讓我們來看看都有哪些有趣的workshop吧！

將門作為一家以技術(shù)創(chuàng)新為切入口的早期創(chuàng)新發(fā)掘機(jī)構(gòu)，重磅啟動「將門×行業(yè)龍頭企業(yè)創(chuàng)新行」計劃，邀請各地技術(shù)小伙伴們一同走入來自零售、交通、醫(yī)療、金融、地產(chǎn)等行業(yè)龍頭企業(yè)，深入理解AI落地場景，發(fā)掘更多AI價值的應(yīng)用空間。

7月20日（周五）的首站，我“門”將來到全球醫(yī)療健康領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者—飛利浦。我們也很榮幸邀請到飛利浦人工智能實驗室總監(jiān)周子捷博士，屆時他將到場和大家分享“飛利浦人工智能驅(qū)動的醫(yī)療解決方案”，介紹飛利浦在“人工智能應(yīng)用于醫(yī)療健康”領(lǐng)域的研究方向和創(chuàng)新成果。

一年一度的國際機(jī)器學(xué)習(xí)會議ICML已于10號在瑞典的斯德哥爾摩召開。七月的酷暑里在讀ICML2018的論文，仿佛就像從遙遠(yuǎn)的北歐仿佛吹來了陣陣清風(fēng)。今年的ICML共接收論文621篇。

【一鍵下載所有論文】T.R同學(xué)的論文下載工具>>https://pan.baidu.com/s/1CHNPpyF77EXBbVzwKxa_tw

上圖是ICML論文題目的詞云，其中Learn和Network依然是會議的主題。

同時還包括了9個tutorial，四場主題演講涵蓋了安全、效率、交互和類人智能等方面。此外還包含了75個workshop，為與會者們提供了各個領(lǐng)域豐富的交流機(jī)會。下面就讓我們來看看都有哪些有趣的workshop吧！

音樂

機(jī)器學(xué)習(xí)最終要用于人社會的生產(chǎn)生活中才能為人類造福?？茖W(xué)家們一直在探索機(jī)器學(xué)習(xí)對于精神文明建設(shè)的作用。AI已經(jīng)可以分析和生成各種形式的藝術(shù)作品了。在今年的ICML會議中，舉辦了一個Machine Learning for Music的workshop來探討機(jī)器學(xué)習(xí)與音樂方面的問題。目前大規(guī)模的在線音樂曲庫對于機(jī)器學(xué)習(xí)提出了新的要求，需要算法和模型能夠高效地理解和組織復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

除了成熟的推薦系統(tǒng)外，還需要研究音樂生成和音頻處理方面所面臨的挑戰(zhàn)。同時包括音樂的表示學(xué)習(xí)、自動打標(biāo)、音樂合成及風(fēng)格轉(zhuǎn)換等都將在workshop中進(jìn)行探討。

https://sites.google.com/site/faimmusic2018/

人性化

人類一直希望能創(chuàng)造出和自己一樣的智慧機(jī)器，在人與機(jī)器之間建立更為牢固的伙伴關(guān)系。但其中的關(guān)鍵在于我們需要從現(xiàn)在需要人去理解機(jī)器的世界，發(fā)展到未來機(jī)器能理解人的世界中去。另一個workshop著重于對人性化AI的探討，目前人們都重視機(jī)器的智力水平，而忽略了它的情商高低。研究人員們希望通過這個workshop構(gòu)建智能機(jī)器IQ和EQ之間的橋梁，并讓更多的人關(guān)注和研究這一領(lǐng)域。

研討會中不僅會介紹情感和和人性化對于機(jī)器智能的重要性，更從學(xué)習(xí)和想象的方面探討了AI的可能性。

https://www.humanizing-ai.com/

游戲

相信各位小伙伴一定還記得不久前AI在DOTA中打敗了人類玩家，游戲也是人工智能的發(fā)展一個重要的體現(xiàn)窗口，畢竟我們在嬰兒時期都是通過不斷地游戲來習(xí)得對這個世界最初的經(jīng)驗的。

這次研討會同樣舉辦了關(guān)于電子游戲機(jī)器學(xué)習(xí)workshop，主要包括了蒙特卡洛方法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、啟發(fā)式搜索、棋牌類游戲、視頻游戲、多人協(xié)作和游戲理論等方面。相信研究人員們又回拋出令人驚奇的游戲AI，繼續(xù)在各大游戲中馳騁。

http://www.lamsade.dauphine.fr/~cazenave/cgw2018/cgw2018.html

IOT

隨著智能設(shè)備的發(fā)展IOT的重要性愈加凸顯，同可穿戴設(shè)備、環(huán)境傳感器到各種家居設(shè)備都需要IOT發(fā)揮強(qiáng)大的作用，近年來邊緣計算也應(yīng)運(yùn)而生。這些設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)比社交數(shù)據(jù)的速度快兩倍達(dá)到了44E Bytes/month。IOT設(shè)備主要是時序特征的數(shù)據(jù)音視頻信息，但很多的數(shù)據(jù)目前還處于尚未被利用的狀態(tài)。AI4IOT研討會希望探討如何利用AI來理解這些數(shù)據(jù)，如何將物理系統(tǒng)與環(huán)境銜接起來，幫助人類依據(jù)IOT進(jìn)行決策和行為。

包括提出相關(guān)的建模、分析方法，高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的手段以及一定程度的預(yù)測和行為識別、異常檢測等方面。

https://www.zurich.ibm.com/AI4IoT/index.html

AutoML

機(jī)器學(xué)習(xí)非常成功，但目前還在很大程度上依賴人類專家的經(jīng)驗來選擇架構(gòu)調(diào)節(jié)參數(shù)。隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法逐漸發(fā)展成了易用便捷無需專業(yè)知識介入構(gòu)建過程。Workshop on Automatic Machine研討會就著重探討自動機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進(jìn)展，包括研究平臺、遷移學(xué)習(xí)、表象、算法進(jìn)化和新架構(gòu)、加速、大規(guī)模計算等等方面。

如果你想要深入了解，組委會還用心的提供了一份超詳細(xì)的教程來學(xué)習(xí)AutoML>>https://sites.google.com/site/automl2017ecmlpkdd/tutorial

除此之外還有包括因果推理、自動行為、計算幾何、生物、健康、視覺、感知、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等等各方面共75個workshop。