我们很高兴地宣布，Spark Summit将在2018年扩大覆盖范围，将人工智能的深入内容包括在内。我们还将会议改名为Spark+AI峰会。人工智能一直是大数据和Apache Spark最令人兴奋的应用之一，因此，随着这一变化，除了我们已经拥有的伟大的数据工程和数据科学内容外，我们还计划引入有关人工智能最新工具的主题演讲、讲座和教程。我们相信，结合这两个主题，大会将是一个极好的"一站式"学习如何实际应用大数据和人工智能中的最佳工具来构建创新产品。  在过去四年里，Spark Summit的发展超出了我们最疯狂的预期——2017年，该系列在北美和欧洲共有5700名与会者——这主要得益于其对深度技术会谈和现实世界用例的关注。通过Spark+AI峰会，我们计划为AI提供同样的深度报道。大数据和人工智能紧密结合在一起：最好的人工智能应用程序需要大量不断更新的训练数据来建立最先进的模型。因此，在过去的峰会上，比如今年在欧洲举行的深度学习管道教程（Deep Learning Pipelines tutorial），我们在过去的峰会上经常只能站在那里，这并非偶然。然而，人工智能需要广泛的其他工具，包括培训框架、服务系统、模型和算法，这些都在迅速发展。您如何理解这种情况并快速构建可靠、经验证的工作流来解决业务问题？我们希望Spark+AI峰会将从原始数据开始，经过清洁、质量保证、培训、服务、监控和实时更新，对这一过程进行端到端的讨论。在Spark+AI峰会上，我们计划介绍如何使用各种开源工具在自然语言、图像和视频处理、语音识别、推荐引擎等领域构建真实世界人工智能应用的最佳实践。我们将针对流行的软件框架（如TensorFlow、SciKit Learn、Keras、Pythorch、DeepLearning4J、BigDL和深度学习管道等）进行深入探讨，介绍针对这些框架的最佳实践，以及我们通常的少量研究和应用讲座。此外，我们还将介绍生产电离化人工智能的最佳实践：通过流处理保持训练数据的新鲜，监控质量，调试，测试，以及大规模或边缘化的模型服务。如果你在这些领域工作，特别是在工程和人工智能的交叉点，我们鼓励你在明年的峰会上发表演讲。最后，我们将在2018年把美国的两个独立活动Spark Summit（西部）和Spark Summit East合并为一个大型北美会议。（我们仍将在秋季举行一次欧洲会议。）通过举办一次大型北美会议，我们希望通过三天精彩的内容吸引更多的与会者，促进更广泛的分享，并在大数据和人工智能社区内建立更多的联系。为了使这次新的会议取得巨大成功，我们正在提前征集论文（如果有，将添加链接）。我们很乐意听取您对会议方向和我们应该讨论的主题的反馈。请给我们寄张便条SparkAISummit@databricks.com。我们期待着在2018年6月4日至6日在旧金山举行的Spark+AI峰会上见到您！免费试用Databricks。今天就开始吧