亚马逊将在上海建立人工智能研究院,感谢贝索

日期:2019-11-05编辑作者:威尼斯在线平台

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9月17日,亚马逊旗下的亚马逊网络服务公司在2018世界人工智能大会上宣布,将在上海建立AWS人工智能研究院。实验室关注自然语言处理、深度学习,以及对中国客户在AI实施方面提供建议和咨询。当天上海西岸举行的2018世界人工智能大会上,亚马逊AWS副总裁Swami Sivasubramanian宣布了这一消息。

她是多个奖项的获得者,P. Sloan奖学金,微软教师奖学金,谷歌研究奖,ARO和AFOSR青年研究员奖,NSF职业奖,UCI早期职业卓越研究奖,ACM Sigmetrics社会最佳论文奖,IBM Fran Allen博士奖学金及最佳论文奖。

卡内基梅隆大学领先的机器学习科学家、AWS机器学习和深度学习总监Alex Smola博士,加州理工学院电气工程系Pietro Perona博士和Allen E. Puckett教授,加州大学洛杉矶分校计算机科学教授、亚马逊人工智能应用科学总监Stefano Soatto,以及AWS机器学习首席科学家李沐博士等都会前来加盟。

亚马逊AWS是亚马逊提供的云计算平台,面向用户提供包括计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务。上海市正在打造成为全国领先的人工智能创新策源地,计划2020年实现人工智能重点产业规模超过1000亿元,这为亚马逊AWS落户上海提供了良好的契机。作为AWS在亚太地区首个人工智能研究院,AWS上海人工智能研究院将立足上海和亚太,培养中国新一代的机器学习人才,与中国的顶尖大学和研究机构协作推进人工智能研究项目,联合建设人工智能与机器学习研究实验室。

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亚马逊AWS副总裁Swami Sivasubramanian表示,随着AWS上海人工智能研究院的成立,他们将于AWS中国团队、中国产业界和学术界密切协作,帮助更多客户实现人工智能民主化,让先进的人工智能和机器学习技术惠及所有人。至于大家最关注的院长一事,雷锋网报道称,将有上海纽约大学计算机科学系教授、纽约大学全球网络教授张峥领导。

新智元AI Era创新产品入围名单和创新人物入围名单已经进入读者票选和专家评选环节。

AWS上海人工智能研究院将成为一个包括研究人员、开发人员、工程师和技术项目经理在内的、功能齐全的团队,开展以中文为主的多语言自然语言处理研究,参与和开发开源深度学习生态系统,支持中国客户在机器学习和人工智能方面的应用落地。

她于2004年获得IIT Madras电气工程学士学位,并于2009年获得康奈尔大学博士学位。2009年至2010年在麻省理工学院担任博士后研究员,在英国担任助理教授。 2010年至2016年任加州大学埃尔文分校助理教授,2012年和2014年在新英格兰微软研究院担任客座研究员,自2016年起担任亚马逊AWS主任科学家,自2017年起担任加州理工学院Bren教授。

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我为过去两年取得的成就感到自豪。我们在各个层面都推出了大量AI服务。

同时,AWS上海人工智能研究院将融入AWS全球的人工智能研究与开发计划,致力于打造AWS人工智能与机器学习的云服务,聚焦于推进和发展深度学习算法及其未来应用。它将为AWS贡献于中国的开发者社区发挥关键作用,将提供多种工具,让客户更容易采用人工智能技术,构建模型并在深度学习生态系统中运行。

文章来源:澎湃新闻

编译:大明

此外,AWS机器学习实验室还为自定义用例提供高级解决方案。我与许多客户进行了交流,了解不同领域的真实AI部署令人大开眼界。

【新智元导读】亚马逊AWS主任科学家Anima Anandkumar宣布即将离职,并在个人主页上发表离职感言,详细梳理了两年来在AWS的工作成果和历程,并对AWS和共事的同事以及Jeff Bezos表示感谢,不过她在文中并未透露下一步的去向。

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顶层包括计算机视觉,自然语言处理,语音识别等服务。我们在客户扩展方面取得了很大进展,如今AWS云机器学习服务的客户数量为业界最高。

而且,在实践中,即使理论无法解释,简单的方法也能发挥作用。我们试图通过寻找简单方法可证明成功的条件,然后通过实验验证这些条件来缩小理论与实践的差距。例如,我们发现1位梯度量化几乎没有精度损失,但在理论上和实践中都降低了分布式机器学习的通信要求。所有这些项目都由一群优秀的实习生和AWS的科学家来执行。

加入亚马逊AWS是我一次在学术界之外的“产业界”任职。我选择AWS有几个原因。我认为人工智能的民主化具有巨大潜力,AWS是功能最全面、应用范围最广的云平台。两年前,云AI仍然是一个未知的领域,让这份工作成为一次令人兴奋的冒险。将应用AI研究引入AWS这件事也很吸引我。

2017年3月,Anima Anandkumar与Jeff Bezos等人在一起

我也很高兴将我的关于张量的早期研究与深度学习联系起来,开发出新的深度网络,能够自然编码数据维度和高阶相关性。Tensorly是类似Keras的前端,可以在任何后端的深度学习中轻松使用张量代数运算。

我最关注的是SageMaker的设计、开发和推出。SageMaker的广泛采用使得AWS的机器学习用户群比去年增加了250%以上。SageMaker让机器学习的每个步骤不再那么繁重、复杂、依靠猜测。SageMaker主题建模可以自动对文档进行大规模分类,分类速度比其他任何开源框架快几倍。

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