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簡介： 圖是表示知識的有效方法。它們可以在一個統一的結構中表示不同類型的知識。生物科學和金融等領域已經開始積累大量的知識圖，但是它們缺乏從中提取見解的機器學習工具。

David Mack概述了自己相關想法并調查了最流行的方法。在此過程中，他指出了積極研究的領域，并共享在線資源和參考書目以供進一步研究。

作者介紹： David Mack是Octavian.ai的創始人和機器學習工程師，致力于探索圖機器學習的新方法。在此之前，他與他人共同創立了SketchDeck，這是一家由Y Combinator支持的初創公司，提供設計即服務。他擁有牛津大學的數學碩士學位和計算機科學的基礎，并擁有劍橋大學的計算機科學學士學位。

內容介紹： 本次報告涵蓋內容：為什么將圖應用在機器學習上；圖機器學習的不同方法。現存的圖機器學習往往會忽略數據中的上下文信息，使用圖可以獲取更多的潛在信息。圖的構建方法為節點分類、邊的預測，圖的分類以及邊的分類。兩個主要方法是使用機器學習算法將圖轉換為table，另一種方法是將圖轉換為網絡。在報告中作者詳細介紹了這兩種方法。

主題： Zero to ML hero with TensorFlow 2.0

摘要： 從基礎到使用卷積神經網絡構建復雜的計算機視覺場景，再到使用遞歸神經網絡進行自然語言處理，讓程序員了解勞倫斯·莫羅尼的機器學習。這篇教程對數學和理論輕描淡寫，對代碼要求很高。您將從學習訓練與編程的概念開始，創建一個非常簡單的示例，訓練神經網絡來識別模式，再擴展到計算機視覺的一個場景，在這個場景中，你訓練一個神經網絡來識別衣服上的物品，并分支到更復雜的圖像中，學習如何使用卷積來提取圖像中的特征，這樣你就可以通過貓的耳朵來識別貓，通過馬的鼻子來識別馬。

邀請嘉賓： 勞倫斯·莫羅尼（Laurence Moroney）是Google Brain團隊的開發倡導者，致力于TensorFlow和機器學習。他是數十本編程書籍的作者，其中包括幾本暢銷書以及Google電路的定期發言人。在不使用谷歌搜索時，他還是出版小說家，漫畫書作家和編劇。

報告主題： TensorFlow, open source, and IBM

報告摘要： IBM長期致力于為客戶帶來最大利益的開源項目，并且公司多年來一直致力于為企業數據科學問題構建負責任的解決方案。本報告了解IBM在開源軟件TensorFlow，構建AI解決方案中的作用，以及IBM對最新版本（2.0）的興奮之處。

嘉賓介紹： Fred Reiss，加州大學伯克利分校博士，現在是位于舊金山的IBM Spark技術中心的首席架構師，并且是該中心的創始員工之一。 在此之前，他曾在IBM Research – Almaden工作，從事SystemML和SystemT項目以及DB2 with BLU Acceleration的研究原型。 弗雷德（Fred）擁有超過25種經過同行評審的出版物和6項專利。

主題： TensorFlow community announcements

摘要： Kemal El Moujahid透露了TensorFlow社區令人興奮的發展。加入以了解TensorFlow團隊如何為開發人員和企業成功提供新的和改進的資源。

邀請嘉賓： Kemal El Moujahid，是Google TensorFlow的產品總監。他熱衷于解決AI的重大問題并建立充滿活力的開發者社區。此前，凱末爾（Kemal）領導了Facebook的虛擬助手M，Messenger Platform和Wit.ai。凱末爾（Kalal）擁有巴黎高等理工學院和巴黎電信的學位，以及斯坦福大學商學院的MBA學位。

報告主題： TensorFlow.js: Bringing machine learning to JavaScript

報告摘要： Java是世界上使用最廣泛的編程語言，借助TensorFlow.js，可以將TensorFlow和機器學習的功能帶入JavaScript應用程序。 Sandeep Gupta和Joseph Paul Cohen介紹了TensorFlow.js庫，并展示了將機器學習與基于JavaScript的Web，移動和服務器端應用程序相結合的驚人可能性。

嘉賓介紹： Sandeep Gupta是Google的產品經理，他在其中幫助開發和推動TensorFlow（Google的開放源代碼庫和機器學習框架）的路線圖，以支持機器學習應用程序和研究。 他的重點是改善TensorFlow的可用性并推動社區和企業的采用。 Sandeep對機器學習和AI如何以多種方式改變生活感到興奮，他與Google團隊和外部合作伙伴一起為所有人創建了強大的可擴展解決方案。 此前，Sandeep曾是GE Global Research的高級成像和分析研究與開發的技術領導者，特別側重于醫學成像和醫療分析。

Joseph Paul Cohen是Mila和蒙特利爾大學的Yoshua Bengio的博士后。 約瑟夫（Joseph）領導Mila的醫學研究小組，致力于計算機視覺，基因組學和臨床數據。 他擁有波士頓馬薩諸塞大學的計算機科學和機器學習博士學位。 他的研究興趣包括醫療保健，生物信息學，機器學習，計算機視覺，臨時網絡和網絡安全。 約瑟夫獲得了美國國家科學基金會研究生獎學金和IVADO博士后獎學金。 他是the Institute for Reproducible Research的所長，該研究所致力于利用技術改善科學研究過程。

報告主題：Advanced model deployments with TensorFlow Serving

報告摘要：

TensorFlow服務是TensorFlow生態系統的基石之一。它極大地簡化了機器學習模型的部署，并加速了模型的部署。不幸的是，機器學習工程師不熟悉TensorFlow服務的細節，他們錯過了顯著的性能提升。Hannes Hapke簡要介紹了TensorFlow服務，然后深入介紹了高級設置和用例。他介紹了先進的概念和實施建議增加TensorFlow服務設置的性能,其中包括客戶如何請求服務器模型的元信息模型,選擇最優預測模型優化吞吐量的概述,批處理請求提高吞吐量性能,支持模型的一個示例實現A / B測試,和監控TensorFlow服務設置的概述。

邀請嘉賓：

Hannes Hapke是一位機器學習愛好者和谷歌開發專家。他將深度學習應用于各種計算機視覺和自然語言問題，主要興趣在于機器學習基礎設施和自動化模型工作流。Hannes是《自然語言處理在行動中的作用》一書的合著者，他正在為O 'Reilly使用TensorFlow構建機器學習管道。

報告主題：For AI to thrive, failure is necessary: A practical guide (sponsored by IBM Watson)

報告核心：

Ritika Gunnar通過研究分析為什么需要關注組織的文化并建立以數據為中心的方法來組建一個強大的，支持AI的組織。

嘉賓簡介

Ritika Gunnar ，IBM數據和AI專家服務與學習的副總裁。她和她的團隊一起通過數據優先和AI優先的方法與客戶合作，并使用基于知識的技能幫助實施數據和AI解決方案，以加快數據和AI企業功能的采用。之前，Ritika曾擔任IBM Watson產品副總裁，負責Watson的所有數據和AI產品組合，定義了產品組合戰略，產品執行和推動業務成果。她曾擔任IBM全球云和認知GTM組織的副總裁；曾擔任IBM數據和分析業務副總裁，負責制定IBM數據平臺，數據科學和分析實踐的戰略和執行；她領導并管理著IBM的主數據管理和信息集成與治理業務以及IBM的數據倉庫和分析業務。她于1999年以軟件工程師的身份加入IBM。Ritika擁有德克薩斯大學奧斯汀分校的計算機科學學士學位和商業管理碩士學位。

報告主題：Building and deploying AI applications and systems at scale

報告摘要：Ben Lorica和Roger Chen回顧了當今公司如何構建AI應用程序。

邀請嘉賓：

Ben Lorica，是O'Reilly的首席數據科學家。Ben在各種環境中應用了商業智能，數據挖掘，機器學習和統計分析，包括直接營銷，消費者和市場研究，定向廣告，文本挖掘和金融工程。他的背景包括在一家投資管理公司，互聯網初創公司和金融服務公司任職。

羅杰·陳（Roger Chen），是Computable 聯合創始人兼首席執行官，還是O'Reilly人工智能會議的計劃主席。在此之前，他是O'Reilly AlphaTech Ventures（OATV）的負責人，在那里他投資于早期創業公司并與之合作，主要從事數據，機器學習和機器人技術領域。羅杰（Roger）具有深厚的動手技術歷史。在初創公司和風險投資之前，他是Oracle，EMC和Vicor 的工程師。他還開發了新型納米和量子光學技術為加州大學伯克利分校的博士研究員。羅杰擁有波士頓大學的學士學位和加州大學伯克利分校博士學位，無論是在電氣工程。

報告主題：Executive Briefing: Advances in privacy for machine learning systems

報告摘要： 我們在機器學習系統中實現隱私的程度是多少呢？Katharine Jarmul深入探討了隱私測量方面的最新進展，并解釋了這如何改變了機器學習中的隱私方法。那么將發現新的技術，包括差分私有數據收集，聯合學習和同態技術。并且還探討了自機器學習問世以來，為什么隱私變得越來越重要，以及像Apple這樣的公司為最終用戶保留隱私的努力。如果隱私變得更加重要，這將如何影響整個機器學習社區，以及與技術和理論討論交織在一起的其他更深層次的問題。

邀請嘉賓：Katharine Jarmul

嘉賓簡介

Katharine Jarmul是KIProtect的聯合創始人，是一位熱情高漲且享譽國際的數據科學家，程序員和講師。她的工作和研究專注于保護數據科學工作流的數據。在此之前，她曾在美國和德國的大型公司和初創公司中擔任過多個職務，負責實施數據處理和機器學習系統，重點是可靠性，可測試性和安全性。她是O'Reilly的作者，經常在國際軟件大會上作主題演講。

報告主題：Start your engines: Real-time AI for entity resolution

報告摘要： 實體解析（確定“誰是誰”和“誰與誰相關”）對于幾乎每個行業都至關重要，包括銀行，保險，醫療保健，市場營銷，電信，社會服務等。杰夫·喬納斯（Jeff Jonas）詳細介紹了如何使用為通用實體解析而創建的專用實時AI，以獲取新見解并更快地做出更好的決策。

邀請嘉賓：Jeff Jonas是Senzing 的創始人兼首席執行官，是一位備受贊譽的數據科學家，也是實體解析系統的主要創造者。他創立了Senzing，其目標是使實體解析技術適用于世界各地的所有人。在過去的三十多年中，他一直處于為公司和政府解決復雜的大數據問題的最前沿。他是一個三次創業者和出售他的最后公司IBM在2005年之前，他是一個IBM研究員和上下文計算的首席科學家在IBM，在那里他領導的團隊專注于為實體解析技術打造新一代AI。