【重要通知：世界人工智能大会现场一律凭活动行二维码入场，主论坛于上午8:30正式开始，现场座位紧张，请提前签到入场。另外，不接受现金购票，分论坛票只有下午可以入场】2016 世界人工智能大会活动行浏览近7万，大会售票进入尾声，还有一些已购票付款的公司和机构未换二维码。活动行在大会现场设有咨询席位，但提前换二维码节省签到时间。请团购注册的公司关注，务必提醒参会的同事们手机接收二维码，如果不清晰可以打印出来，现场在签到处换领大会嘉宾胸卡。

　　【倒计时 3 天，点击“阅读原文”抢票！！】? 业界领袖回溯60年AI历史，全球对话人工智能未来挑战，权威发布2016世界人工智能名人堂及中国人工智能产业发展报告；? 国际大咖“视频”远程参会， Bengio 和李飞飞联袂寄语中国人工智能；? 探秘讯飞超脑及华为诺亚方舟实验室，最强CTO与八大研究院院长交锋；? 滴滴CTO与百度首席架构师坐镇智能驾驶论坛，新智元三大圆桌阵容史无前例；? 中国“大狗”与"X-Dog"震撼亮相，龙泉寺机器僧“贤二”卖萌。

　　【新智元导读】Re-Work上放出了本年度波士顿、伦敦、柏林的三大深度学习峰会的全部演讲视频，156位行业精英带来精彩演讲，其中包括 Yoshua Bengio、伦敦帝国学院认知机器人学教授Murray Shanahan等人。新智元搜集整理翻译了三场峰会的全部简介，并附上视频链接，为想要在周末“充电”的读者带来本年度深度学习界的绝对干货。

　　波士顿深度学习峰会，2016年5月12日-13日

　　视频地址：

　　1. 采访HonglakLee，密歇根大学计算机科学助理教授

　　Honglak Lee是密歇根大学计算机科学与工程系助理教授。他于2010年获得斯坦福大学计算机科学系博士学位，atv直播，师从Andrew Ng教授。他的研究兴趣主要是机器学习，包括深度学习，无监督、半监督和监督学习，转移学习，图形模型和优化。他还致力于计算机视觉，音频识别，机器人感知和文本处理中的应用问题。 他的研究在ICML（2009）和CEAS（2005）获得最佳论文奖。

　　2. Yoshua Bengio：深度学习框架

　　Yoshua Bengio，1991年获McGill大学计算机科学博士学位，MIT及AT&T贝尔实验室博士后，加拿大蒙特利尔大学的计算机科学系教授，统计学习算法研究主席，NSERC主席，CIFAR研究员，NIPS基金会理事会成员，等。出版两本著作及300多种出版物，最多被引用的领域是深度学习，回归网络，概率学习，自然语言和流形学习。 他是被引用最多的加拿大计算机科学家之一，曾担任机器学习和神经网络顶级期刊的副主编。

　　3. 构建用于深度学习的节能加速器

　　Vivienne Sze，MIT; 陈新兴，MIT

　　随着深度学习在我们的生活中变得越来越普遍，我们需要更好的硬件基础设施来支持可预见的大量计算。尤其，当前CPU和GPU系统的高能耗阻碍了更大规模的深度学习，因此，专用的深度学习加速器将是解决这个问题的关键。在这次演讲中，我将介绍我们为深层卷积神经网络（CNN）建立的名为Eyeriss的节能加速器，这是目前许多深度学习算法的基石。 Eyeriss可重新配置以支持最先进的深层CNN。 它专注于最小化加速器和主存储器之间以及加速器的计算结构内的数据传送，与当前的移动GPU相比，我们能实现10倍的能效。

　　4. 物理直觉学习实例

　　Adam Lerer，Facebook工程师

　　人类在婴儿阶段就懂得视觉的“常识”概念，例如物体的静止、重力和直觉性的物理。例如，婴儿能通过玩积木获得关于世界的物理行为的直觉。虽然深层神经网络在许多计算机视觉任务上显示出非常好的性能，但更复杂的推理（例如“下个场景中将会发生什么？”）需要理解物理世界的行为。我们研究深度前向模型以学习这种直觉性的物理。我们使用3D游戏引擎创建积木的小块，并训练大型卷积网络模型，以准确预测其稳定性。这个模型能够推广到新的物理场景和实际的图像。

　　其他重要视频

　　视频聚焦：Nervana Systems #reworkDL

　　UrsKöster，NervanaSystems工程师

　　YoshuaBengio访谈

　　Yoshua Bengio，蒙特利尔大学终身教授

　　用于识别更换部件的工业强度管道

　　Nashlie Sephus，PartpicCTO

　　深度学习应用：现在和未来

　　Hugo Larochelle，Twitter研究科学家

　　深度学习与解析表达

　　Honglak Lee，密歇根大学计算机科学助理教授

　　临床试验：人工智能改善健康结果

　　Alejandro Jaimes，AiCure首席科学家&CTO

　　PANEL：AI在企业中的实际应用

　　Kathryn Hume , Fast Forward Labs; LeonardD'Avolio , Cyft; Yuri Ivanov , Rethink Robotics

　　3D深度学习与机器人知觉

　　Jianxiong Xiao，普林斯顿大学助理教授

　　深度置信网络的双层推理

　　Tony Jebara，Netflix研究机器学习主任

　　移动视频物体检测

　　Adham Ghazali，ImageryCEO

　　深度学习于生物多样性保护

　　David J. Klein，ConservationMetrics首席AI开发者

　　人工智能主要数据库

　　Mark Hammond，BonsaiCEO

　　鸡尾酒会问题：语音分割的深层聚类

　　John Hershey，三菱电机研究实验室首席科学家

　　Byte2vec及其在自然语言处理中的应用

　　Parsa Ghaffari，AYLIEN创始人兼CEO

　　深度学习的生物基础：决策网络

　　Nathan Wilson，NaraLogics联合创始人兼CTO

　　深度学习用于自然语言表达和推理

　　Andrew McCallum，Amherst大学数据科学中心主任

　　不只关键字搜索：用CV2Vec找到工作候选人

　　Byron Galbraith，Talla首席数据科学家

　　深度学习和图像识别如何改变广告体验

　　Cambron Carter，GumGum图像科学家

　　Facebook产品的深度学习

　　Andrew Tulloch，Facebook研究工程师

　　深度学习规模

　　UrsKöster，NervanaSystems工程师

　　把日常设备变成健康传感器

　　Daniel McDuff，Affectiva研究主任。Tejas Kulkarni，MIT;北卡罗来纳大学Olexandr Isayev; Aditya Khosla，MIT; Nanette Byrnes，麻省理工学院技术评论

　　怎样使深度学习在短期内实现尽可能大的影响力？

　　Tejas Kulkarni , MIT; Olexandr Isayev ,North Carolina大学; Aditya Khosla , MIT; Nanette Byrnes ,MIT 技术评论

　　伦敦深度学习峰会, 9月22日至23日

　　视频地址：

　　1. 采访MurrayShanahan，伦敦帝国学院认知机器人学教授