上个月初，我们宣布了2018年Spark+AI峰会的议程，共有180多场精选会谈，包括11个轨道和培训课程。在这次峰会上，我们增加了四个新的轨道，以扩大其范围，包括深度学习框架、人工智能、产品化机器学习、云硬件、Python和高级分析。这些新的轨道培育了一些独特的人工智能相关提交，需要大量不断更新的训练数据来构建最先进的模型，以及大规模使用apachespark的方法。无论是选择餐馆吃饭，选本书阅读，还是选择一个演讲来参加会议，如果想要有价值的经验，通常需要一个轻推指南，一个点头确认，一个评论确认。丽贝卡·奈特在《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）"如何最大限度地利用会议"中提出建议，即倾听专家的意见，把握好时间，选择正确的会议。作为峰会的项目主席，为了帮助您选择一些会议，我注意到了这些新轨道中的一些演讲：它们的前景、可能性和实用性似乎都很突出；它们似乎都在暗示数据和人工智能如何因统一分析而产生最佳的人工智能应用。我想与大家分享：人工智能用例和新机会：从基因组学到自然语言处理-一种算法来管理它们蔓越莓种植中的深入学习和病虫害管理——我们如何帮助拯救感恩节会话式人工智能的兴起深度学习技巧：基于LSTM-TensorSpark的产品化信用风险分析——富国银行案例研究神经网络如何看待社交网络基于GPU机群的混合精度分布式深层递归神经网络训练生产电离机器学习：使用apachespark流媒体的近实时Netflix推荐在结构化流媒体中部署MLlib进行评分操作机器学习管理从原始数据到预测的出处Python和高级分析：Pandas UDF:Python和PySpark的可伸缩分析将现有C++库集成到PyS点火使用apachespark、python3和机器学习构建可伸缩的记录链接系统云中的硬件：使用Intel Optane和Intel内存驱动器技术优化Apache Spark吞吐量apachespark加速使用云中的硬件资源，无缝Azure上的加速apachespark：云中无缝和可扩展的硬件卸载请继续关注来自社区的著名技术演讲者和大数据实践者的主题声明和其他曲目的最爱精选。如果您还没有注册，请使用代码"JulesChoice"在注册期间享受15%的折扣。我希望在那里见到你们。免费试用Databricks。今天就开始吧