概述

  • 日期: 2020年12月15日
  • 位置: 北京市中关村善缘街微软亚洲研究院2号楼2层颐和园会议室

活动类型:线上+线下

相关链接

首页

自“创新汇”成立至今,微软亚洲研究院一直致力于携手会员企业推动数字化转型。通过不同的合作项目,我们不断尝试将创新的科研技术成果延伸到更广泛的行业领域,打造出适合各行各业使用的通用平台;微软多智能体资源优化平台“群策MARO”和微软AI量化投资平台“微矿Qlib”就是两个面向企业和个人的开源通用AI平台,我们将在本次技术研讨会为大家重点介绍。此外,利用时空数据进行业务预测、在类别不平衡数据上进行分类和用机器学习解码生物大数据等研究院最新的研究成果,以及对其技术通用性的探讨也将被深度分享。同时,本次研讨会在每个分享环节都设置有充裕的讨论和问答时间,我们希望能加强会员们与研究员之间的互动,与来自不同行业的会员们共同碰撞出思想的火花,让AI“打开”每一个行业!

微软亚洲研究院真诚期待您的光临!

日程

时间 主题 主讲人
13:30-14:00 报道和交流
14:00-14:30 基于时空数据的预测 边江
14:30-15:00 基于类别不平衡数据的分类 边江
15:00-15:30 用机器学习解码免疫系统 夏欢欢
15:30-16:00 休息和交流
16:00-16:30 微软多智能体资源优化平台“群策MARO”  姜树嘉
16:30-17:00 微软量化投资平台“微矿Qlib”  杨骁

主讲嘉宾

边江
微软亚洲研究院高级研究经理

主要研究领域包括机器学习算法及其在金融、物流等实际领域的应用。加入微软之前,他曾任美国雅虎研究院科学家,负责雅虎首页内容推荐及若干垂直搜索模块的研发和优化。之后加入国内领先的内容分发平台一点资讯的初创团队,负责推荐模型的研发并将机器学习技术用于产品实践,积累了丰富的经验。边江博士毕业于北京大学,获计算机科学学士学位,之后于美国佐治亚理工学院获得计算机科学博士学位。

 

夏欢欢
微软亚洲研究院主管研究员

2014年于复旦大学计算机科学技术学院获得博士学位,同年加入微软。主要研究方向为免疫信息学、计算生物学、机器学习、图数据库等。

 

姜树嘉
微软创新孵化组资深研发工程师

拥有多年人工智能落地经验,近年来主要专注于强化学习在资源优化领域的应用。基于与企业客户实际合作的经验,以及对多行业资源优化问题的洞察,与微软亚洲研究院机器学习组共同研发出微软多智能体资源优化平台:群策 (MARO),力图加速强化学习在行业中资源优化相关问题的应用落地。

 

杨骁
微软亚洲研究院机器学习组研究员

主要研究方向是机器学习及AI在量化投资上的应用。他多次参加了微软亚洲研究院与业界头部投资公司的合作,将多个AI算法落地到实际投资产品中,并在实盘中取得了优异的业绩。他根据其在金融行业上丰富的AI落地经验,开发并发布了业内首个基于AI的开源量化投资平台“微矿Qlib”,受到业内广泛关注。