12月9日，坐标：杭州。
2017“UCan下午茶\"大众收官战，我们将聚焦AI技能的落地实践，来自UCloud、美团点评、Intel的资深技能专家，将通过人工智能做事快速构建方法论、美团配送智能网络方案算法和系统、如何构建一个高可用的异构AI打算平台、及深度学习性能优化工具和实现四大主题内容分享，帮你找到快速落地AI运用的方法和路子。

精彩演讲内容提前透

分享主题一：美团配送智能网络方案系统

讲师简介：丁雪涛，美团点评算法专家。
目前在美团配送算法团队担当算法专家, 卖力配送网络方案、配送费定价等方向, 先后在雅虎实验室从事个性化推举、广告等研究事情, 和在去哪儿网卖力公寓频道和非标准住宿供应链真个研发和产品事情。

议题扩展：随配送网络的终极形态会直接影响到配送和运营的效率, 用户的体验等。
那配送网络到底如何建立？ 如何针对不同商家的特色分配最得当的配送范围？如何能够达到单量规模和用户体验的平衡点？本次活动将分享美团配送网络的技能和架构演进过程, 全体分享分为 4 个部分:

美团配送网络的总体设计和方案；

商家配送范围的策略和算法演进；

区域方案的策略先容；

展望和总结。

分享主题二：构建商用 AI 平台的寻衅与思考

讲师简介：宋翔，UCloud 高等研发工程师，AI 产品卖力人。
2014 年毕业于复旦大学打算机系，在系统体系架构方面具有丰富的履历，曾先后在系统领域顶级会议 Eurosys、Usinex ATC 等揭橥论文。
目前就职于 UCloud 卖力 AI 产品的研发和运营事情，其所在团队开拓的 AI 在线做事 PaaS 平台在 2016-2017 年可信云大会上得到了 AI 行业云做事奖。

议题扩展：结合 UCloud 在 AI PaaS 产品研发过程中碰着的问题与寻衅与大家分享如何构建一个高可用的异构 AI 打算平台，以及构建过程中的寻衅与办理方案，讲师将深度阐发 AI 平台的三大寻衅：

高可用的 AI 演习与在线做事运用实现，如何保障业务 99.99% 的可用性；

通用的兼容平台，兼容常见 AI 框架与存储系统，横向支持各种 AI 需求；

性能优化实践，如果构建高性价比的 AI 演习和在线做事。

分享主题三：如何轻装上阵玩转 AI

讲师简介：范融，UCloud 高等研发工程师。
曾在金融行业做事多年，对付企业级信息系统、搜索、数据剖析具有丰富履历，多次获人行奖奖项。
目前就职于 UCloud，参与 AI 产品的研发和运营事情，其所在团队开拓的 AI 在线做事 PaaS 平台在 2016-2017 年可信云大会上得到了 AI 行业云做事奖。

议题扩展：随着人工智能运用逐渐渗透至各行各业，AI 逐渐受抵家当界的关注，各大公司开始搜集数据、算法和算力资源。
在产品化 AI 做事的过程中，普遍都会碰着根本资源管理、利用、封装等等问题，如何提升 AI 产品研发效率，简化非核心业务的研发流程值得大家思考。

演讲将结合 UCloud 在 AI 根本举动步伐与做事上的思考，先容如何利用 UCloud AI 开源资源，简化 AI 产品的研发过程。
同时如何结合 UAI 系列产品从 AI 演习做事（UAI Train）演习出 AI 模型，到利用在线做事（UAI Service）支配 AI 的全过程，先容如何流程化地生产和发布 AI 产品。

分享主题四：深度学习性能优化工具及实践

讲师简介：何普江，Inter 资深软件工程师。
目前就职于英特尔软件与做事奇迹部，从事软件优化及 IA 平台推广事情。
对英特尔软件架构，英特尔产品和技能以及 IA 平台性能优化有非常深入的理解和实践。
在英特尔事情期间，帮助过海内主流 ISV 开拓出基于 IA 平台的云打算产品，优化过紧张互联网公司的核心产品以取得数倍乃至数十倍的性能提升，致力于基于 IA 架构平台的深度学习和机器学习研究和在互联网行业落地推广事情。

议题扩展：本议题将先容如何在后端做事器平台上对深度学习的推理性能进行深入优化，内容涵盖高性能打算库（MKL 和 MKL-DNN）和框架（Intel 发行版 Caffe）的利用、把稳事变以及一些履历教训。
鉴于开源项目还没有特殊高效的 RNN 实现，故还会先容如何设计一个基于 CPU 的，高效的，可以媲美乃至超越 GPU 的 RNN 实现。

活动韶光与地点

拟邀人数：100 人

活动地点：杭州·摆渡星空（西湖区华星路 96 号互联网金融大厦 6 楼）

限额免费报名通道

感兴趣的同学可以长按扫描下方二维码或者点击阅读原文，填写提交信息即可报名。
在活动前两天您将收到由事情职员给您发送的确认短信以及活动提醒。