WAIC AI开发者论坛全日程！高性能计算，业界大咖分享不容错过

云栖网：9 月 3 日，2021 年图灵奖得主、中外院士领衔顶级嘉宾阵容，只讲「技术 + 实践」干货！

人工智能创新技术持续涌现，推动新一代技术浪潮渐入高潮，万物互联的世界正加速到来。

以 “智联世界、元生无界” 为主题，2022 世界人工智能大会（WAIC）将于 9 月 1 日至 3 日，以线下线上结合的方式召开。

由机器之心主办的「WAIC · AI 开发者日」，是大会期间唯一一场面向 AI 开发者和技术人员的活动，也是大会最重要的技术论坛之一，举办 3 届以来始终专注 AI 技术人员与开发者，持续推动 WAIC 开发者生态建设。9 月 3 日，「WAIC 2022 · AI 开发者日」将在张江科学会堂重磅登场，以「 AI 开发者所真正关注的」为主题，集中展示本年度人工智能领域最前沿技术成果和最新实践应用进展。

目前，活动主力重磅版块 AI 开发者论坛完整日程已确认，全天论坛包括 2022 年云帆奖颁奖典礼和「WAIC 2022 · 黑客马拉松」颁奖典礼、多项重磅发布、5 场主旨演讲、7 场主题演讲和 1 场青年论坛。

全球 AI 大牛领衔顶级嘉宾阵容：开发者邀请到 2021 年图灵奖得主、中外院士、世界级技术专家与科技企业创始人等 15 位学术界和产业界重磅嘉宾，共话 AI 理论技术与开发实践。

聚焦前沿技术领域 输出硬核内容干货：覆盖高性能计算、多模态交互、文本生成研究与应用、RPA、类脑计算等重磅焦点议题，各技术领域内代表性嘉宾将分享前沿技术干货。

汇聚青年 AI 菁英 持续打造开发者生态：「WAIC 云帆奖」颁奖典礼，将揭晓「璀璨明星」和「明日之星」榜单共 26 人，多位获奖者还将现身下午青年论坛，展现中国 AI 青年力量。此外，现场还将举办「WAIC 2022 · 黑客马拉松」颁奖典礼。通过赛事评奖，激励全球 AI 青年人才，持续推动开发者生态建设。

AI 开发者论坛全日程发布！

报名链接：https://share2022.worldaic.com.cn/audienceInvite/?companyUuid=cc054802b83143f4ace0fbff3bf2c5b1&forumUuid=0880444f0f9a4c199f8d2f5960c5e309

顶级嘉宾阵容将带来哪些硬核分享？

Jack Dongarra

演讲主题：An Overview of High Performance Computing， the Importance of AI/ML and Future Requirements

嘉宾简介：Jack Dongarra，2021 年图灵奖得主、美国田纳西大学创新计算实验室主任。ACM 将他评为 2021 年 ACM A. M. 图灵奖获得者，以表彰其对数值算法和库的开创性贡献，这些算法和库使高性能计算软件能够在四十多年中跟上指数级硬件改进的步伐。他获得过诸多学术成就，包括 2019 年他获得 SIAM / ACM 计算科学与工程奖，2020 年他因高性能数学软件领域的领导能力获得 IEEE 计算机先锋奖。他是 AAAS、ACM、IEEE 和 SIAM 的研究员，英国皇家学会的外国研究员，以及美国国家工程院的成员。

James Demmel

演讲主题：Colossal-AI: A Unified Deep Learning System for Big Model Era

嘉宾简介：James W. Demmel 是美国加州大学伯克利分校计算机科学系的 Dr. Richard Carl Dehmel 杰出教授（同时兼职数学系），曾任该校电子工程和计算机科学系系主任，他也是潞晨科技的首席战略官，该公司旨在打造一个高效好用的分布式大规模机器学习平台。

Demmel 教授的研究方向是高性能计算，因数值线性计算库 LAPACK 和 ScaLAPACK 而被大家所熟知，他在结合数学的严谨性和高性能实现的数值算法方面做了许多工作，获得诸多荣誉与奖项，包括 IPDPS Charles Babbage 奖、IEEE Sidney Fernbach 奖、ACM Paris Kanellakis 奖和 J. H. 威尔金森数值分析和科学计算奖。Demmel 教授在 1999 年当选美国国家工程院院士，2001 年成为 IEEE 的会士，2009 年成为 SIAM 的会士，2011 年当选美国科学院院士。

罗杰波

演讲主题：The COVID-19 Pandemic: What Social Media and Machine Learning Can Inform Us at Scale and in Real-time

嘉宾简介：罗杰波，美国罗彻斯特大学计算机科学系教授、欧洲科学院院士。罗杰波在柯达研究实验室工作了 15 年，后于 2011 年加入美国罗彻斯特大学。罗教授已经发表超过 500 篇技术论文并且拥有 90 多个美国专利。他的研究方向包括计算机视觉、NLP、机器学习、数据挖掘、计算社会科学和数字健康。他主持了许多学术会议，包括担任 ACM Mulmedia 2010、IEEE CVPR 2012、ACM ICMR 2016 和 IEEE ICIP 2017 的程序主席，以及 ACM Multimedia 2018 的大会主席。他曾担任《IEEE 模式分析与机器智能汇刊》（TPAMI）、《IEEE 多媒体汇刊》（TMM）、《IEEE 视频技术电路与系统汇刊》（TCSVT）、《IEEE 大数据汇刊》（TBD）、《ACM 智能系统与技术汇刊》（TIST）、《模式识别》、《知识与信息系统》（KAIS）、《机器视觉与应用》和《智能医学》的编委。罗教授是 IEEE 多媒体汇刊的现任主编，同时也是 ACM / AAAI / IEEE / SPIE / IAPR Fellow。

周伯文

演讲主题：多模态人工智能进展与可信赖 AI：从原则到实践

嘉宾简介：周伯文，清华大学惠妍讲席教授、清华大学电子系长聘教授、衔远科技创始人，IEEE / CAAI Fellow。周教授为原京东集团高级副总裁、集团技术委员会主席、京东云与 AI 总裁、人工智能研究院院长， 也曾任美国 IBM Reserach 人工智能基础研究院院长、IBM Watson Group 首席科学家。他从事人工智能基础理论和前沿技术的研究、应用及产业化超过 20 年，研究领域包括自然语言理解、多模态理解与生成、知识表征与推理、人机对话、可信赖 AI 等。

周明

演讲主题：基于预训练语言模型的可控文本生成研究与应用

嘉宾简介：周明，澜舟科技创始人兼 CEO，现任中国计算机学会副理事长、创新工场首席科学家，曾任国际计算语言学会（ACL）主席、微软亚洲研究院副院长，长期领导微软亚洲研究院的 NLP 研究，在计算机创作、机器翻译、搜索、推荐、预训练模型等领域获得世界领先的研究成果并广泛应用于微软的各类产品中。2021 年创立认知智能公司澜舟科技，澜舟科技致力于以 NLP 技术为基础，为全球企业提供新一代认知智能平台，助力企业数字化转型升级。

杨健

演讲主题：YLearn：因果学习，从预测到决策

嘉宾简介：杨健，九章云极DataCanvas 开源技术副总裁、D-Lab 主任。具有 20+ 年软件架构设计、技术管理经验，专注于 AutoML、AutoDL 框架和工具的开发，长期从事商业化机器学习平台的设计开发，擅长高并发、高可用系统架构设计及平台化的技术。负责多款 AI 明星产品的研发，自动机器学习开源框架 Hypernets、DeepTables 作者，DAT、YLearn 开源项目负责人。

李博

演讲主题：ROBO Galaxy：智能驾驶的云端数据工厂

嘉宾简介：李博，路特斯科技副总裁、智能驾驶业务线负责人。毕业于东京工业大学综合理工学科信息处理专业，获博士学位。曾任职于本田技术研究所、吉利汽车研究院以及阿里巴巴达摩院。超过 15 年智能驾驶量产及预研项目的主持和开发经验，对智能驾驶系统 EE 架构、软硬件计算平台、视觉算法和基础算子、路径规划及运动控制、智能驾驶系统开发、仿真及测试验证等方面有全面深入的研究，具有丰富的工程应用以及团队管理经验。

孙林君

演讲主题：数字员工，AI 在 RPA 领域的应用与落地

嘉宾简介：孙林君，实在智能创始人兼 CEO。原阿里巴巴资深算法专家，阿里 10 年相关技术积累，深耕大数据智能领域。拥有主持开发智能决策维权客服及智能运筹中枢产品的硬核实力：曾牵头打造阿里巴巴诚信模型体系，支撑集团近 40 个核心业务，构建了诚信和风控的护城河；曾主持开发智能决策维权客服产品，大幅提升客户维权处理效率及满意度，节省大量人力成本，助力集团客服提质增效；曾孵化部署智能运筹中枢产品，应用前沿算法成功实现近万人的服务资源运筹调度。吉林大学学士，大连理工大学硕士。

任化龙

演讲主题：类脑计算的发展与关键技术

嘉宾简介：任化龙，忆海原识创始人兼 CEO。哈尔滨工程大学学士（自动化专业），斯坦福大学硕士（计算机科学，人工智能与系统方向）。本科期间创办灵巧手实验室，研制 32 自由度柔性仿生灵巧手。曾参与 Amazon Echo 智能语音音箱的核心研发。研究领域包括机器人、神经科学、认知科学、计算机系统。2017 年回国创办忆海原识研究型企业，致力于研发类脑智能与工业级灵巧手。

Colin Raffel

演讲主题：Building Machine Learning Models like Open-Source Software

嘉宾简介：Colin Raffel，北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系助理教授，Hugging Face 教职研究员，致力于让计算机实现人类想法变得更简单。