課程

• 機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))算法和應(yīng)用

  機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))算法和應(yīng)用

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  工程師

• 重構(gòu)和單元測(cè)試——軟件內(nèi)部質(zhì)量提升

  本課程為期2天，從了解什么是重構(gòu)、單元測(cè)試；對(duì)人的要求和益處是什么、對(duì)產(chǎn)品的影響和結(jié)果怎么樣；到更重要怎么做重構(gòu)和單元測(cè)試。

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  測(cè)試經(jīng)理

• TensorFlow 架構(gòu)和應(yīng)用

  幻燈片算法講解,結(jié)合代碼分析

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  架構(gòu)師

• 人工智能概況和前沿展望

  了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國(guó)際人工智能的主要流派和路線，了解國(guó)內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域

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  架構(gòu)師

• 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理、算法和應(yīng)用

  深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理、算法和應(yīng)用

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  架構(gòu)師

• GAN生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

  GAN生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

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  架構(gòu)師

• 深度學(xué)習(xí)前沿 - 谷歌變形金剛架構(gòu)及其應(yīng)用

  深度學(xué)習(xí)前沿 - 谷歌變形金剛架構(gòu)及其應(yīng)用

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  架構(gòu)師

• 圖神經(jīng)?絡(luò) Graph Neural Network (GNN)

  之前深度學(xué)習(xí)主要關(guān)注例如文字的序列結(jié)構(gòu)、例如圖片的平面結(jié)構(gòu)，現(xiàn)在處理這些數(shù)據(jù)的做法也比較成熟，關(guān)注序列任務(wù)的NLP領(lǐng)域多用RNN、Transformer、CNN對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Encoder，而關(guān)注平面結(jié)構(gòu)的CV領(lǐng)域更多使用CNN及其各種變體對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Encoder。在現(xiàn)實(shí)世界中更多的數(shù)據(jù)表示并不是序列或者平面這種簡(jiǎn)單的排列，而是表現(xiàn)為更為復(fù)雜的圖結(jié)構(gòu)，如社交網(wǎng)絡(luò)、商品-店鋪-人之間的關(guān)系、分子結(jié)構(gòu)等等。
  圖(graph)是一個(gè)非常常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，現(xiàn)實(shí)世界中很多很多任務(wù)可以描述為圖問(wèn)題，比如社交網(wǎng)絡(luò)，蛋白體結(jié)構(gòu)，交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及很火的知識(shí)圖譜等，甚至規(guī)則網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如圖像，視頻等)也是圖數(shù)據(jù)的一種特殊形式，因此圖是一個(gè)很值得研究的領(lǐng)域。

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  工程師

• 隱私計(jì)算原理和應(yīng)?

  本課程在于幫助學(xué)員掌握隱私計(jì)算（privacy computing）技術(shù)的概念、原理、技術(shù)組成與應(yīng)
  ?場(chǎng)景和應(yīng)??式，了解該技術(shù)的起源、背景、發(fā)展和現(xiàn)狀；掌握相關(guān)框架和?案。

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  工程師

大會(huì)議題