云栖大讲堂 | 2018数据智能技术论坛视频回放

时间:01-06 09:30 - 18:00 主办方:
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大会议程
嘉宾介绍
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杨洋

浙江大学计算机学院助理教授

2016年获清华大学计算机科学与技术专业博士学位,获中国电子学会优秀博士毕业论文、清华大学优秀博士毕业论文、北京市优秀博士毕业生等荣誉,博士期间访问美国康奈尔大学John Hopcroft教授、比利时鲁汶大学Sien Moens教授。主要研究社交网络挖掘,在KDD、AAAI、TOIS、TKDD、ICDM等国际顶级学术会议及期刊上发表论文20余篇,曾担任WWW'17、WSDM'17‘16、ICWSM’17、CIKM'17’16、WSDM’16、ASONAM’15程序委员会委员。

大沙

阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家

加州大学圣迭戈分校计算机工程的博士,2015 年加入阿里巴巴集团。加入阿里之前,曾在 Facebook 开发分布式图关系数据库 TAO。 加入阿里之后,一直从事阿里新一代实时计算平台 blink 的研发工作。早期负责搜索事业部的离线大数据处理,利用半年的时间带领团队将阿里淘宝天猫的搜索离线数据处理的计算全部迁移到了 blink 计算平台之上。之后负责 blink 计算平台的查询和优化。用了半年多的时间,打造了一套功能完备高性能的实时计算 blink SQL & Table API,并成功的将阿里的实时计算机器学习平台整体的迁移到这套 API 之上。此外,大沙还是 Apache flink 的 committer。

布民

阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家

2015年加入阿里巴巴,现为大规模流计算与图计算平台负责人。布民之前在微软亚洲研究院任主管研究员,主要研究兴趣为大规模分布式计算。至今已在相关领域顶级会议(如OSDI,NSDI,EuroSys等)发表多篇论文,曾获得EuroSys 2012的最佳论文奖(亚洲首篇)。多项研究成果已被转化为产品并应用于实际生产。

西亭

蚂蚁金服平台数据技术事业群资深算法专家

先后参与过XLib(阿里通用机器学习库)、飞天(阿里分布式操作系统)、ODPS(阿里数据处理平台)以及大规模机器学习平台等几大分布式系统+算法平台的开发,并将相关算法成功应用于搜索、推荐、广告等领域。主导设计了阿里内部最大规模机器学习平台KunPeng 1.0,并将相关算法成功应用于搜索/推荐/广告等领域。目前致力于用人工智能服务好更多的金融业务。

YANG_Sen

阿里巴巴iDST高级数据专家

美国亚利桑那州州立大学计算机博士学位,致力于优化和机器学习研究。2015年在加入阿里巴巴后,参与并负责多个推荐项目的核心算法开发。从2016年开始,致力于开发和应用前沿的优化技术去更有效的使用和分配公共和私有资源,并负责开发和沉淀优化引擎。

朱金童

阿里云大数据高级专家

大数据解决方案创新中心负责人以及大数据海外业务负责人。负责阿里云ET大脑人工智能解决方案的创新及孵化,目前ET大脑已经与不同垂直行业结合,比如工业、交通、医疗、航空等领域,通过业务的创新和技术的突破,已经成功落地了ET工业大脑、ET城市大脑、ET医疗大脑、ET航空大脑等产品和解决方案,并在不同领域实现了巨大的经济及社会价值。

阿外

阿里巴巴智能服务事业部资深数据技术专家

十多年数据及算法平台研发经验,最近几年聚焦人工智能领域,孵化智能机器人、人工智能辅助系统、知识图谱等系列产品,开创阿里的智能客服时代。同时通过智能硬件实验室等企业内创业模式,试点前台机器人等智能硬件。

少杰

阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家

在分布式大数据处理有多年的经验,参与过多个分布式系统的搭建、开发和维护,是apache hive、apache calcite的贡献者。目前就职于阿里巴巴MaxCompute团队,负责实现MaxCompute的基于代价的优化器。

数据智能是指基于大数据引擎,通过大规模学习和深度学习等技术,对海量数据进行处理、分析和挖掘,提取数据中所包含的有价值的信息和知识,使数据具有“智能”,并通过建立模型寻求现有问题的解决方案及实际预测。
 

一言以蔽之,数据智能的课题就是让数据具有“智能”并解决现实问题,这也是数据开发、算法工程师必备的技能,为此云栖社区特邀8位阿里巴巴、蚂蚁金服及浙江大学顶级专家为大家带来大数据的前沿技术分享。

 

时间:2018年1月6日09:30-18:00
地点:阿里巴巴西溪园区访客中心208-S曼陀山庄
 

 

议程


09:00-09:30——签到
09:30-10:15——社交网络中的深度知识挖掘,杨洋
10:15-11:00——Blink:大数据实时计算,大沙
11:00-11:45——全域自然人中心,鸿侠
11:45-13:30——休息
13:30-14:15——FLASH:大规模分布式图计算引擎及其应用,布民
14:15-15:00——蚂蚁金服智能金融实践,西亭
15:00-15:45——智能决策及应用,杨森
15:45-16:30——揭秘阿里云ET大脑,朱金童
16:30-17:15——客服领域的数据智能实践,阿外
17:15-18:00——大数据处理-原理和ODPS实践,少杰

 

 

嘉宾介绍:


阿里巴巴数据技术及产品部资深算法专家,鸿侠

美国杜克大学博士学位,原IBM全球研发中心Watson研究员,Yahoo!主任数据科学家,先任数据技术发展部资深算法专家,带领团队开发基于数据中台的智能算法,稳定的支持了阿里巴巴搜索、广告等30几个核心BU和其业务场景。在顶级统计和机器学习国际学术期刊会议发表论文28篇(包括JASA, ICML, ATSTATS, KDD, ICDM和CIKM等),在申请的和已经批准的美国专利9项,在国际学术和技术会议上发表演讲30余次,任职 Applied Stochastic Models in Business and Industry副主编。

 

 

蚂蚁金服平台数据技术事业群资深算法专家,西亭

先后参与过XLib(阿里通用机器学习库)、飞天(阿里分布式操作系统)、ODPS(阿里数据处理平台)以及大规模机器学习平台等几大分布式系统+算法平台的开发,并将相关算法成功应用于搜索、推荐、广告等领域。主导设计了阿里内部最大规模机器学习平台KunPeng 1.0,并将相关算法成功应用于搜索/推荐/广告等领域。目前致力于用人工智能服务好更多的金融业务。

 

 

阿里巴巴iDST高级数据专家,YANG, Sen

美国亚利桑那州州立大学计算机博士学位,致力于优化和机器学习研究。2015年在加入阿里巴巴后,参与并负责多个推荐项目的核心算法开发。从2016年开始,致力于开发和应用前沿的优化技术去更有效的使用和分配公共和私有资源,并负责开发和沉淀优化引擎。

 

 

浙江大学计算机学院助理教授,杨洋

2016年获清华大学计算机科学与技术专业博士学位,获中国电子学会优秀博士毕业论文、清华大学优秀博士毕业论文、北京市优秀博士毕业生等荣誉,博士期间访问美国康奈尔大学John Hopcroft教授、比利时鲁汶大学Sien Moens教授。主要研究社交网络挖掘,在KDD、AAAI、TOIS、TKDD、ICDM等国际顶级学术会议及期刊上发表论文20余篇,曾担任WWW'17、WSDM'17‘16、ICWSM’17、CIKM'17’16、WSDM’16、ASONAM’15程序委员会委员。

 

 

阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家,大沙

加州大学圣迭戈分校计算机工程的博士,2015 年加入阿里巴巴集团。加入阿里之前,曾在 Facebook 开发分布式图关系数据库 TAO。 加入阿里之后,一直从事阿里新一代实时计算平台 blink 的研发工作。早期负责搜索事业部的离线大数据处理,利用半年的时间带领团队将阿里淘宝天猫的搜索离线数据处理的计算全部迁移到了 blink 计算平台之上。之后负责 blink 计算平台的查询和优化。用了半年多的时间,打造了一套功能完备高性能的实时计算 blink SQL & Table API,并成功的将阿里的实时计算机器学习平台整体的迁移到这套 API 之上。此外,大沙还是 Apache flink 的 committer。

 

 

阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家,少杰

在分布式大数据处理有多年的经验,参与过多个分布式系统的搭建、开发和维护,是apache hive、apache calcite的贡献者。目前就职于阿里巴巴MaxCompute团队,负责实现MaxCompute的基于代价的优化器。

 

 

阿里云大数据高级专家,朱金童

大数据解决方案创新中心负责人以及大数据海外业务负责人。负责阿里云ET大脑人工智能解决方案的创新及孵化,目前ET大脑已经与不同垂直行业结合,比如工业、交通、医疗、航空等领域,通过业务的创新和技术的突破,已经成功落地了ET工业大脑、ET城市大脑、ET医疗大脑、ET航空大脑等产品和解决方案,并在不同领域实现了巨大的经济及社会价值。

 

 

阿里巴巴智能服务事业部资深数据技术专家,阿外

十多年数据及算法平台研发经验,最近几年聚焦人工智能领域,孵化智能机器人、人工智能辅助系统、知识图谱等系列产品,开创阿里的智能客服时代。同时通过智能硬件实验室等企业内创业模式,试点前台机器人等智能硬件。

 

 

阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家,布民

2015年加入阿里巴巴,现为大规模流计算与图计算平台负责人。布民之前在微软亚洲研究院任主管研究员,主要研究兴趣为大规模分布式计算。至今已在相关领域顶级会议(如OSDI,NSDI,EuroSys等)发表多篇论文,曾获得EuroSys 2012的最佳论文奖(亚洲首篇)。多项研究成果已被转化为产品并应用于实际生产。

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