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尊敬的嘉宾：
我们诚挚地邀请您出席于2018年11月14日-15日在北京国贸大酒店举办的2018英特尔®人工智能大会。这场世界级的人工智能盛会将汇聚业界近2000多名国内外人工智能领域最具影响力的专家学者，行业领袖，架构工程师，高级数据分析师，高级技术工程师及媒体共同参与此次盛会，同时我们也邀请了30多家合作伙伴共同展示人工智能领域的最新解决方案，产品及技术应用，此次大会将围绕人工智能领域的技术前沿、产业趋势和热点问题进行分享，您可以和众多重量级嘉宾以及行业专家进行面对面交流，共同打造世界顶尖的人工智能合作交流平台。
- 通过此次峰会，您将：
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- 聆听来自英特尔和业界专家学者对于人工智能的发展趋势和创新策略的剖析；
- 聆听国内著名人工智能学者周志华教授分享“关于深度学习的一点思考”以及对于人工智能发展趋势前瞻；
- 深入了解英特尔如何引领人工智能革命，在提供最广泛的人工智能产品组合的同时积极赋能开发者，通过技术使得更多开发者和企业实现人工智能；
- 亲身体验英特尔动手实验室基于英特尔®AI平台的演示和实践；
- 深度探讨及分享4个分论坛近20场人工智能领域的技术话题；
- 与20多个获奖学术论文作者共同就人工智能技术及话题进入深入讨论；
- 近距离接触业界知名人工智能领域的技术专家，面对面交流最新业内资讯，体验英特尔最in科技以及30多家合作伙伴带来的最新人工智能解决方案，扩展商业网络，挖掘潜在商机；
特此，我们诚邀您在百忙中拨冗莅临此次峰会，希望通过本次峰会，和您一起推动社会变革，为产业赋能。借助人工智能的力量，我们能够以前所未有的方式探索自然和人类、已知和未知的领域、驱动产业的智能升级。
2018英特尔®人工智能大会，我们制造最热的话题，邀请最顶尖的专家，建立最强大的沟通平台，带动最in的互动体验，当然还有最燃的神秘大礼物等待您的到来。
英特尔中国敬邀
2018年9月
11月14日
11月15日
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13:30 - 13:45
- 欢迎致辞 – AI，在实践中前行！
- 杨旭，英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁
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13:45 - 15:15
- 突破理论，践行AI
- Naveen Rao，英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理
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15:15 - 15:45
- 关于深度学习的一点思考
- 周志华教授，南京大学计算机科学及技术系主任、人工智能学院院长
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15:45 - 16:15
- 从人工智能到超级大脑
- 王龙，腾讯云副总裁
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16:15 - 16:45
- 数据时代，人工智能产品创新与实践
- Jonathan Ballon，英特尔公司物联网事业部副总裁
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16:45 - 18:10
- 人工智能展示区互动/学术海报
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09:00 - 09:45
- 人工智能和大数据的革新
- 戴金权，英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO
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09:45 - 10:15
- 人工智能研究：物理学、隐私和大脑
- Casimir Wierzynski，英特尔人工智能产品事业部全球研究负责人
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10:15 - 10:45
- 数据科学实现的开源工具
- 刘茵茵，英特尔人工智能产品事业部全球数据科学负责人
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10:45 - 11:15
- 百度大规模深度学习应用实践和开源AI框架PaddlePaddle
- 于佃海，PaddlePaddle技术负责人，百度NLP技术委员会主席
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11:15 - 12:00
- 智能时代的计算演进
- 宋继强，英特尔中国研究院院长
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12:00 - 13:00
- 午餐/人工智能展示区互动/学术海报
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13:00 - 17:30
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动手实验室/技术论坛/人工智能展示区互动
- 动手实验室一
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主题一：利用Coach学习强化学习
薛文哲 英特尔深度学习工程师主题二：使用英特尔®OpenVINO™进行对象检测推理，使用英特尔®VTune™ Ampilifer进行性能分析
赵桢 英特尔技术咨询工程师
胡英 英特尔技术咨询工程师
- 动手实验室二
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主题一：在英特尔®AI平台上训练和推理
马晓玮 英特尔AI 技术解决方案工程师
曹慧燕 英特尔AI 技术解决方案工程师主题二：数据分析及AI流水线介绍，演示及实战
利智超 英特尔资深软件工程师
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动手实验室/技术论坛/人工智能展示区互动
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13:00 - 17:30
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技术论坛
- 英特尔®至强®可扩展平台AI性能介绍
- 基于Pytorch的神经网络模型压缩技术
- 英特尔人工智能造福人类
- 基于英特尔®至强®处理器超算的高效神经网络学习
- 在边缘实现深度学习的前沿研究
- 特征抽取与边框回归：目标检测方法新进展
- 高能效智能感知系统信号处理框架和集成电路设计
- 英特尔®人工智能开源软件介绍
- 深度神经网络计算优化
- 语音模型中的迁移学习
- 跨媒体关联分析与智能
- 爱奇艺AI视频云架构实践
- Myriad X 概述和3D 卷积神经网络在Myriad X上的实现
- 人工智能在医学影像中的应用实践
- 从边缘到云端，使用Intel® OpenVINO™ 加速AI应用模型推理
- Analytics zoo: 基于Apache Spark和BigDL的数据分析及人工智能流水线
- 智能化基础平台，加速企业AI布局
- 英特尔®至强® 平台基于nGraph的分布式TensorFlow训练
- 英特尔® 人工智能在金融行业的应用
- 破解AI商业化困境之利器—AutoML
- 英特尔® DL Boost®指令及其在深度学习中的应用
- 英特尔®至强® 平台的Tensorflow优化
- 英特尔® FPGA赋能人工智能
- 英特尔® 人工智能开发者伙伴计划介绍
- 英特尔® 物联网视频解决方案介绍
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技术论坛
*此日程将会持续更新，最终版日程以现场为准
- 英特尔
- 浪潮集团
- 鲲云科技
- 北京地平线技术有限公司
- 青云
- 清华同方
- 优云数智
- 京东公司
- 美的集团库卡机器人（中国）有限公司
- 大疆创新
- 触景无限科技（北京）有限公司
- 北京文安智能技术有限公司
- 英特尔® AI Builders：健培科技有限公司
- 慧影医疗科技（北京）技术有限公司
- 睿视智觉
- 西安盈谷网络科技有限公司
- 第四范式(北京)技术有限公司
- 英特尔&阿里巴巴
- 中国电信北京研究院
- 百度
- 联想
- 北京云迹科技有限公司
- 腾讯优图实验室
- 深圳市星图智控科技有限公司
- 英特尔中国研究院/武汉大学/创客大爆炸
- 英特尔中国研究院/WWF/海康威视
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英特尔® Movidius™ Myriad™ X 视觉处理单元
英特尔® Myriad™ X, 第三代VPU视觉处理单元在计算机视觉和深度神经网络推理应用中以超低功耗提供了世界领先的边缘计算推理性能。
Demo1: AI加速引擎 - 基于Myriad™ X运行深度神经网络来做边缘推理。以电影片段的单路或多路视频流作为输入，实现的功能是对每一帧内的人形进行检测并用方框标注，总帧率可达60fps左右。
Demo2: 高性能AI Camera - 基于Myriad™ X运行MobileNetSSD的物体检测和MobileNet的物体识别网络推理。以Myriad™ X自带的ISP作为视频流输入，实现的功能是对Camera抓到的物体进行检测识别并用方框标注，帧率可以达到30fps以上。
基于英特尔® Movidius™ Myriad™ X 视觉加速器的智能交通解决方案
基于英特尔® Movidius™ VPU的视觉加速器是一款可以结合英特尔® OpenVINO ™ 工具套件，提供强大的深度神经网络推理能力，实现快速、准确的视频分析处理功能的产品。
英特尔® AI助力赛车运动
法拉利挑战赛是单模式的赛事系列。英特尔®部署无人机拍摄视频并使用AI进行分析，使用细粒度分类和few shot learning算法匹配车辆及车手。
RL Coach：强化学习开源框架
Coach是一个基于python开源强化学习框架，帮助开发者训练和开发自己的人工智能Agent，支持很多最先进强化学习的的算法，并与多个仿真场景集成方便开发者使用。
基于OpenVINO™ 和英特尔® FPGA的车牌识别系统
OpenVINO是英特尔®开发的免费工具包，支持高性能机器视觉以及深度学习推理应用场景。我们演示的是基于英特尔® FPGA PAC加速板（Arria® 10）的深度学习示例，用深度学习算法检测车辆/车牌（中国），车身颜色/类型，以及车牌（中国）内容识别。
Analytics zoo - 统一的大数据分析和人工智能平台
介绍了统一的大数据分析和人工智能平台 –基于Apache Spark 和 BigDL™的Analytics Zoo 的诞生背景，基本概况和怎样应用。这个演示展现了Analytics Zoo 实现例如”足球明星识别”，”图像再生” 等实际场景的演示。
下一代引入英特尔® DLBOOST技术的至强®可扩展处理器
DL Boost是一套用来加速深度学习的处理器技术，基于AVX-512扩展了新的矢量神经网络指令集。性能提升11倍，更好的TCO，为终端用户提供更一致性的体验。
英特尔® 神经计算棒二代
新一代多用途且高效的即插即用开发套件，由英特尔® Movidius™ Myriad™ X 视觉处理单元驱动。使用英特尔® 神经计算棒二代和OpenVINO™工具套件可以方便的进行智能设备原型开发。性能相当于上一代产品的8倍。
至强®可扩展处理器分析高密度细胞影像
提升M-CNN网络训练高密度影像的性能。
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基于FPGA加速方案的实时图像分类应用 - 由浪潮F10A FPGA卡提供计算力支撑内置英特尔® Arria™ 10 FPGA芯片
基于FPGA加速方案的实时图像分类应用，由浪潮NF5280M5 AI服务器及4片浪潮F10A FPGA加速卡提供计算力支撑，展示了高效率、低延迟、高准确率的实时图像分类方案。浪潮F10A FPGA卡内置英特尔® Arria™ 10 FPGA芯片，提供强劲性能。
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基于英特尔® Arria™ 10 FPGA SoC的鲲云AI边缘解决方案
鲲云AI边缘解决方案使用英特尔® Arria ™ 10 FPGA SoC 660，采用鲲云自主研发的定制数据流（CAISA）架构，提供16路1080p视频流的人脸、车辆、路况的实时检测，功耗36W。
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Matrix 360 度视觉感知方案基于英特尔® Arria™ 10 FPGA
地平线360度视觉感知系统搭载三块地平线自主研发的Matrix。自动驾驶计算平台通过摄像头安装位置的合理布局，以实现车身周围360无死角视觉感知检测。
密集人体分析方案基于英特尔® Arria™ 10 FPGA
XForce是基于地平线BPU2.0处理器架构的FPGA边缘AI计算平台。通过算法与芯片深度结合的软硬件联合优化，XForce具备强大的视觉感知能力，在功耗和性能方面相对GPU拥有更明显的优势，目前支持人体行为分析、视频结构化等功能。
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基于英特尔® 至强®可扩展处理器的青云深度学习平台
青云深度学习平台搭载英特尔® 至强®可扩展处理器与面向英特尔® 架构优化的Caffe深度学习框架进行人脸识别，目标检测，词向量训练等深度学习任务。
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慧眼达 - 基于Xeon® SP的智慧交通视频分析产品
慧眼达是一款基于视频算法和计算机视觉技术的智能交通视频分析产品。其核心功能包括交通数据采集、交通事件检测、设备状态评估及高速公路团雾检测。
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Ucloud AI:Inference基于Xeon® Scalable Processor的人工智能在线服务
通过UAI平台展示协助客户实现AI人工智能的训练任务和推断服务。
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身临其镜-基于英特尔® 酷睿® 处理器
身临其镜是应用于线下门店的场景营销屏，用户通过实时抠图功能体验虚拟场景切换，并结合体感实现2D、3D特效叠加，趣味小游戏等互动玩法，提升用户场景融入性和趣味性，刺激用户购买决策，线上分享进行社交传播，为商家赋能。身临其镜使用的CPU为英特尔® i5-6500处理器。
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基于英特尔® 至强® 与酷睿® 的AI工业视觉检测
该方案从工厂的生产线上实时抓取大量图像数据，经过预处理后发送至云端（私有云或公有云）。在云端使用至强可扩展处理器对这些数据进行训练。最后，根据不同的网络状况和时延要求，推理引擎可以部署在云端服务器或者前端的Core® i7处理器，以此来应用于不同的视觉检测场合。
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基于酷睿®i7 + OpenVINO的MANIFOLD2无人机计算平台
大疆创新是国内首家从事研发无人机全自动机场的团队。无人机自动机场，或称之为无人机自动运营平台，它的出现一步到位地解决了当前无人机充电难、操控难、存储难、通用化难的弊端，为无人机的多种行业应用搭建了从自动起飞、自动巡航、自动探测、自动回巢到自动数据分析这样一个五步一体的无人值守的闭环系统，大大拓展了无人机的应用场景并降低了终端用户的使用成本。
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角蜂鸟-基于英特尔® Movidius™ 的人工智能视觉套件
你画AI猜：通过角蜂鸟实现了一个趣味简笔画游戏，共350个关卡，小朋友进行命题绘画。角蜂鸟将画与其内置的350种物体做对比，得到相似度排名。当画的相似度达到前五名时，表示相似度很高，通过关卡。
人脸识别：借助角蜂鸟实现了一个实时的人脸识别程序。可在低算力的设备上运行，可现场注册人脸，支持单张人脸入库、多张人脸入库。
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基于英特尔® Movidius™ 视觉处理单元的智慧零售解决方案
文安智能基于Movidius™ 芯片发布的业内体积最小、功耗极低（约1.5W）、计算能力相对强大的Tarsier模块。基于Tarsier模块的产品：人脸客流智能机，客流统计一体机，鱼眼智能机。
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啄医生
健培“啄医生”基于英特尔® 至强® 可扩展平台打造，大大提高了医学影像诊断效率和确诊率，降低漏诊和误诊率。
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人工智能乳腺全周期健康管理一体机
全球科技巨头英特尔携手中国医疗AI独角兽汇医慧影共同开发了“人工智能乳腺癌全周期健康管理一体机”，该系统覆盖从乳腺癌预防筛查到随访监测全流程，为医院提供了可靠的端到端的人工智能解决方案。
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睿视智觉图片审核系统 - 基于英特尔® Arria™ 10 FPGA技术高效审核平台
目前，随着4G和即将到来的5G技术的引入，互联网上不断产生大量的图像和视频内容，内容提供商的一个主要问题是实现有效的检测。结合Vismarty 自己的AI算法和FPGA实现，与其它解决方案进行比较，证明了优于其他解决方案的处理速度。
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基于Xeon® SP的医真云智能辅助诊断系统
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解决人工智能全面落地痛点问题
第四范式先知AutoML是一款低门槛、自动化的AI应用构建工具，4Paradigm AIO 软硬一体化设计将第四范式先进的Auto ML技术和英特尔® Xeon® SP的硬件架构优势综合体现出来。
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瑕疵检测边缘计算
云边一体的工业边缘计算。利用阿里巴巴云计算平台在云侧完成模型训练，在靠近现场的边缘侧做推理和实时判断。结果反馈机械臂做实时处理。
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中国电信-英特尔®联合实验室人工智能综合平台
展示了中国电信和英特尔® 联合实验室在基于至强®平台所研发的人工智能基础平台，以及相关行业人工智能应用（网络优化、警情预测、智能农场、智能运维等等）。
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PaddlePaddle 是百度开发的深度学习框架套件，它有技术领先的核心框架和丰富的配套模块。百度和Intel合作基于MKL-DNN优化了PaddlePaddle在Xeon CPU上的性能。
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至强®可扩展处理器支持联想AI产品家族
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机器人，让人类更幸福
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腾讯优图AI摄像机以及优图盒子 — 基于英特尔® Movidius™ VPU
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首款基于英特尔® Movidius™ VPU的端处理家用AI摄像头
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基于至强®服务器的箭扣长城数字化及深度学习虚拟修缮
基于猎鹰8+无人机采集的数据，英特尔® 至强® 服务器重建箭扣长城高分辨率3D模型，深度网络自动检测长城上的裂缝和坍塌位置，3D-GAN网络自动生成城墙的缺失部分，这是AI首次应用于大型古建（数字化）修缮。
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英特尔端到端人工智能技术保护东北虎
野生东北虎保护端到端AI解决方案英特尔® Movidius驱动的智能相机用于现场野生动物识别。在云端，基于至强® 服务器平台的Re-ID技术用于老虎个体的数据提取和跟踪。
主会场
分会场
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- 杨旭
- 英特尔公司全球副总裁兼
- 中国区总裁
杨旭现任英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁，全面负责英特尔在中国的战略和运营杨旭同时也是英特尔公司核心管理团队成员，参与英特尔公司全球最高决策。
杨旭于1995年担任英特尔（中国）有限公司OEM销售经理，负责在华开发个人电脑OEM业务。其间，他推动了英特尔和中国PC产业的密切合作与共赢发展。2000年，他开始担任英特尔中国销售与市场营销事业部总经理。2005年，他被任命为英特尔公司营销副总裁兼英特尔亚太区总经理，与John Antone 共同承担这一职位。2007年，英特尔中国升格为直接向总部汇报的独立大区，杨旭成为英特尔公司营销副总裁兼英特尔中国区总经理。2009年杨旭升任英特尔中国区总裁。
在服务英特尔的30多年职业生涯中，杨旭曾在中国和美国担任过技术营销、客户营销和业务拓展等多项职务。
杨旭1990年毕业于美国密歇根州Flint市的GMI工程管理学院，获电机工程学学士学位。
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- Naveen Rao
- 英特尔公司全球副总裁兼
- 人工智能产品事业部总经理
Naveen Rao现任英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理。Rao和他的团队负责与人工智能和机器学习相关的深度学习技术，并致力于开发软硬件产品组合以支持深度学习技术的广泛部署。英特尔深度学习技术能加快处理复杂流程以及数据密集型流程的速度，例如图像识别和自然语言处理；同时，通过部署深度学习技术，英特尔®至强®和英特尔®至强融核™处理器在无人驾驶和个性化医疗等细分领域的性能也可以得到提升。
2016年英特尔收购了Nervana Systems，作为计算机架构师和神经科学家的Rao也随即加入英特尔。作为Nervana的首席执行官兼联合创始人，他带领Nervana成为深度学习领域中公认的领导厂商。在2014年创建Nervana之前，Rao曾担任高通公司的神经拟态机械装置研究员，着重研究人工系统中的神经计算和学习。Rao在职业生涯早期曾先后在Kealia公司、CALY Networks公司和Sun Microsystems公司担任工程师职务。
Rao从杜克大学获得了电气工程和计算机科学学士学位，在从布朗大学获得计算神经科学博士学位之前曾担任过10年计算机架构师。他在生物系统神经计算领域发表过多篇论文，并在视频压缩技术领域获得了专利。同时，Rao另有多项深度学习硬件、低精度技术和神经拟态的专利正在申请中。
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- 周志华教授
- 南京大学计算机科学及技术系主任
- 人工智能学院院长
周志华教授现任南京大学计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、校学术委员会委员。机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）创始人。欧洲科学院外籍院士, ACM/AAAI/AAAS/IEEE/IAPR Fellow。主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的研究工作。著有《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》(2012)与《机器学习》(2016)。在领域内一流国际期刊和顶级国际会议论文200余篇，据Google Scholar统计，论著被引用35000余次，H-index因子90。持发明专利24项，在产业界有广泛的应用。获国家自然科学二等奖、两次教育部自然科学一等奖、中国计算机学会“王选奖”、亚太数据挖掘卓越贡献奖等。担任《Frontiers of Computer Science》执行主编，《Machine Learning》,《IEEE PAMI》,《ACM TKDD》期刊编委。亚洲机器学习会议（ACML）发起人。担任IEEE ICDM 2016 大会主席、AAAI 2019程序委员会主席、将担任IJCAI 2021程序委员会主席。中国计算机学会人工智能专委主任，曾任IEEE CIS数据挖掘技术委员会主席等。
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- 王龙
- 腾讯云副总裁
负责大数据和AI相关产品和服务，毕业于清华大学，具有多年中、德、美三国工作经验，曾就职于eBay、西门子、VMware、猎豹移动等跨国公司。最近16年从事云计算领域及相关工作，负责VMware云计算旗舰产品、猎豹移动内容推荐产品的定义和交付。
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- Jonathan Ballon
- 英特尔公司物联网事业部副总裁
Jonathan Ballon是英特尔公司物联网事业部副总裁。Ballon掌管多个盈利细分市场，在创造更高收入的同时，筹划新部门，并搭建商业模式。此外，他的职责还包括通过多种营销渠道和方式扩大所有物联网细分市场的份额。他最为关注的是如何运用技术改善环境，提高人类生产力，提高教育水平，促进健康和延长寿命。在加入英特尔公司之前，他曾担任通用电气数字集团的首席战略官，参与撰写了该公司的工业互联网战略，为工业客户创造了价值逾5000亿美元的生产力机会。
加入英特尔之前，Ballon曾任通用电气工业互联网业务首席战略官和首席运营官，也曾担任思科公司企业副总裁，执掌战略和规划部门。目前，他还是硅谷多家创业公司及企业加速器的顾问和董事会成员。
Ballon拥有加州大学圣迭戈分校经济学学士学位，毕业成绩优异。他还持有匹兹堡大学战略规划和运营管理MBA学位。
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- 戴金权
- 英特尔高级首席工程师
- 大数据技术全球CTO
戴金权现任英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO，负责领导英特尔全球（硅谷和上海）的工程团队在高级大数据分析（包括分布式机器学习和深度学习）上的研发工作，以及和全球领先的研究机构（如UC Berkeley AMPLab、RISELab等）的技术合作。他是一位得到国际认可的，在大数据、云计算和分布式机器学习上的专家；他是O’Reilly AI Conference Beijing的联席主席, Apache Spark 项目的committer和项目管理委员会（PMC）委员，Apache MXNet项目mentor，以及BigDL项目创始人。
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- Casimir Wierzynski
- 英特尔人工智能产品事业部全球研究负责人
Casimir Wierzynski是英特尔人工智能产品事业部全球研究负责人。他负责领导研究团队发现、整合和培育新兴技术，助力下一代人工智能系统。Casimir 于2017年加入英特尔，此前他在高通负责领导研究团队，对神经形态计算、学习和人工智能规划、自动化机器人等领域开展研究。加入高通之前，Casimir在高盛担任副总裁，负责固定收益和信用衍生品的交易。
Casimir在麻省理工学院获得了电气工程学士学位和硕士学位。他在AT&T贝尔实验室完成了硕士论文，并作为英国马歇尔奖学金的获得者取得了英国剑桥大学数学学士学位。Casimir热衷于人工智能和大脑科学，于是离开金融领域，重返校园，获得了加州理工学院计算和神经系统博士学位。在加州理工学院，他利用大型神经记录对记忆巩固和睡眠之间的联系进行了研究。
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- 刘茵茵
- 英特尔人工智能产品事业部
- 全球数据科学负责人
刘茵茵在深度学习、强化学习、神经拟态计算和机器人研究领域拥有丰富的经验。她携手英特尔Nervana团队开发了开源深度学习框架--neno和英特尔Nervana Graph，将图像识别、图像定位、自然语言处理等最先进的模型应用到深度学习框架和解决方案中。刘茵茵是英特尔人工智能产品事业部全球数据科学负责人，她与数据科学部成员一起将深度学习和英特尔Nervana技术运用到不同行业领域的商业应用中。
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- 于佃海
- PaddlePaddle技术负责人
百度NLP技术委员会主席
百度主任架构师，PaddlePaddle技术负责人（总架构师），百度机器学习平台TOC负责人，百度NLP技术委员会主席。2008年毕业于北京大学加入百度，曾作为核心成员之一推动了百度搜索使用机器学习的排序算法。长期负责机器学习、语义计算、对话交互等技术方向，多年深度学习算法研发平台建设和产品应用经验。曾获2012年最佳百度人，2015年百度最高奖。
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- 宋继强
- 英特尔中国研究院院长
宋继强博士现任英特尔中国研究院院长。他的研究兴趣包括智能机器人与外界的交互技术，多种形态的智能设备创新，移动多媒体计算，移动平台的性能优化，新型人机界面，并为新的应用使用模式创建软件和硬件环境。
宋博士于2008年加入英特尔中国研究院，时任清华大学-英特尔先进移动计算中心应用研发总监，是创造英特尔Edison产品原型的核心成员。在Edison成功产品化之后，他推动开发了基于Edison的智能设备开发套件来促进Edison技术在创客社区的普及，并发明了称为交互式瓷器的新的设备类别。目前他致力于研发基于英特尔技术的智能服务机器人平台。
从2001年至2008年，他历任香港中文大学博士后研究员、香港应用科技研究院（ASTRI）首席工程师、北京简约纳电子有限公司多媒体研发总监等职。2003年，他研发的算法获得IAPR GREC 国际圆弧识别算法竞赛一等奖。2006年，他参加的计算机读图技术研究荣“获教育部高等学校科学技术二等奖” (第二完成人)。他是IEEE和CCF高级会员，在IEEE TPAMI、IEEE TCSVT、Pattern Recognition、CVPRICPR等国际期刊与会议上发表学术论文40余篇。
宋继强于2001年获得南京大学计算机专业博士学位，博士论文被评为全国优秀博士论文。
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- Stephen Thorne
- 英特尔市场销售集团人工智能
- 全球销售总监
Steve Thorne 是数据中心销售部门的人工智能销售总监。Steve及其团队负责英特尔人工智能产品和解决方案的全球销售工作。他在英特尔公司任职 23 年，担任过销售、产品营销和技术启动方面的领导职务。之前担任过 DCG 美洲销售总监、台湾台北技术启动总监和至强平台产品线经理。Steve拥有佐治亚理工学院的理学学士/计算机科学学位，现居加州圣克拉拉。
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- Ananth Sankaranarayanan
- 英特尔人工智能产品集团
- 高级总监
Ananth Sankaranarayanan 是英特尔人工智能产品部的高级总监，带领团队帮助全球客户和合作伙伴构建各种人工智能解决方案，在基于英特尔的平台上实现扩展和加速。在此之前，Ananth 还曾担任过大数据分析和 HPC 解决方案工程团队主管。他自 2001 年起在英特尔担任过多种工程领导职务，在提供首次生产“高性能计算”能力方面赢得了英特尔的最高认可。他拥有 2 项专利，撰写了多篇技术出版物，最近还参与合著了《面向自治网络的人工智能》(Artificial Intelligence for Autonomous Networks) 一书。
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- Neta Zmora
- 英特尔深度学习研究工程师
Neta Zmora 是英特尔人工智能实验室的一名深度学习研究工程师，他编写了一种用于神经网络压缩研究的开源 Python 软件包——Distiller。此前，Neta 曾担任英特尔计算机视觉研究组 DL 软件堆栈的首席软件架构师。
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- Anna Bethke
- 人工智能部门社交公益人工智能主管
Anna Bethke 是英特尔人工智能部门社交公益人工智能主管，负责领导和协调有关公平、透明和易于访问的人工智能系统设计的研究。此外，她还与社交公益组织建立了合作关系，通过英特尔的技术和人工智能专业知识实现其使命。在此之前她担任深度学习数据科学家，是英特尔人工智能实验室的成员，她还开发深度学习NLP算法，该种算法纳入了 NLP Architect 开源存储库。Anna 分别于 2009 年和 2007 年在麻省理工学院获得航空航天工程理学硕士学位和理学学士学位，此前曾在麻省理工学院林肯实验室和阿贡国家实验室担任地理空间数据科学家，以及在 Lab41 担任高级数据科学家。
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- Nicholas Della Cioppa
- 人工智能产品部软件产品
- 营销经理
Nicholas Della Cioppa 是英特尔人工智能产品部人工智能软件的产品营销主管。在其职业生涯之初，Nicholas 担任经济顾问，在对实际问题应用分析和大数据方面拥有近 10 年的经验。在加入英特尔之前，Nicholas 专注于应用经济研究，后来在美国多家初创公司工作，担任过战略、运营和市场营销领域的多种职务。Nicholas 拥有杜克大学经济学硕士学位和芝加哥大学布斯商学院的工商管理硕士学位。
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- 李三平
- 戴尔EMC中国研究院 首席科学家
李三平，戴尔，MC中国研究院首席科学家。毕业于美国麻省大学，获得计算机工程专业博士学位。目前主要从事机器学习、深度学习方面的研发工作，包括脉冲神经网络(SNN)，学习自动化与元学习在机器学习工作流和数据管理中的应用，深度学习优化工具提供对深度学习模型快速简便的构建和调校，以及多节点环境中的自动部署。
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- Paul Rietze
- 英特尔业务拓展高级总监
Paul Rietze 目前领导英特尔人工智能产品组 (AIPG) 的 OEM、LOEM 和 ODM 业务开发工作。他负责发起、评估和管理以人工智能为重心的战略商机、合作和联盟。他的目标是通过 OEM 推出和推广 AIPG 软硬件产品线，并通过制定和执行全球市场投放计划推动市场采用。
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- 程健
- 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院常务副院长、人工智能与先进计算联合实验室主任
程健，现为中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院常务副院长、人工智能与先进计算联合实验室主任、模式识别国家重点实验室研究员。分别于1998年和2001年在武汉大学获学士和硕士学位，2004年在中国科学院自动化研究所获博士学位。2004年至2006年在诺基亚研究中心做博士后研究。2006年9月至今在中科院自动化研究所工作。目前主要从事深度学习、人工智能芯片设计、图像与视频内容分析等方面研究，在相关领域发表学术论文100余篇，英文编著二本。曾先后获得中科院卢嘉锡青年人才奖、中科院青年促进会优秀会员奖、中国电子学会自然科学一等奖、教育部自然科学二等奖等。目前担任国际期刊《Pattern Recognition》的编委，曾担任2010年ICIMCS国际会议主席、HHME 2010组织主席、CCPR 2012出版主席。
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- 王勇涛
- 北京大学计算机科学技术研究所副研究员
北京大学计算机科学技术研究所副研究员，2009年毕业于华中科技大学图像所，获博士学位。2010-2011年在新加坡南洋理工大学淡马锡实验室从事博士后研究工作。目前主要从事文档图像理解、计算机视觉与深度学习应用方面的研究。作为项目负责人承担了国家自然科学基金、国家重大专项子课题、北京市自然科学基金等5项国家级省部级课题，和阿里巴巴、海信等知名企业成功开展了多项横向课题合作。已发表TIP、PR、ICCV、AAAI、MM等期刊/会议论文30余篇，并在无人车/无人机场景目标检测 (如CVPR 2018上举办的无人驾驶场景道路目标检测竞赛WAD, ECCV 2018上举办的无人机航拍目标检测竞赛VisDrone2018)、场景文字检测识别（ICDAR 2017上举办的中文场景文字检测识别竞赛RCTW-17和英文场景文字检测识别竞赛COCO-Text）等方向上多个权威国际评测竞赛上取得佳绩。
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- 乔飞
- 清华大学电子工程系电路与系统研究所副教授
乔飞，博士，清华大学电子工程系电路与系统研究所副教授。主要研究方向为低功耗集成电路系统设计，以及面向智能视觉感知的新型高能效信号处理架构和集成电路系统。先后承担国家自然科学基金，国家科技重大专项等支持的研究工作；并且与国内外企业开展广泛的合作研究。目前已经发表论文90余篇，包括集成电路设计领域重要的国际会议（如ISSCC，DAC，ISCAS和ISQED等）；并获得授权专利30余项。乔飞目前是IEEE协会VSPC TC委员和Publicity subcommittee主席，DISPS TC委员和Election Subcommittee主席，以及中国计算机协会嵌入式系统专委会委员。
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- 陶建华
- 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副主任
陶建华博士是中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副主任、研究员、所长助理，中国科学院大学首席教授和人工智能学院院长助理，中科院研究员，国家杰出青年基金获得者，国家标准化委员会人工智能工作组副组长。主要从事人工智能等方向，在国内外主要期刊或会议上发表论文300余篇，研究成果多次在国内外学术会议上获奖。先后担任国家863、国家重点研发计划等项目首席科学家，并多次承担国家自然科学基金、国家发改委等重点项目。目前担任中国计算机学会会士和常务理事、中国人工智能学会理事兼智能交互专委副主任、中国图象图形学会理事兼人机交互专委主任、中国中文信息学会理事兼语音信息专委副主任等，并担任多个主要国内外期刊编委，同时担任Interspeech、ACII、IEEE ICSP、IEEE MLSP、ISCSLP、NCMMSC等会议大会主席或程序委员会主席。
陶建华博士1996年毕业于南京大学，他于2001年在清华大学获得计算机专业博士学位。
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- 朱文武
- 现任清华大学计算机系副主任，信息科学与技术国家研究中心副主任
- 清华大学大数据研究中心副主任，国家973项目首席科学家
朱文武是AAAS Fellow、IEEE Fellow、SPIE Fellow，欧洲科学院院士。现主要从事三元空间大数据计算、跨媒体智能等研究工作。在多媒体计算与大数据分析等研究领域发表顶级国际论文300余篇，拥有国际专利发明50余项。现任IEEE Transactions on Multimedia 主编。曾7次获国际最佳论文奖，包括ACM Multimedia 2012年最佳论文奖和IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2001年最佳论文奖。获2012年度国家自然科学二等奖（排名第二）。
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- 周海维
- 爱奇艺容器云平台架构师
现担任爱奇艺深度学习平台架构师，并有嵌入式Java移植和性能优化等经验。现在主要做深度学习平台的设计和整合。主要关注容器云，高性能计算，深度学习等方向。
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- 陈玉荣
- 英特尔首席研究员、英特尔中国研究院认知计算实验室主任
陈玉荣博士，现任英特尔首席研究员、英特尔中国研究院认知计算实验室主任。负责领导面向英特尔未来平台的认知计算，特别是包括视觉分析及理解的视觉认知和机器学习研究工作。同时他也是英特尔研究院“视觉理解与合成”全球研究规划的共同负责人，驱动基于英特尔平台的智能视觉数据处理的技术创新。
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- 张云星
- 西安盈谷网络科技有限公司
- 人工智能研发经理
张云星，西安盈谷网络科技有限公司人工智能研发经理，长期从事图像处理及机器学习领域相关工作。加入西安盈谷网络科技有限公司后，将深度学习技术应用到医疗影像处理，主持并开发了多款单病种的辅助诊断系统。
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- 俞巍
- 英特尔人工智能技术架构师
俞巍，英特尔亚太和中国区数据中心AI销售和技术支持部AI架构师，新加坡南洋理工大学EEE博士，多年从事图像处理，模式识别，机器学习，深度学习相关的工作，支持业界多个AI应用落地。
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- 王璞
- 优云数智CTO
优云数智CTO，美国 George Mason 大学计算机博士，北大计算机硕士，擅长分布式计算、大规模机器学习、海量数据处理，曾任 Google 广告部门数据平台构架师。
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- 赵桢
- 英特尔视觉计算产品技术咨询
- 工程师
为英特尔全球范围的合作伙伴及战略性目标客户基于英特尔从边缘计算端到服务器端硬件平台提供英特尔软件工具的技术支持。帮助客户，集成 Intel MKL-DNN, Intel OpenVINO 和高性能函数库（Intel MKL/IPP/DAAL）到用户的实际应用项目上，实现基于英特尔硬件架构上深度学习框架和神经网络模型优化，加速客户AI/CV应用的性能。
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- 乐鹏飞
- 英特尔高级技术经理
高级技术经理，英特尔数据分析研发中心
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- 江宇
- 阿里云EMR技术专家
江宇，阿里云EMR技术专家。从事Hadoop内核开发,目前专注于机器学习、深度学习大数据平台的建设。
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- 涂威威
- 第四范式资深机器学习架构师
涂威威，第四范式资深机器学习架构师。在大规模分布式机器学习系统架构、大规模机器学习算法设计和应用、在线营销系统方面有深厚积累。涂威威曾在百度凤巢从事广告点击率预估工作，设计开发了百度机器学习计算框架 ELF。目前就职于第四范式，是第四范式先知平台独有的大规模分布式机器学习框架 GDBT 的设计者，将 AutoML 及迁移学习应用到工业界并取得显著的效果提升。涂威威也是NIPS 2018 AutoML比赛负责人、PAKDD 2018/2019比赛主席、PRICAI 2018 AutoML Workshop主席。
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- 傅晟
- Intel AIPG TensorFlow 优化组资深软件工程师
傅晟，Intel AIPG TensorFlow 优化组资深软件工程师，长期从事针对IA的各种HPC相关软件的优化，包括机器学习，计算机图形和生命科学。
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- 薛文哲
- 英特尔人工智能产品事业部深度学习工程师
薛文哲在Intel AIPG算法组做深度学习工程师并领导nGraph分布式架构。他之前在Mayo Clinic，Arizona做医疗图像分析的研究并在Arizona State University取得了生物信息的博士学位。他在电子科技大学取得了通讯工程专业的本科学位。
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- 李卫锋
- Movidius中国团队应用工程师
在2017年加入Intel Movidiu中国应用工程师团队，之前在TI工作9年，在ZTE工作4年。擅长DPS编程和程序优化。目前负责MyriadX上shave和NCE的程序开发和优化。
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- 刘斌
- 亚太和中国地区市场拓展经理，英特尔可编程解决方案集团
刘斌目前在英特尔可编程解决方案事业群(PSG)工作，负责亚太和中国地区的FPGA新业务拓展，其业务目标包括了数据中心相关市场以及虚拟化和人工智能技术领域。刘斌拥有近20年的FPGA应用经验和专长，在最近5年左右主要专注加速技术和业务实现。
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- 姚伟峰
- 英特尔云人工智能资深架构师
姚伟峰，英特尔云人工智能资深架构师。姚伟峰在AI算法和解决方案方面具有6年经验。在英特尔之前，姚伟峰曾作为算法lead参与了猎豹个性化新闻推荐系统和百度地图高架桥定位系统的开发工作。在英特尔，姚伟峰主要负责和客户一起合作把英特尔的AI平台落地到中国一线云服务厂商的平台和产品中去。姚伟峰持有5项专利。
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- 何轲
- 英特尔平台解决方案架构师
何轲，2012年毕业于英国University of Strathclyde电子电气工程专业，现在英特尔物联网事业部视觉团队担任平台解决方案架构师。主要的职责是提供基于英特尔异构平台进行深度学习和人工智能视觉处理领域的加速和优化方案。主要的研究兴趣包括，异构平台的架构研究（FPGA/VPU），深度学习网络在不同异构平台上的实现和优化，以及系统级的深度学习优化方案。
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- 程序
- 英特尔人工智能软件开发
- 伙伴关系总监
程序是英特尔人工智能事业部软件开发伙伴计划总监。在这之前，程序担任英特尔投资的投资总监，专注于人工智能和FPGA的在中国的投资项目。程序还担任过多年英特尔投资在中国和亚太区的投资组合经理。程序拥有金融工程硕士学位和注册金融分析师证书。
技术论坛一
技术论坛二
技术论坛三
技术论坛四
技术论坛五
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13:30 - 14:10
- Ananth Sankaranarayanan，Stephen Thome（英特尔）
英特尔®至强®可扩展平台AI性能介绍
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14:10 - 14:20
休息
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14:20 - 15:00
- Neta Zmora（英特尔）
基于Pytorch的神经网络模型压缩技术
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15:00 - 15:10
休息
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15:10 - 15:50
- Anna Bethke（英特尔）
英特尔人工智能造福人类
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15:50 - 16:00
休息
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16:00 - 16:40
- Nicholas Della Cioppa（英特尔）
英特尔人工智能开源软件介绍
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16:40 - 16:50
休息
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16:50 - 17:30
- 李三平，Paul Rietze，Ananth（戴尔，英特尔，英特尔）
基于英特尔至强处理器超算的高效神经网络学习
国际论坛-群贤宴会厅A
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13:30 - 14:10
- 陶建华（中国科学院自动化研究所）
语音模型中的迁移学习
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14:10 - 14:20
休息
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14:20 - 15:00
- 王勇涛（北京大学）
特征抽取与边框回归：目标检测方法新进展
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- 乔飞（清华大学）
高能效智能感知系统信号处理框架和集成电路设计
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- 程健（中国科学院自动化研究所）
深度神经网络计算优化
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16:50 - 17:30
- 朱文武 王鑫（清华大学）
跨媒体关联分析与智能
学术论坛-群贤宴会厅B
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13:00 - 13:45
- 周海维（爱奇艺）
爱奇艺 AI 视频云架构实践
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- 陈玉荣（英特尔）
在边缘实现深度学习的前沿研究
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- 张云星（西安盈谷网络科技有限公司）
人工智能在医学影像中的应用实践
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- 俞巍（英特尔）
英特尔人工智能在金融行业的应用
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- 王璞（优刻得科技股份有限公司）
智能化基础平台，加速企业AI布局
解决方案论坛-中国宴会厅C
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- 赵桢（英特尔）
从边缘到云端，使用Intel® OpenVINO™ 加速AI应用模型推理
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- 乐鹏飞，江宇（英特尔，阿里云）
基于Apache Spark和BigDL的数据分析及人工智能流水线
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- 涂威威（第四范式）
如何利用其国际领先的AutoML技术解决AI赋能各行业中遇到的关键性问题
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15:40 - 15:50
休息
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- 傅晟（英特尔）
英特尔®至强平台的Tensorflow优化
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16:35 - 16:45
休息
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16:45 - 17:30
- 薛文哲（英特尔）
英特尔®至强平台基于nGraph的分布式TensorFlow训练
软件论坛-中国宴会厅D
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13:00 - 13:45
- 李卫锋（英特尔）
Myriad X 概述和3D 卷积神经网络在Myriad X上的实现
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13:45 - 13:55
休息
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13:55 - 14:40
- 刘斌（英特尔）
英特尔® FPGA赋能人工智能
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14:40 - 14:55
休息
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14:55 - 15:40
- 姚伟峰（英特尔）
英特尔® DL Boost®指令及其在深度学习中的应用
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15:40 - 15:50
休息
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- Harvey He（英特尔）
英特尔物联网视频解决方案介绍
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16:30 - 16:45
休息
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16:45 - 17:30
- 程序（英特尔）
英特尔人工智能开发者伙伴计划介绍
平台论坛-礼堂
此信息会持续更新，最终版以现场为准
动手实验室一
动手实验室二
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13:00 - 14:30
- 薛文哲，英特尔®深度学习工程师
利用Coach学习强化学习
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15:00 - 16:50
- 赵桢，英特尔®技术咨询工程师
- 胡英，英特尔®技术咨询工程师
使用英特尔®OpenVINO™进行对象检测推理，使用英特尔®Vtune™ Amplifier进行性能分析
中国宴会厅A
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13:00 - 14:30
- 马晓玮 英特尔®AI 技术解决方案工程师
- 曹慧燕 英特尔®AI 技术解决方案工程师
在英特尔®AI平台上训练和推理
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15:00 - 16:50
- 利智超 英特尔®资深软件工程师
数据分析及AI流水线介绍，演示及实战
中国宴会厅B
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- 薛文哲
- （英特尔®深度学习工程师）
利用Coach学习强化学习RL COACH是来自于英特尔®AI实验室的一个PYTHON强化学习研究框架，包含许多最先进的强化学习算法的实现。使用COACH，可以通过组合各种构建块来模拟代理，并在多个环境中训练代理。目前的环境允许在不同的实际领域中测试代理，例如：机器人，自动驾驶，游戏等。COACH从培训过程中收集统计数据，并支持用于调试训练中的代理的高级可视化技术。在这个动手实践的研讨会中，我们将提供强化学习概述，COACH库的设计，COACH中可用的算法和环境。我们将通过一些示例介绍如何实现代理并提供培训环境。 -
- 赵桢
- （英特尔技术咨询工程师）
- 胡英
- （英特尔技术咨询工程师）
使用英特尔®OPENVINO™ 进行对象检测推理，使用英特尔®VTUNE™ AMPILIFER进行性能分析通过该实验，您将会学习到如何使用INTEL® OPENVINO™实现基于SSD模型推理的目标检测实例，并运行在INTEL®酷睿™架构的CPU，集成GPU和神经网络计算棒MOVIDIUS™上。同时，您还将学习到如何使用INTEL®性能分析工具VTUNE™ AMPLIFIER来分析INTEL® CPU和集成GPU上运行的程序的优化度，并行度和性能
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- 马晓玮
- （英特尔AI 技术解决方案工程师）
- 曹慧燕
- （英特尔AI 技术解决方案工程师）
在英特尔®AI平台上训练和推理概览英特尔®AI产品系列，动手体验基于英特尔®至强可扩展处理器的AI训练和推理，以及在低功耗 MOVIDIUS™ 神经计算棒上做边缘端的实时物体检测。 -
- 利智超
- （英特尔资深软件工程师）
数据分析及AI流水线介绍，演示及实战ANALYTICS ZOO ANALYTICS与AI 流水线实践
1.介绍ANALYTICS ZOO 背景介绍
2.ANALYTICS ZOO的案例代码演示
3.代码实例练习及问答
| 讲师 | 内容 |
|---|---|
| 姚安邦 英特尔中国研究院 | Efficient Semantic Scene Completion Network with Spatial Group Convolution |
| 郭怡文 英特尔中国研究院 | Deep Defense: Training DNNs with Improved Adversarial Robustness (to appear in NIPS'18) |
| 徐笑凡 英特尔Movidus 部门 | Hybrid Pruning: Thinner Sparse Networks for Fast Inference on Edge Devices |
| Haim Barad 英特尔人工智能事业部 | Early Exit for Fast Inference Classification |
| Karthik Vadla, G Anthony Reina
英特尔AI Lab |
HOROVOD DISTRIBUTED TRAINING ON K8S USING MLT |
| 董胤蓬 清华大学 | Boosting Adversarial Attacks with Momentum |
| 司晨阳 中国科学院自动化研究所 | Skeleton-Based Action Recognition with Spatial Reasoning and Temporal Stack Learning |
| 彭勃 中国科学院自动化研究所 | Position Determines Perspective: Investigating Perspective Distortion for Image Forensics of Faces |
| 易江燕 中国科学院自动化研究所 | Adversarial Multilingual Training for Low-resource Speech Recognition |
| 龚经经 复旦大学 | Convolutional Interaction Network fo Natural Language Inference |
| 李幼萌 天津大学 | 采用长短记忆网络(LSTM)的水文仿真方法 |
| 高帅 中国科技大学 | SATB-Nets:Training Deep Neural Networks with Segmented Asymmetric Ternary and Binary Weights |
| 石军 中国科技大学 | DSU-Net: Cervical Cancer CTV Automatic Labelling Method Based on Convolutional Neural Network |
| 何志成 南开大学 | Content to Node: Self-Translation Network Embedding |
| 冯伟 天津大学 | Active Camera Relocalization from a Single Reference Image without Hand-Eye Calibration |
| 杨鑫 大连理工大学 | Active Matting |
| 黄宜华 南京大学 | Reinforcement Learning-Based Automatic Machine Learning (AutoML) Algorithm & Framework |
| 王皓 中国人民大学 | Laser Scar Detection in Fundus Images using Convolutional Neural Networks |
| 赵三元 北京理工大学 | Pyramid Dilated Deeper ConvLSTM for Video Salient Object Detection |
| 蒋力 上海交通大学 | ReCom: An Efficient Resistive Accelerator for Compressed Deep Neural Networks |
此信息会持续更新，最终版以现场为准
- 酒店：北京国贸大酒店（3层大宴会厅）
- 地址：北京朝阳区建国门外大街1号
- 酒店电话：010-6505 2299
- 交通方式
- 地铁: 国贸站E2出口，向西步行10分钟即到；
- 自驾: 从建国门外大街或东三环，经金桐东路至景茂街即地下车库入口。（停车库在地下，乘直梯可直达三层会场）