倫敦2017年4月3日電 /美通社/ -- 深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在得到了越來越多的關(guān)注，這是由于它具有廣泛的應(yīng)用，越來越多的領(lǐng)域中都有它的“身影”。從醫(yī)療到金融，再從自動(dòng)化到電子商務(wù)，RE?WORK深度學(xué)習(xí)峰會(huì)（RE?WORK Deep Learning Summit，4月27日至28日舉行）將展示深度學(xué)習(xí)的發(fā)展藍(lán)圖及其對(duì)商業(yè)和社會(huì)的影響。
DeepMind研究工程師、本次峰會(huì)演講嘉賓之一Jeffrey De Fauw的發(fā)言將會(huì)引起廣大與會(huì)者的興趣。在加入DeepMind之前，De Fauw開發(fā)了幫助在眼底圖像中檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)的深度學(xué)習(xí)模型，他將在本次峰會(huì)上展示這一成果。在發(fā)展中國家，糖尿病視網(wǎng)膜病變是致盲的主要原因之一，而且對(duì)其診斷非常耗時(shí)。De Fauw的模型專門設(shè)計(jì)用來縮短診斷時(shí)間，準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)處于危險(xiǎn)的病人，并幫助他們及早獲得治療。
加州大學(xué)伯克利分校(UC Berkeley)的博士生、目前就職于谷歌大腦(Google Brain)的Brian Cheung也將在本次峰會(huì)上發(fā)表演講。在活動(dòng)上，他將解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如何利用最少的特征工程手段來從數(shù)據(jù)中提取關(guān)聯(lián)度較大的特征。他的研究主要應(yīng)用于生理學(xué)研究，旨在利用視網(wǎng)膜點(diǎn)陣模型來檢測視網(wǎng)膜圖像。
來自賓夕法尼亞州立大學(xué)(Penn State University)、如今是谷歌安全部門員工的Nicolas Papernot博士將就深度學(xué)習(xí)應(yīng)用向隱私和安全領(lǐng)域擴(kuò)展發(fā)表演講。機(jī)器智能和深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在讓安全和隱私暴露在新的風(fēng)險(xiǎn)中。他將在演講中描述“攻擊者”如何“巧妙”地利用深度學(xué)習(xí)模型，讓受攻擊對(duì)象做出錯(cuò)誤的預(yù)測。
參加新加坡深度學(xué)習(xí)峰會(huì)，可以從De Fauw、Cheung和Papernot那里了解到更多知識(shí)。除了這三位以外，峰會(huì)還將讓30位杰出嘉賓發(fā)表演講，包括來自Facebook、寶潔(P&G)和Visa的代表。本次峰會(huì)話題將覆蓋預(yù)測智能、自動(dòng)駕駛、自然語言理解、深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算機(jī)視覺、商業(yè)效率方面的人工智能和企業(yè)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)峰會(huì)期間還將同時(shí)舉行深度學(xué)習(xí)金融峰會(huì)(Deep Learning in Finance Summit)，屆時(shí)來自匯豐銀行(HSBC)、法國巴黎銀行(BNP Paribas)、法國安盛(AXA)、新加坡職總英康(NTUC Income)和法國興業(yè)銀行(Societe Generale)的杰出人士將在會(huì)上發(fā)表演講。
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