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【活动总结】天津GDG 2017 Tensor Flow Summit Recap

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发表于 2017-3-1 16:53:37 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
【活动时间】2017年2月25日13:30-18:00
【活动地点】天津市南开区凌奥创意产业园三期南商业3号楼4门201
【活动链接】G+ Event   DevSite Event
【活动人数】活动现场64人(女生共8人)
【活动组织者】张乐、师文轩、朱峰、李秀恩、王晶晶、王栋
【活动志愿者】刘鹏、李晨、白鸿佑、王朝斌、刁艺琦、王丰博

【活动总结】
本次活动是天津GDG在2017年的第一场活动,也是我们第一次以TensorFlow为主题的活动。我们初衷是希望借助这次TensorFlow Dev Summit大会的精彩内容,提高大家对TF的关注和兴趣,同时对TensorFlow有一个更系统的认知和概念,通过各种案例分析来思考如何使用TensorFlow来解决实际问题,借此推动TF能真正被引入到实际的工作或学习中去。

活动预期是30-40人规模,最后报名人数远超我们预期,达到68人(学生只占27人)。实际现场登记也有64人,其中女生8人。从这次的报名表的问卷部分发现,天津已经有2人(一所大学,一家企业)在实际使用TensorFlow,并且有4人(2所大学和1家企业)计划要使用TensorFlow,我相信活动后这个数据会有提升。

大家一起先围观了7个视频录像(根据报名问卷,我们筛选的大家最感兴趣的),分别是大会Keynote、分布式TF、移动端和嵌入式TF、如何将TF引入到当前的系统架构中和3个应用实践与案例(DeepMind、Magenta和Retinal Imaging)。

然后我们邀请南开大学软件学院副院长谢茂强教授来做了精彩的点评。谢老师主要研究方向也是智能信息处理和数据挖掘,并且在软件学院的智能信息实验室进行相关的研究和实践工作。谢老师结合自身的经验,以及视频录像内容,对TensorFlow进行了解读,提出了自己的观点和看法,比如TensorFlow对人工智能尤其是ML的算法做了很好的封装处理,同时对各种环境的部署应用作了非常完善的支持,这样可以让使用者把更多精力放在真正需要解决的问题上,而不是像以前很多精力放在算法优化和部署等方面,极大提高的生产率。尤其是通过方便的代码开发就可以实现分布式和管理GPU任务这些工程方面的努力,而且实际上也极大的节省了训练时间等给予了很高的评价。分享过程中,也穿插了对视频中的一些典型的场景和案例又做了进一步的补充和说明,鼓励大家可以尝试使用TF来解决应用场景。

最后谢老师回答了参加活动朋友的关于TensorFlow与其它ML库或Spark这类项目的比较、数据源问题、TF如何很好的整合到自己项目、TF解决哪些AI问题、如何学习ML等问题作了互动问答,在场的组织者师文轩老师、张乐也参与互动问答,将自己的观点分享给大家。

活动结束后,很多朋友也把谢老师和师老师团团围住继续探讨相关话题。通过这次活动,我们了解到很多朋友对机器学习、深度学习有一定的了解和认识,对于TensorFlow仅有一个模糊概念,对于将这些技术用于解决实际问题就没有太好的思路和想法。通过本次活动,尤其是这次峰会的视频录像观摩,应该能让大家对TensorFlow有了更系统的认知,对于TensorFlow能解决什么问题,以及TensorFlow在实际项目中的位置也会有更清楚的理解。通过各种案例分析,对于落地和如何解决问题也会有更多的启发和思考。

后续我们还会邀请TensorFlow或机器学习方面的嘉宾来做专题分享,来满足大家的期望。

我们强烈建议对机器学习或TensorFlow感兴趣的朋友认真要看看这次TensorFlow Dev Summit的视频。如果您有疑惑或者想法,欢迎发到天津GDG的邮件列表中。我们非常鼓励大家互相交流甚至思想碰撞,因为有价值的交流会给所有人带来收获。

【活动照片】
  
【活动资料】



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