活动简介

过去的两年，Amazon的人工智能技术（AI）在真正意义上迎来了“百花齐放”。从AI基础架构层的Amazon ECS、AWS Lambda等，到AI云服务层的机器视觉、语音识别和自然语言理解等，全球数以万计的客户正使用AWS机器学习服务。

而他们为什么会选择AWS的AI服务？又如何基于AI去重新构想客户体验？在实践深度学习应用开发和模型训练过程中遇到过哪些棘手问题？令我们充满了疑惑。

为了用实践揭开这些问题的谜团，AWS和广深互联网企业的技术专家相聚于6月23日的广州，用半天的时间、最生动的场景教你快速上手AI平台及应用开发！

活动日程

分享主题：AWS人工智能服务概览

张孝峰 AWS解决方案架构师

讲师简介：有十多年技术研发经验，曾参与研发千万用户电子邮件系统、全球规模网络游戏等项目开发与架构设计，目前就职于AWS，担任解决方案架构师一职。喜欢各种新技术，喜欢研究技术细节，在游戏行业、视频直播、企业混合云等架构方面有相当经验。

主题摘要：Amazon作为AI技术实践层的领先者，在2016年就正式推出了人工智能方面的三个云服务。本演讲将解析人工智能最近的发展趋势和Amazon在AI上的最新动态，解读Amazon Polly、Amazon Rekognition和Amazon Lex背后的核心技术和应用场景，其中主要的演讲内容包括：

1、Amazon AI全平台技术解析和最新动态揭秘。

2、Lex/Polly/Rekognition核心技术及应用场景展示。

3、从AI基础架构到AI云平台，AWS为机器学习和深度学习提供哪些性能加速、敏捷部署和推进引擎功能。

4、如何基于Lex/Polly/Rekognition实现你的AI应用开发。

分享主题：基于AWS语音交互与图像识别服务的开发实战

陶政吉  天和荣科技架构师

讲师简介：毕业于上海交通大学，主攻网络通信与机器人控制。进入智慧安防行业后对多媒体信息编解码，数据分析及基于云计算的高并发高吞吐的多媒体设备控制系统有深入的研究。熟练掌握嵌入式端/移动端App/云端服务的开发技能，能追踪并运用最新技术快速搭建技术验证平台并最终落地，为团队技术架构的发展与产品的规划确定方向。

主题摘要：通过分享天和荣最新发布的智能门卫产品的设计过程及相关思考来介绍——如何使用AWS的AI服务来构建一个特定场景下的基于自然语言交互的智能产品系统。本次分享主要涉及到的技术点包括：

1、基于Lex/Polly/Rekognition的开发和使用场景分析。

2、Alexa与Lex的技术特点比较与选型，帮助产品设计者更好的理解在什么样的应用场景下使用Alexa/Lex。

3、Lex内置状态机的扩展与应用，逆转默认的与Alexa类似的问答模式，帮助用户更高效地使用服务，降低用户学习成本。

4、Rekognition人脸识别的应用，通过对高频率用户的身份识别提高服务效率。

5、结合人脸识别等多种验证方式，授予访客高级权限并与其他智能设备产生互动。

6、其他有特色的或者好玩的产品功能与想法。

分享主题：AWS上的MXNet深度学习框架及机器学习平台开发指南

邓明轩 AWS解决方案架构师

讲师简介：拥有15年IT领域的研究经验，先后在IBM，RIM，Apple 等企业担任工程师、架构师等职位；目前就职于AWS，担任解决方案架构师一职。喜欢编程，喜欢各种编程语言，尤其喜欢Lisp。喜欢新技术，喜欢各种技术挑战，现在在集中精力学习分布式计算环境下的机器学习和深度学习算法。

主题摘要：尽管经历了数十年的投入和改进，开发、训练和维护机器学习模型的过程仍然繁琐且欠缺通用性。将机器学习技术集成到应用程序中的过程往往需要一个专家团队进行为期数月的调整和修补。那么可以灵活编程并且扩展能力超强的深度学习框架有哪些？是否有端到端的全托管机器学习平台来降低训练时长和成本呢？本次分享主要涉及到的技术点包括：

1、深度解析MXNet框架的特点以及如何利用此框架进行深度学习应用的开发。

2、如何在几分钟内轻松扩展到数百个GPU，实现分布式的大规模集群上的模型训练。

3、企业和开发人员如何构建端到端、开发到生产的机器学习管道，用于大规模机器学习训练。

4、Amazon SageMaker上手实践示例。

AWS中国（宁夏）区域由西云数据运营
AWS中国（北京）区域由光环新网运营