【线上直播】spark streaming高级特性在ndcg计算实践

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【线上直播】spark streaming高级特性在ndcg计算实践

原标题:【线上直播】AI大数据在生鲜行业的实践与应用

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【线上直播】机器学习系列之分类

【线上直播】spark streaming高级特性在ndcg计算实践

【线上直播】当spark遇上tensorflow大规模深度学习框架原理和实践

【线上直播】AI大数据在生鲜行业的实践与应用

【线上直播】AI行业需要什么样的人才

嘉宾

嘉宾:王富平

嘉宾

嘉宾

嘉宾李烨

李梦婷

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李曙鹏

董四辈

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王富平简介:

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李烨简介:

李梦婷

历任百度大数据部高级工程师、1号店搜索与精准化部门架构师,一直从事大数据方向的研发工作,对大数据工具、机器学习有深刻的认知,在实时计算领域经验丰富,对storm、spark
streaming有深入了解。

李曙鹏

董四辈

现为微软(Microsoft)高级软件工程师。曾在易安信(EMC)和太阳微系统(Sun
Microsystems)任软件工程师。先后参与聊天机器人、大数据分析平台等项目的开发。

简介

目前关注方向为数据分析平台建设,旨在打通数据建模到数据分析,基于数据模型模型运用druid、kylin等技术,提供一个平台级别的数据服务,打造“数据即服务”的一站式解决方案。

简介

简介

中山大学 博士,拥有8年人工智能、机器学习的研发经验。

先后就职于百度、腾讯,负责过多个互联网级大数据应用以及大数据平台的研发工作,2010年毕业于上海交大计算机系。对大规模实时计算、OLAP系统、广告数据应用等领域有深刻的理解和丰富的实践经验。目前专注于大数据与AI领域相结合的方向。

原当当网推荐部高级架构师,现任每日优鲜大数据高级算法工程师。从事生鲜推荐
、搜索、微仓智能补货等相关工作,并关注互联网安全、反欺诈、机器学习等新技术的应用。

FMI线上直播分享主题

曾发表多篇SCI收录和EI收录论文,参与多项国家自然科学基金项目、广州市科技计划项目。

FMI线上直播

AI行业需要什么样的人才

目前就职于国内知名的互联网公司,曾带领团队进行计算广告、Feed流推荐、应用分发、个性化PUSH等项目的研发工作。

分享主题:spark streaming高级特性在ndcg计算实践

FMI线上直播

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分享大纲

分享简介:

分享主题

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  1. 几类AI企业

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从storm到spark streaming,再到flink,流式计算得到长足发展,
依托于spark平台的spark
streaming走出了一条自己的路。其借鉴了spark批处理架构,通过批处理方式实现了实时处理框架,优点是:1.
吞吐量高 2.与spark平台结合得比较好,可以直接使用spark sql、mlib等框架。
本次分享, 从搜索评价指标:ndcg指标计算,为切入点,介绍spark streaming
一些高级特性及其应用。

当spark遇上tensorflow大规模深度学习框架原理和实践

AI大数据在生鲜行业的实践与应用

   有积累的传统软件企业

分享主题

分享大纲:

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分享大纲

   一线互联网企业

机器学习系列之分类

  1. spark简介

  2. 搜索ndcg指标介绍

  3. spark streaming高级特性在ndcg实践

  4. 小结与展望

本直播将介绍spark和深度学习的基本原理、分析spark与深度学习领域相结合的最新的发展方向,如何结合tensorflowonspark开源框架、构建一个分布式图像分类模型训练。

1.生鲜补货背景

   新兴二线互联网企业

分享大纲

直播时间:周四(3月15日)晚上20:00-21:30

直播时间

2.商业模式

   明星独角兽企业

一.what,带大家从根本上了解什么是分类。

课堂形式

周二(4月10日)晚上20:00-21:30

3.系统架构、数据协同、生鲜特点、商品管理

   小型AI创业企业

二.why,和大家聊聊分类在机器学习的重要性,通常可以用在哪些领域和场景。

手机语音模式

课堂形式

4.数据特征

   数据外包企业

三.how,同大家一起来学习常用的分类算法,以及如何根据场景选择各类分类算法模型

只要有网,哪里都行

手机语音模式

5.算法预测

  1. 观望中的企业

直播时间

只要有网,哪里都行

直播时间

   中小型IT企业

周四(3月29日)晚上20:00-21:30

报名方式

周四(9月13日)晚上20:00-21:30

   AI+

课堂形式

报名方式

课堂形式

  1. AI行业需要什么样的人?

手机语音模式

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手机语音模式

   顶尖大企业/明星创业企业:做算法的人才

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   大量中小AI创业企业:做工程

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   大企业,数据创业企业:做数据

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  1. 从2017到2018,行业趋势

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   热度下降

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   落地产品对质量的要求提升

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   从追明星到出产品

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   中小企业的AI定制需求

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   数据企业与算法的结合尝试

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  1. 如何从0开始自己的AI职场之路

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   选择切入点

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   学会放弃

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