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开始时间 :
2019-11-7 14:00
活动地点 :
鹏城实验室
已报名人数 :
0
报名截止 :
2019-11-7 14:00

沙龙主题:OpenIDL深度学习框架及应用探讨
时间:11月7日周四  下午2:00~4:30
地点:鹏城实验室A座四楼410启智讲堂

演讲主题:

1、深度学习框架的技术挑战与发展趋势-一流科技袁进辉
2、OpenMMLab项目及MMDetection开源框架介绍-商汤科技陈恺
3、开源许可证解读-北京大学法学院            

主讲嘉宾:



袁进辉,2008年7月自清华大学计算机系获得工学博士学位,获得清华大学优秀博士学位论文奖,连续多年获得美国国家技术标准局组织的视频检索评测比赛的第一名。2013年加入微软亚洲研究院从事大规模机器学习平台的研发工作。2014年,发明了当时世界上最快的主题模型训练算法和系统LightLDA,只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型,该技术成功应用于微软在线广告系统。2015年至2016年底,专注于搭建基于异构集群的深度学习平台,项目荣获微软亚洲研究院院长特别奖 (top 1%)。2017年创立北京一流科技有限公司,致力于打造分布式深度学习平台的事实工业标准。

主题:深度学习框架的技术挑战与发展趋势

内容简介:

深度学习算法,计算力和大数据是驱动本次人工智能浪潮的三驾马车。深度学习软件框架上承各种算法应用,下接底层硬件,被视为人工智能行业的操作系统,成为国际巨头的兵家必争之地。Google TensorFlow和Facebook PyTorch已成为当前业界应用最广泛的深度学习框架,这是否就是技术和市场收敛的终局呢?我们不这么认为。OneFlow作为一家国内创业公司,自2016年底开始研发一套全新技术架构的深度学习框架,该框架在大规模计算上有显著优势,并已开始服务于头部客户。

在本次交流中,OneFlow将和同学们分享我们对深度学习框架的技术挑战及发展趋势的一些思考:深度学习框架是否会昙花一现?深度学习框架技术路线是否已收敛?深度学习框架之争是否已尘埃落定?动态图与静态图是否不可调和?深度学习框架只支持数据并行是否就够了?深度学习框架从技术上还有什么未解的硬核问题?深度学习框架是否会出现标准化?国内自研深度学习框架如何破局?



陈恺,本科毕业于清华大学,并在香港中文大学获得博士学位,在计算机视觉顶级会议上以第一作者身份发表多篇论文,MMDetection开源框架作者。

主题:OpenMMLab项目及MMDetection开源框架介绍

内容简介:

为了提高学术界算法的可复现能力以及推动行业学术交流,从2018年年中开始,香港中文大学-商汤科技联合实验室启动OpenMMLab计划,并首先开源了计算机视觉基础库MMCV和物体检测代码库MMDetection,发布至今已获得超过七千star。今年六月,OpenMMLab第二期发布,发布了多个重要更新:MMDetection升级到1.0,提供了一大批新的算法实现,同时全新发布了动作识别库MMAction,骨骼关键点分析库MMSkeleton,超分辨率库MMSR。本次演讲将介绍OpenMMLab项目并对MMDetection开源库进行重点介绍。





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