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【直播】开源开放的人工智能:Milvus x 极狐 GitLab 深圳 Meetup

2021年10月16日 13:00 ~ 2021年10月16日 18:00
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    开源如何加速 AI 产业的发展?

    这次的 Arch Meetup 深圳站, Milvus 社区联合极狐 GitLab 要来与大家分享用户需求如何推动开源软件的诞生与演进,而这些开源软件又是如何助力不同行业的 AI 落地。

    不能到场的朋友也可以在线观看精彩的内容,不想错过的话请马上报名!👇




    主办方介绍




    Milvus 一款基于云原生架构开发的开源向量数据库,支持查询和管理由机器学习模型或神经网络生成的向量数据。Milvus 在一流的近似最近邻(ANN)搜索库(例如 Faiss、NMSLIB、Annoy)的功能基础上进行扩展,具有按需扩展、流批一体和高可用等特点。Milvus 致力于简化非结构化数据管理,并在不同的部署环境中提供一致的用户体验,并已被广泛应用到以图搜图、智能问答、相似文本检索、视频检索等领域。Milvus 项目是全球顶级 AI 基金会 LF AI & Data 的毕业项目。


    极狐 GitLab 为全球第二大开源代码托管和项目管理平台 GitLab 为面向国内市场所成立的公司,极狐 GitLab 致力于营造开源开放的社区,除了大家所熟知源代码托管服务外,经过累计十年的发展,已经形成面向企业研发运维端到端的解决方案,帮助团队更快、更安全地交付更好的软件,实现 DevOps 价值最大化。




    活动议程 讲师介绍




    Zilliz 海报-slidestalk (2).png







    内容简介



    主题一:Milvus 向量数据库在用户需求推动下的演进 

    未来 80% 的数据是非结构化的,对应的非结构化数据基础软件栈仍未成熟。神经网络及深度学习为非结构化数据处理提供了非常高效的方法,即将数据转化为 embedding 向量并进行检索。随着向量检索在计算机视觉、语义分析等领域得到广泛应用,大幅提升向量分析效率的向量数据库应运而生。本次演讲中,讲师莫毅华将为大家介绍向量数据库 Milvus,以及真实的用户场景如何推动 Milvus 迭代发展。

    主题二:Milvus 在追一科技问答机器人场景的实践

    追一科技是领先的人工智能公司和 AI 数字员工提供商,为金融、能源、零售及汽车等多个行业提供 AI 数字员工整体解决方案,而其中各场景下的智能机器人是主要的产品组件。 问答机器人被广泛应用在客户服务领域,要求「反应快」- 检索速度快与「回答准」-检索相似性精度高。本次演讲将分享追一科技结合 Milvus 在这一方向上的实践经验。

    主题三:Milvus 在证券基金行业客户运营场景的应用与实践

    掌数科技是一家服务证券基金机构的金融科技公司。近年来证券基金业务的线上化程度加速提升,客户服务运营过程中,如支持智能客服对话搜索、电话防欺诈声纹搜索等业务场景,产生了大量面向非结构化数据的检索需求。本次演讲将介绍面向这些场景的应用实践,并将分享与 Milvus 向量数据库结合的场景、工作原理及问题改进。

    主题四:开源开放赋能 AI 产业发展

    极狐 GitLab 面向国内市场致力于营造开源开放的社区,除了大家所熟知源代码托管服务外,经过多年的发展,已经形成面向企业  DevOps 端到端的解决方案,帮助团队更快、更安全地交付更好的软件。面对 AI 的发展,极狐 GitLab 可以赋能 AI 企业,提供 AIOps,DataOps 解决方案场景。讲师王斌峰将与大家分享:

    1. 为什么 AI 的发展离不开开源
    2. 极狐 GitLab 在开源社区的持续加码跟布局
    3. 极狐 GitLab 端到端解决方案
    4. AIOps & DataOps
    5. 极狐 GitLab 赋能 AI 公司案例介绍


    主题五:实现实时协同算法的核心技术

    ShowMeBug 是一款数字化驱动的可记录、可分析、可复盘的技术评估和在线面试神器,主要基于在线实时协同的编程 IDE 和代码分析的核心技术,为企业提供新型技术面试平台和技术人才评估系统。


    在这次将主要与大家分享:
    - (what)什么是实时协同的在线编程
    - (why)实时协同编程的价值在哪里
    - (how)协同编程实现的核心技术






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    Zilliz 是向量数据库系统领域的开拓者和全球领先者,研发面向 AI 生产系统的向量数据库系统。Zilliz 以发掘非结构化数据价值为使命,致力于打造面向 AI 应用的新一代数据库技术,帮助企业便捷地开发 AI 应用。Zilliz 的产品能显著降低管理 AI 数据基础设施的成本,帮助 AI 技术赋能更多的企业、组织和个人。

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