在过去的几年里，Apache的科学家们和机器爱好者们一起分享了过去几年的数据和机器技术。去年的峰会创下了新纪录，出席人数超过4000人，来自学术界和业界的人工智能领军人物进行了100多场演讲，其中包括苹果、Facebook、Netflix、特斯拉、尼尔森和壳牌等。今年的Spark+AI峰会除了在分组会议上有丰富的高质量内容外，还包括了几场备受瞩目的主题演讲。在本博客中，我们将重点介绍一些受人尊敬的主讲人，包括apachespark的最初创造者、来自领先学术机构的研究人员和行业专家。你不想错过的主题！计算机体系结构的新黄金时代大卫·帕大卫·特森图灵奖获得者加州大学伯克利分校计算机科学名誉教授开始我们的主题演讲的是戴夫·帕特森，他是当代领先的学术研究者和计算机先驱之一。戴夫是加州大学伯克利分校计算机科学系的退休教授，因其研究、教学和服务获得了超过40个奖项，包括著名的图灵奖。他最著名的项目是精简指令集计算机（RISC）、廉价磁盘冗余阵列（RAID）和工作站网络（NOW），每一个项目都有助于形成数十亿美元的产业。在这次不容错过的主题演讲中，Dave将讨论机器学习的兴起及其给计算机架构师带来的独特机会。他将分享他对未来的愿景，并为希望为ML革命做出贡献的计算机架构师提供动力、建议和警告。ML生命周期管理的未来与Spark的创造者之一马泰扎哈里亚Databricks联合创始人兼首席技术专家apachespark项目和MLflow的最初创建者去年，Databricks推出了MLflow，这是一个开源项目，它简化了机器学习生命周期的端到端管理。MLflow提供了实验跟踪、可重复运行和模型管理的工具，使机器学习应用程序更易于开发和部署。在过去的一年里，MLflow社区发展迅速，来自40多家公司的80名贡献者为项目贡献了代码。在他的主题演讲中，Matei将分享mlflow1.0的最新开发计划，并讨论2019年项目路线图。了解更多机器学习如何改变了好莱坞凯特琳·斯莫伍德数据科学与分析副总裁网飞公司Netflix迅速崛起，成为媒体和娱乐行业的重量级企业。该公司制作了数百个原创节目，并拥有一个媒体平台，允许观众访问一个庞大的全球内容库。加入Netflix数据科学和分析副总裁Caitlin Smallwood，了解Netflix如何将其大量数据与先进的数据科学技术相结合，为正确的受众提供正确的内容。理解人工智能的局限性：当算法失败时蒂姆尼特格布鲁斯坦福大学人工智能研究员黑人在人工智能的联合创始人从使用自然语言处理来识别合适的求职者，到培训医疗系统帮助诊断患者，机器学习模型正在帮助人们做出影响生活的重要决策。然而，这些系统可能会产生严重的意外后果。Timnit Gebru的演讲将探讨机器学习模型中存在偏差的可能性，以及过度依赖基于机器学习系统的可能后果。然后，她将重点介绍她正在做的一些工作，以帮助推动该领域实现更大的透明度和问责制。了解更多正在玩：用人工智能彻底改变家庭娱乐简·诺依曼应用人工智能研究高级主管康卡斯特吉姆福赛斯产品分析与行为科学高级总监康卡斯特我们要强调的最后一个主题演讲将由康卡斯特的Jan Neumann（该公司应用人工智能研究小组的负责人）和Jim Forsythe（负责产品分析和行为科学）进行演示。这个充满活力的组合将讨论康卡斯特走向人工智能产品的历程。康卡斯特利用Databricks统一分析平台，利用数据和人工智能的力量，开发新的算法和产品概念，包括X1语音远程和个性化功能、虚拟助手和客户服务预测智能，从而改善客户体验，智能视频和传感器分析。Jan和Jim将描述他们如何通过使用Databricks Delta、MLflow和当今领先的机器学习框架（包括Tensorflow、Pythorch和Kubeflow）克服大规模构建敏捷机器学习平台的挑战，以提供更好的受众体验。下一步是什么花点时间仔细阅读并从今年的日程安排中挑选120多个课程。如果您还没有注册，请使用CodeKeynote并获得15%的折扣。阅读更多请查看我们2019年Spark+AI峰会指南：阅读：Spark+AI峰会数据科学、Python和高级分析讲座指南阅读：Spark+AI峰会上开发者、深度挖掘和连续流媒体应用程序讲座指南阅读：Spark+AI峰会数据工程讲座指南阅读：在Spark+AI峰会上，人工智能、机器学习和深度学习讲座指南免费试用Databricks。今天就开始吧