湾区同学技术沙龙

(Bay Area) Tensorflow.JS: Bringing Machine Learning To The Web And Beyond

19 May 2019

1:30PM ~ 4:00PM, 5/19/2019, Sunday

注意:场地容量有限,为确保有兴趣的同学能听到我们的讲座,每张门票收取$10,到场的同学会全额退款。

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  • Time: 1:30PM ~ 4:00PM, 5/19/2019, Sunday
  • Location: 1st Floor Pitch Room, 4500 Great America Parkway, Santa Clara 95054 (ZGC Innovation Center)
  • Language: Chinese

Agenda

  • 1:30pm - 2:00pm: Reception and social time
  • 2:00pm - 3:30pm: Talk+ Q&A
  • 3:30pm - 4:30pm: Offline networking

Talk Abstract:

Machine Learning is a powerful tool that offers unique opportunities for JavaScript developers. This is why we created TensorFlow.js, a library for training and deploying ML models in the browser and in Node.js. In this talk, you will learn about the TensorFlow.js ecosystem: how to bring an existing ML model into your JS app and re-train the model using your data. We’ll also go over our efforts beyond the browser to bring ML to platforms such as WeChat, Raspberry Pi, and Electron, and we’ll do a live demo of some of our favorite and unique applications!

机器学习是一个强大的工具,为JavaScript开发人员提供了独特的机会。 TensorFlow.js正是为此而生,TensorFlow.js是一个用于在浏览器和Node.js中训练以及部署机器学习模型的库。 在本次演讲中,您将了解TensorFlow.js生态系统:如何将现有机器学习模型引入您的JS应用程序并使用您的数据重新训练模型。 我们还将努力跨出浏览器,将ML带入微信,Raspberry Pi和Electron等平台,我们将对我们最喜欢和最独特的应用程序进行现场演示!

Speakers' bio

Ping Yu是Google Brain的高级工程师,他致力于tensorflow.js,旨在弥合机器学习和javascript开发人员之间的差距。他也是谷歌attribution产品的Tech Lead.

在谷歌工作之前,Ping在许多行业(网络、安全、医疗)工作。他拥有丰富的经验,可以帮助公司使用敏捷流程开发web和移动应用程序。

Ping 在业余时间喜欢打网球和乒乓球。

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(Bay Area) Weakly Supervised Natural Language Understanding / 基于弱监督学习的自然语言理解 By Mosaix.ai

7 April 2019

1:30PM ~ 4:00PM, 4/7/2019, Sunday

注意:场地容量有限,为确保有兴趣的同学能听到我们的讲座,每张门票收取$10,到场的同学会全额退款。

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  • Time: 1:30PM ~ 4:00PM, 4/7/2019, Sunday
  • Location: 1st Floor Pitch Room, 4500 Great America Parkway, Santa Clara 95054 (ZGC Innovation Center)
  • Language: Chinese

Agenda

  • 1:30pm - 2:00pm: Reception and social time
  • 2:00pm - 3:30pm: Talk+ Q&A
  • 3:30pm - 4:30pm: Offline networking

Talk Abstract:

In this presentation, Lao Ni will introduce recent work in applying weak supervision and reinforcement learning to Questions Answering (QA) systems. Specifically we discuss the semantic parsing task for which natural language queries are converted to computation steps on knowledge graphs or data tables and produce the expected answers. State-of-the-art results can be achieved by novel short term memory structure for sequence models and properly leverage long term memory in reinforcement learning algorithms.

本次技术交流劳逆博士将介绍最近将弱监督和强化学习应用于问答系统的工作。具体我们将讨论语义解析任务--将自然语言查询转换为知识图或数据表上的计算步骤并产生预期的答案。通过提出新型的序列模型短时记忆结构和改进强化学习算法中长时记忆的使用可以实现多个语义解析任务的良好效果。

Speakers' bio

Dr. Ni Lao, Chief scientist and co-founder of Mosaix.ai, is an expert in Knowledge Graph (KG) and weakly supervized Natural Language Understanding (NLU). He is known for his work on large scale inference for the CMU Never-Ending Language Learning (NELL) project, and Google Knowledge Vault project. He recently led research projects applying innovative reinforcement learning approaches to achieve new state-of-the-art in weakly supervized NLU tasks. His past research has contributed to Google’s KG and search-based question answering products.

劳逆博士是Mosaix.ai首席科学家和联合创始人,也是知识图(KG)和弱监督自然语言理解(NLU)的专家。他在卡内基梅隆大学 Never-Ending Language Learning (NELL)项目和谷歌 Knowledge Vault项目的知识图谱大规模推理方面的工作曾获得广泛关注。他之前的研究成果在谷歌知识图谱和搜索的问答系统中得到应用。

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(Bay Area) Data Extraction Revolution in Bloomberg, From Human Typing To Deep Learning Excerpting

2 February 2019

1:30PM ~ 4:00PM, 2/2/2019, Saturday

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  • Time: 1:30PM ~ 4:00PM, 2/2/2019, Saturday
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  • Language: Chinese

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  • 1:30pm - 2:00pm: Reception and social time
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Talk Abstract:从键盘键入到神经网络 - 深度学习在Bloomberg的应用

彭博用三十多年的时间从一个向用户提供部分美国金融数据的公司成长到了现在覆盖全球基本上所有金融数据以及相关新闻数据的全方面的超大型集成平台。这些金融数据都需要从不同的格式中被尽可能快速并且准确的提取出来,标准化,最后通过统一的格式反馈到市场终端用户。在本次演讲中,我们将讲述在神经网络领域最新的突破如何帮助彭博对文件进行自动化处理来实现信息的有效、准确及快速的提取和处理,并将讨论在自动化的过程中一些独特的难点以及解决方案。

Speakers' bio

李碧野,2010年毕业于华盛顿大学并加入彭博至今。现任彭博数据自动化团队经理。主要负责带领团队开辟并应用机器学习领域最新的研究成果来处理彭博系统里的大规模金融数据。他的团队拥有并维护彭博最大的私有GPU数据中心,开发了业界领先的信息提取引擎。

喻向前,2011年加入彭博至今。现任彭博衍生品数据处理旧金山团队经理. 带领团队从事衍生品数据实时处理和批处理平台开发,在对低延迟处理有着超高要求的大背景下,团队试图应用机器学习模型对跨越度极大的市场数据进行各类实时分析和集成。

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(Bay Area) Next-Generation AI Powered Operation System

3 November 2018

1:30PM ~ 4:00PM, 11/3/2018, Saturday

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  • Time: 1:30PM ~ 4:00PM, 11/3/2018, Saturday
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ROKID AI operation system

ROKID是一家专注人机交互技术研究和人工智能软硬件产品开发的科技创新型企业,产品涵盖智能家庭机器人、智能音箱、增强现实(AR)眼镜,以及人工智能应用与服务。ROKID拥有国际领先的自主人工智能技术研发和创新能力,核心技术包括语音识别、自然语言处理(NLP)、语音合成、人脸识别、物体识别、手势识别、近眼显示,麦克风阵列等。

为了能够把不同技术系统整合,使其无缝协作,一个功能强大的操作系统不可或缺。 YodaOS 作为所有ROKID 产品的基础,正是这样一个领先而强大的操作系统。

本次的技术交流会,ROKID的CEO Misa Zhu 会给大家带来ROKID自主开发的操作系统—— “YodaOS”的技术分享, 涵盖Rokid AI OS的设计和架构。

ROKID Research lab的负责人Frank Rao也会跟大家分享ROKID 在增强现实(AR)领域取得的技术进展:ROKID Glass近眼显示的最新进展HD镜片, 以及AR移动端的神经网络计算。

特别值得期待的是,分享会当日我们将对外展示斩获了CES 2018“最佳穿戴设备”和“科技创造美好生活”两项大奖的AR眼镜Rokid Glass。非常期待大家的到来。

Speaker's bio

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(Bay Area) Power Blockchain with Hardware Innovations

30 September 2018

1:30PM ~ 4:00PM, 09/30/2018, Sunday

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Event Info

  • Time: 1:30PM ~ 4:00PM, 09/30/2018, Sunday
  • Location: RobotX Space (Suite 300 (Floor 3), 4500 Great America Pkwy, Santa Clara, CA 95054)
  • Language: Chinese
  • Direction:

Agenda

  • 1:30pm - 2:00pm: Reception and social time
  • 2:00pm - 3:30pm: Talk+ Q&A
  • 3:30pm - 4:30pm: Offline networking

Abstract

Unlike most other startups trying to use software approach to address Blockchain problems, Accelor (accelor.io) offers the 1st comprehensive and multifacet hardware acceleration and software/hardware co-design solution to ensure the performance, security, and privacy protection of Blockchain systems, by leveraging novel agile chip development technologies. Our 1st FPGA based product is able to increase Validation TPS by 50x under Hyperledger Fabric framework, and we are aiming to achieve minimum 100x on a system level using our ASIC chip. On this event we will share our perspectives on the practical problems restraining Bockchain's wide adoption, and our hardware design approach and technologies for discussion.

Speaker's bio

Co-Founder and CEO: 马晓焓;Dr. Ma has 8 years CPU/GPU design experience gained from Qualcomm, AMD, NVIDIA and Huawei; specialized in computer system architect, high performance computing and graphic algorithm. He published 10 top conference/journal papers and holds his Ph.D degree from Univ of Houston, MS & BS in CS from Zhejiang Univ in China.

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