人工智能技术深入到制造、金融、医疗等各主要行业领域，英伟达AI算力性能不断提升，大部分AI应用的模型和算法也都是基于英伟达AI技术生态开发的。因此，本次论坛重点介绍英伟达AI技术生态及清华科研团队如何利用DGX A100进行医学术语标准化和医学机器翻译工作等，最后也介绍AI算力管理平台如何便捷地支撑AI模型和算法的开发。欢迎人工智能产业链各相关环节的朋友们报名线上或线下参加本次活动。
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2020年12月19日（星期六）上午9:30-11:40时间
| 内容
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| 09:30-09:55 | 活动签到 |
| 09:55-10:00 | 主持人开场 |
| 10:00-11:40 | 主题演讲 |
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王志勇
10:00-10:40
《基于英伟达AI技术创新赋能应用场景分享》
介绍英伟达人工智能技术在智能制造、智能机器人、现代物流、智慧城市、医疗生命科学、高性能科学计算、文化创意等行业领域的创新赋能应用场景，探讨在人工智能新基建项目中的合作机会和合作模式。深湾科技公司致力于推进人工智能技术与智能制造等产业领域的技术创新和产业融合，是美国英伟达公司中国区授权专业实施交付合作伙伴。王志勇先生是北京深湾科技有限公司董事长兼CEO，之前曾在微软、IBM、Compaq、Tandem等公司任职。![]()
《医学术语标准化和医学机器翻译工作，以及DGX A100使用经历》1、医学术语标准化需要将同一医学概念的不同说法的归一。语言模型bert可以对术语进行统一的编码，并进行向量化的检索。
2、医学领域有着大量的专业术语和独特的写作风格，我们构建了一个基于transformer的中英文机器翻译系统，它能够更准确地翻译医学术语并适应医学写作风格。
3、术语标准化和机器翻译在DGXA100中的使用体验以及效率对比。
袁正，清华大学统计中心博士四年级在读。研究方向是无监督中文分词、医学术语标准化、医学语言模型等。部分研究工作在Journal of Biomedical Informatics上发表。
罗声旋，清华大学统计中心博士三年级在读。研究方向是生物医学机器翻译，电子病历自动编码等。
介绍AI平台技术为AI模型训练、应用研发以及教学实验提供的分布式并行训练算力环境和机器学习运维管理 (MLOps)技术：弹性算力：针对机器学习/深度学习，怎样实现GPU 等计算集群算力优化管理并提供灵活的分布式并行训练环境，弹性灵活地满足不同场景机器学习对算力、性能、安全和成本的需求；完整流程：利用预置常用 AI 框架，怎样通过数据管理与开发环境/任务管理实现高效的机器学习和运维 (MLOps)管理，全流程支持 AI 模型的构建、训练和部署。殷泊信息(MoPaaS) 的创始人和CEO。先后获得北京清华大学学士和美国加州理工学院 (CalTech) 博士学位，在云计算、人工智能、大数据、机器学习、自动控制、和智能系统等领域具有丰富理论和实践经验。MoPaaS 致力打造全方位开放的智能云服务生态圈。MoPaaS 被Forrester评为中国企业级云平台市场的卓越表现者（Strong Performer)。