 亿。PPL 提供对非常多后端的支持，对各个后端提供极致的性能优化方案。
本次演讲将介绍 PPL 的发展历程、基本结构、典型的优化方法和简单的使用方法，以及在业务线落地中的使用体验。最后将简述 OpenPPL 作为 PPL 的开源版本，未来面向社区的发展规划。
目标听众：本次演讲主要面向 AI 行业的开发者，听众将能从演讲中收获关于 AI 推理引擎的基础知识、典型的优化方法和最佳实践。同时，通过介绍 OpenPPL 在业务落地中的实践，期望能给观众带来「学以致用」的收获。
高丰
个人简介：
开放数据中国”联合创始人及执行主任、AI SPACE 合伙人“。在高丰的领导下，开放数据中国持续面向政府及数据源提供如何建设开放透明数据项目的指导和咨询，并建立社群放大数据利用者的声音。他是 SODA 赛事模式的设计者、上海开放数据创新应用大赛的联合发起人。他是上海白玉兰开源开放研究院开放数据顾问、复旦大学数字与移动治理实验室研究员、中国互联网协会青年专家。他在 2019年被选为耶鲁大学世界学者（World Fellow），并被授予“30位新生代数字人才”、“数据科学 50 人”、“英国杰出学友职业成就奖(中国)”。
演讲主题：《当AI数据遇上开放：中国数据开放协议的探索》
内容摘要：
伴随国家数字化战略，进一步推动数据流动和创新是当务之急。因此在推动代码开源的同时我们希望能大力推进数据开放，而数据开放协议究竟该如何制定？又如何从开源协议中汲取经验和教训？该分享将以中国本土数据开放协议的制定和推广为案例予以探讨。
目标听众：
掌握数据资源的数据发布者，能够了解到如何开放数据并使用数据开放协议；
数据的应用者，能够了解需要如何解读数据开放协议，并推动数据发布者去采用合理的协议予以数据发布；
开源开放的社区热衷者，能够共同搭建生态推进对数据开放的认知和支持。
吴京京
个人简介：
北京邮电大学人工智能学院在读硕士，微软中国自然语言处理实习生，python-wechaty作者，chatbot以及深度学习技术爱好者。
演讲主题：《基于wechaty和paddlepaddle的智能对话机器人》
内容摘要：
python-wechaty是一个让开发者快速开发出智能聊天机器人的框架，使用一套代码即可运行在多种不同IM平台，例如微信、企业微信、微信公众号、钉钉、飞书以及WhatsApp等。丰富的插件能够让开发者快速实现对话平台对接，如微软QnaMaker、LUIS 拥有接口简单易懂，插件轻松扩展，平台一键适配等多种特性.
目标听众：
自然语言处理工程师和研究者、对话爱好者
卢建晖
个人简介：
微软 Cloud Advocate ，前微软最有价值专家，前微软技术社区区域总监，现致力于云原生，移动应用，人工智能的技术布道。
演讲主题：《Tensorflow.NET 为.NET 开发添砖加瓦》
内容摘要：
你是.NET开发人员吗？你知道.NET 学习也能做深度学习吗？你希望你的.NET方案进入人工智能领域么？请不容错过本次课程。Tensorflow.NET是基于.NET的原生深度学习框架，为.NET程序员和团队提供原生性能的Tensorflow体验。让你可以用C# / F#写最酷的人工智能应用。
目标听众：.NET开发人员
范涛
个人简介：
微众银行联邦学习研发负责人，人工智能资深研究员，具备 8 年以上大规模机器学习系统和大数据相关应用实践经验，当前主要聚焦于机器学习、联邦学习在工业界应用落地等。发表联邦学习相关技术专利 40 多项和多篇学术论文。FATE 开源项目发起人（目前 FATE 是全球最活跃的工业级联邦学习开源项目）。硕士毕业于中国科学技术大学，加入微众银行前，曾任职于百度、腾讯。
演讲主题：《FATE：工业级联邦学习开源生态建设经验分享》
内容摘要：
随着大数据的进一步发展，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势。同时，大多数行业数据呈现数据孤岛现象。如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下, 进行跨组织间数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。主题将会分享全球首个工业级联邦学习开源项目相关建设经验
目标听众：计算机，机器学习从业者。从演技中获取隐私计算落地技术
王翔宇
个人简介：
Milvus 数据库高级研发工程师，热爱技术开源，热衷于写各种各样的工具和插件。
演讲主题：《Milvus 向量数据库技术揭秘》
内容摘要：
非结构化数据是未来的数据核心，然而相比结构化数据，却尚未形成成熟的基础软件栈。为了大幅提升向量检索和分析效率，推进 AI 应用的落地，Milvus 开源向量数据库应运而生。
自 2019 年 10 月开源以来，Milvus 获得了全球 1000+ 用户的支持，成为当前最受欢迎的开源向量数据库。本次演讲将会介绍 Milvus 从一个想法变成一个被广泛使用的产品的过程，以及在这个过程中有哪些技术难点，解决的思路又有哪些。
目标听众：数据科学家、数据工程师、其他开源爱好者。
陈迪豪
个人简介：
目前担任OpenMLDB PMC以及第四范式平台架构师，曾担任小米云深度学习平台架构师以及优思德云计算公司存储和容器团队负责人。活跃于分布式系统、机器学习相关的开源社区，是HBase、OpenStack、TensorFlow、TVM等开源项目贡献者。通过了AWS Solution Architect认证，并在Austin OpenStack Summit、CPP Summit、Strata Hadoop Conference、ML Summit、ECUG、GIAC、BDTC等国内外会议上做过技术分享。演讲主题：
《基于OpenMLDB落地高性能AI应用》内容摘要：
作为针对AI场景落地设计的新型数据库，OpenMLDB在功能和性能上都比传统OLTP数据库和MPP框架有更多优化，本次分享将介绍基于OpenMLDB来落地高性能AI应用。目标听众：
AI应用开发者，数据库或大数据从业人员。我们在人工智能（A）论坛等你！
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