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英特尔® 优化版人工智能开源框架主要集中讲解如何在第二代英特尔® 至强® 可扩展平台采用英特尔优化的深度学习框架及优化设置来充分发挥计算潜能,提升深度学习的性能。在原理介绍的基础上还增加了丰富的实战演示,以Resnet50和U-NET模型为例,为大家展示了如何通过一步步的优化在第二代英特尔® 至强® 可扩展平台上达到数倍的性能提升。

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演讲嘉宾

赵玉萍

英特尔人工智能方案架构师

英特尔® 人工智能技术分享——基于英特尔® 至强® 可扩展处理器的优化

英特尔® 至强® 可扩展处理器介绍
英特尔® 至强® 平台软件优化方法
英特尔平台上的人工智能软件优化

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张建宇

英特尔人工智能软件技术咨询工程师

提升英特尔® 至强® 可扩展平台上的TensorFlow*深度学习推理性能

英特尔® 优化Tensorflow的原理
推理优化实践
性能提升
获取和安装Intel® 优化Tensorflow

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基于英特尔® 至强® 可扩展平台的迁移学习

介绍英特尔® 至强® 平台上使用迁移学习的方法训练AI模型
针对英特尔® CPU的优化设置
动手练习使用迁移学习的方法训练AI模型

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在英特尔® 至强® 可扩展平台上加速ResNet50模型

动手练习,通过一系列优化手段,加速ResNet50模型的在英特尔® 至强® 可扩展平台上的推理速度。

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英特尔® Deep Learning Boost加速深度学习推理

英特尔® Deep Learning Boost加速深度学习推理。

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许劲

英特尔人工智能软件技术咨询工程师

英特尔® 至强® 可扩展平台上对医疗图像分割算法(U-Net)的优化

动手练习,通过一系列优化手段,加速U-Net模型的在英特尔® 至强® 可扩展平台上的推理速度。

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直播议程

13:30-14:00

实战专题介绍及暖场

14:00-14:30

英特尔® 人工智能技术分享——基于英特尔® 至强® 可扩展处理器的优化

赵玉萍英特尔人工智能方案架构师

14:30-15:00

提升英特尔® 至强® 可扩展平台上的TensorFlow*深度学习推理性能

张建宇英特尔人工智能软件技术咨询工程师

15:00-15:30

基于英特尔® 至强® 可扩展平台的迁移学习

张建宇英特尔人工智能软件技术咨询工程师

15:30-16:00

在英特尔® 至强® 可扩展平台上加速ResNet50模型

张建宇英特尔人工智能软件技术咨询工程师

16:00-16:30

英特尔® 至强® 可扩展平台上对医疗图像分割算法(U-Net)的优化

许     劲英特尔人工智能软件技术咨询工程师

16:30-17:00

英特尔® Deep Learning Boost加速深度学习推理

张建宇英特尔人工智能软件技术咨询工程师

*具体议程以大会当日为准

OpenVINO™ toolkit(全称Open Visual Inference and Neural network Optimization)是一套由英特尔公司开发的用于深度神经网络优化与部署的SDK,能够方便地把各种深度学习框架的训练、好的神经网络模型进行性能优化并部署在各类跨平台的硬件上,在遵循开源协议Apache License 2.0下可以免费使用。在这系列的讲座中,你能深入了解到OpenVINO™ 的产品特性,SDK所包含哪些功能模块,以及通过动手实验演示来了解这些技术是如何在英特尔硬件平台架构上实现神经网络推理的性能优化。并且可以了解到OpenVINO™ 在今年三季度的更新和在边缘侧的应用,以及为广大开发者带来的各种相关资源。

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演讲嘉宾

罗毅

英特尔人工智能技术顾问工程师

Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit 产品与功能介绍

英特尔为了解决目前的AI应用程序开发以及部署难题,推出了OpenVINO™ 开发套件,在这个分享里将会向大家介绍英特尔OpenVINO™ 套件里都包含了什么功能以及相关软件模块的基本概念。

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OpenVINO™ 模型优化器(MO)使用指南

介绍模型优化器的相关原理,演示了模型优化器的使用过程,并对优化前后的模型进行对比。

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OpenVINO™ 推理引擎(IE)集成指南

介绍OpenVINO™ 推理引擎的架构,以及分享如何基于OpenVINO™ 推理引擎提供的API开发人工智能应用程序。

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OpenVINO™ 深度学习神经网络量化指南

介绍模型量化的相关概念,并且演示了如何使用OpenVINO™ 量化工具对一个高精度FP32的深度神经网络模型进行INT8量化操作。

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OpenVINO™ 深度学习工作平台(DL Workbench)使用指南

Intel OpenVINO™ 工具套件里提供了帮助人工智能应用程序开发的一些深度学习工具,通过DL Workbench的图形化界面来演示如何更方便的使用它们。

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王珅

英特尔中国区OpenVINO™ 产品营销总监

OpenVINO™ 最新版本介绍和边缘应用的开发者产品组合

介绍了英特尔发布版OpenVINO™ 工具套件最新的2020.2和2020.3版本的发布给开发者带来的新功能和新体验,以及DevCloud for the Edge边缘开发云平台和Edge Software Hub边缘软件中心为边缘人工智能应用的助力。

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直播议程

13:30-14:00

实战专题介绍及暖场

14:00-14:30

Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit 产品与功能介绍

罗     毅 英特尔人工智能技术顾问工程师

14:30-15:00

OpenVINO™ 模型优化器(MO)使用指南

罗     毅 英特尔人工智能技术顾问工程师

15:00-15:30

OpenVINO™ 推理引擎(IE)集成指南

罗     毅 英特尔人工智能技术顾问工程师

15:30-16:00

OpenVINO™ 深度学习神经网络量化指南

罗     毅 英特尔人工智能技术顾问工程师

16:00-16:30

OpenVINO™ 深度学习工作平台(DL Workbench)使用指南

罗     毅 英特尔人工智能技术顾问工程师

16:30-17:00

OpenVINO™ 最新版本介绍和边缘应用的开发者产品组合

王     珅中国区OpenVINO™ 产品营销总监

*具体议程以大会当日为准

Analytics Zoo是英特尔开源的统一的大数据分析和人工智能平台,它可以将TensorFlow、Keras、 PyTorch、 Spark、 Flink和Ray程序等集成在一个统一的流水线中,并且可以从笔记本环境透明地扩展到大规模集群,对生产数据进行处理。在本堂实战课中我们将介绍Analytics Zoo平台主要特性,如何使用Analytics Zoo的AutoML框架进行时序数据分析,如何在Flink上使用Analytics Zoo进行实时、分布式深度学习模型推理,如何使用Analytics Zoo辅助分析医疗影像,和训练AI自动踢足球等场景。

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演讲嘉宾

戴金权

英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO、大数据分析和人工智能创新院院长

Analytics Zoo:统一的大数据分析+AI平台

Analytics Zoo是英特尔开源的统一的大数据分析和人工智能平台。Analytics Zoo可以将Tensorflow、Keras、 PyTorch、 Spark、 Flink和Ray程序等集成在一个统一的流水线中,并且可以从笔记本环境透明地扩展到大规模集群,对生产数据进行处理。本次分享会介绍大数据分析和人工智能在现实应用中面临的挑战,如何使用Analytics Zoo应对这些挑战,Analytics Zoo的主要特性,以及业界使用Analytics Zoo解决现实问题的方案示例。

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喻杉

英特尔大数据分析团队机器学习工程师

使用深度学习、Ray和Analytics Zoo进行自动化时间序列分析

Analytics Zoo是一个统一的数据分析和AI平台。本次分享主要介绍Intel Analytics Zoo中自动化时间序列分析的功能及应用场景。Analytics Zoo自动时间序列分析基于UC Berkeley RISELab开源的Ray框架进行开发, 为时间序列分析应用提供了自动机器学习和分布式的支持。

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Analytics Zoo上的分布式TensorFlow训练AI玩足球游戏

Analytics Zoo是一个统一的数据分析和AI平台。本次分享主要介绍增强学习 (Reinforcement Learning),以及如何使用Analytics Zoo的分布式TensorFlow特性和增强学习来训练AI进行自动玩足球游戏。

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史栋杰

英特尔资深软件架构师

在Flink上使用Analytics Zoo进行实时、分布式深度学习模型推理

Analytics Zoo是一个统一的数据分析和AI平台。本次分享主要介绍在Apache Flink上使用Analytics Zoo进行实时、分布式深度学习模型推理的应用与实践, Analytics Zoo Cluster Serving架构以及端到端深度学习分布式推理的应用实践。

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龚奇源

英特尔机器学习工程师

用Analytics Zoo实现基于深度学习的胸腔疾病AI诊疗辅助

Analytics Zoo是一个统一的数据分析和AI平台。本次分享主要介绍如何使用Analytics Zoo实现基于深度学习的胸腔疾病AI诊疗辅助,对X光片进行辅助诊断,提高医生的阅片效率。

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直播议程

13:30-14:00

实战专题介绍及暖场

14:00 - 14:30

Analytics Zoo:统一的大数据分析+AI平台

戴金权英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO、大数据分析和人工智能创新院院长

14:30-15:00

使用深度学习、Ray和Analytics Zoo进行自动化时间序列分析

喻     杉英特尔大数据分析团队机器学习工程师

15:00-15:40

在Flink上使用Analytics Zoo进行实时、分布式深度学习模型推理

史栋杰英特尔资深软件架构师

15:40-16:25

Analytics Zoo上的分布式TensorFlow训练AI玩足球游戏

喻     杉英特尔大数据分析团队机器学习工程师

16:25-16:45

用Analytics Zoo实现基于深度学习的胸腔疾病AI诊疗辅助

龚奇源英特尔机器学习工程师

*具体议程以大会当日为准