Apache Spark + AI开源社区进展&实际案例分享

主题摘要

近年来，AI/ML领域有了长足发展，不断有新模型和算法在各种基准数据集上取得更好的成绩，工业界应用AI/ML的积极性也水涨船高。但要把AI/ML应用到生产，单单模型和算法好是远远不够的。从实验室模型到可扩展和健壮的工业级部署，这中间存在很多繁杂又易错的环节，经常导致很多实际的困难和问题，从而阻碍了AI/ML的大规模应用。这两年，为了构建更好用的、统一的分析和AI的平台，开源社区围绕Apache Spark及周边生态系统进行了一系列的工作。在这个报告中，我们会介绍近期开源社区的相关进展，包括Intel在开源社区中的相关工作，同时也会分享我们在搭建Spark + AI工业级应用中的经验和真实案例。

讲师介绍

黄晟盛，Intel大数据和AI方向的资深软件架构师，在大数据领域工作超过10年，在AI领域工作超过5年。她是Apache Spark的committer和PMC member，也是Big Data + AI开源项目Analytics Zoo (https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo )和BigDL (https://github.com/intel-analytics/BigDL ) 的重要贡献者。目前，她在Intel Analytics Zoo 团队主要带领自然语言处理，时间序列分析和强化学习相关的新功能开发和解决方案构建。

红包福利

1) Star本次技术分享会涉及的开源项目并参与本次技术分享会的用户
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Analytics Zoo代码开源地址

https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo/

BigDL代码开源地址

https://github.com/intel-analytics/BigDL