WAIC开发者·上海临港人工智能开发者大会

「WAIC开发者·临港人工智能开发者大会」将于2019年12月6日-7日在上海临港举办，本次大会由世界人工智能大会组委会指导，上海市经济和信息化委员会、中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会主办，上海临港经济发展（集团）有限公司、机器之心承办。

大会以「开源开放」为主题，面向人工智能开发者和技术人员，关注人工智能理论研究、工程实践与产业应用。大会将通过丰富的活动形式，一方面输出高质量内容，帮助开发者收获知识与提升技能；另一方面促进技术社区内部、技术与产业、技术与政府的深度交流与合作，促进产业价值输出。

同时「WAIC开发者生态」将在大会期间正式启动。「WAIC 开发者生态」计划包括知识传播、技术分享、技术和产业对接、数据竞赛、开源项目合作和人才服务等内容，通过活动和线上产品等为开发者提供高频次、全流程的服务。

「WAIC开发者生态」邀请全球人工智能开发者与具有相关背景的人工智能人才加入，现在加入即可享受所有服务，并优先参加生态计划中的各类活动。

点击报名，即可加入生态，并免费参加本次大会。

会议日程

上午：大会主论坛

08:30-09:30 嘉宾及观众签到

09:30-09:35 领导致辞

09:35-09:50 临港宣介

09:50-10:30 重磅嘉宾敬请期待

10:30-11:00 WAIC开发者定制公开课：Yoram Singer 谷歌研究科学家；普林斯顿大学计算机科学系教授（视频直播）

11:00-11:30 俞扬 南京大学人工智能学院教授

11:30-12:00 李戈 北京大学计算机科学技术系副教授；aiXcoder项目负责人

12:00-12:10 上海智能软件全球创新中心揭牌仪式

下午：人工智能/机器学习/数据科学开发工作坊

13:00-13:30 嘉宾及观众签到

13:30-14:15 WAIC开发者定制公开课：Stuart Russell 加州大学伯克利分校人工智能系统中心创始人兼计算机科学专业教授（视频演讲）

14:15-15:15 飞桨、EasyDL和EasyEdge应用实践：谢永康 百度AI技术生态部高级技术经理

15:15-16:15 深度图学习在人工智能中的探索和研究：王敏捷 亚马逊上海人工智能研究院应用科学家；著名开源人工智能系统 MXNet,MinPy,DGL 发起人及主要贡献者

16:15-17:15 英伟达深度学习推演加速引擎：TensorRT：何琨 英伟达开发者社区经理、高级培训师

晚上：开发者之夜／挑战赛

18:00-22:00 WAIC开发者·上海临港人工智能开发者大会-开发者之夜

18:00-22:00 WAIC开发者·上海临港人工智能开发者大会-挑战赛

赛题一：英伟达赛场： 基于轮式机器人：Jetbot的深度学习方法体验

赛题二：亚马逊赛场： DGL图深度学习大赛

赛题三：谷歌开发者社区赛场： 智能对话机器人：面向任务的单轮对话之命名实体识别大赛

*温馨提示：凡参与挑战赛的选手，必须参与12月6日全天大会，并进行签到。

参会交通及餐饮指南：

此次大会将在临港新片区办公中心(上海浦东新区申港大道200号)F区5楼临港会厅举行，考虑到会场距离市区有一定距离，组委会特安排班车于人民广场、龙阳路地铁站、浦东、虹桥四个站点进行往返接送。同时，组委会也会根据实际报名情况另外增加其他接送点，届时通知。另外，组委会也将提供中午简餐。

报名成功后，扫下方二维码、或者手动添加小助手微信：syncedai4。添加后请备注【大会】。工作人员将邀请您入群，接送班车消息以及相关通知会在群里第一时间统一公布。

大会组织机构：

指导单位：世界人工智能大会组委会

主办单位：上海市经济和信息化委员会、中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会

承办单位：上海临港经济发展(集团)有限公司、机器之心

协办单位：东浩兰生会展（集团）有限公司、上海人工智能产业投资基金、上海人工智能发展联盟、上海广播电视台第一财经

合作伙伴：GDG Shanghai、黑胡桃实验室、开源社、Datawhale

独家报名平台：活动行

合作媒体：第一财经、今日头条、百度新闻、腾讯科技、网易科技、新浪科技、凤凰科技、一点资讯、人民网、中国新闻网、东方网、新闻晨报、文汇报、科技日报、界面、科研圈、DoNews、动点科技、36氪、虎嗅、51cto、CSDN、雷锋网、pingwest、新京报、zaker、ft中文网、52cv、AI有道、CVer、OpenCV学堂、Paperweekly、大数据、极市平台、数据派、大数据文摘、CDA数据分析师、运筹OR帷幄

开发者挑战赛赛题介绍：

赛题一、亚马逊赛场：DGL图深度学习大赛

图神经网络是当下最前沿的人工智能成果之一。其在社交网络、推荐系统、分子医药等等领域都取得了不俗的成绩。在本挑战赛中，挑战者将从零开始，学习图神经网络的基本原理。借助开源图神经网络系统DGL，挑战者将会上手使用图神经网络解决学术网络数据中的论文分类问题。其中包括数据加载，建模，训练以及可视化等整套流程。模型效果最好的队伍将获得主办方提供的奖励。

报名要求：

- 队伍人数：2到3人

- 具备技能：熟悉Python。有PyTorch使用经验。

比赛时间安排：

18:00 - 18:30。介绍比赛赛题、图神经网络以及DGL入门。

18:30 - 19:30。热身题：训练图卷积网络进行社区结构检测。

19:30 - 20:50。挑战赛：自由设计图神经网络解决学术网络数据中的论文分类问题。

20:50 - 21:00。公布挑战赛获胜者。

评判标准：

参赛队伍需当场演示训练代码和结果。如果训练过程合理，则记录模型预测准确率。每个队伍可以反复提交。准确率最高的队伍为最终获胜者。

前三名将获得以下奖品：

· 第一名团队获得现金奖励5000元。

· 第二名团队获得现金奖励3000元。

· 第三名团队获得现金奖励1000元。

赛题二、英伟达赛场：基于轮式机器人：Jetbot的深度学习方法体验

报名要求：

· 报名以小组形式报名，每组3~5人

· 成员须掌握基本的Python语法

· 成员须有一定的人工智能开发经验

· 成员须掌握Jupyter Notebook

挑战赛内容：

· 参与者需根据活动方提供的材料与内容自主完成自动行驶的小车

· 参与者需要根据活动方提供的环境完成数据的采集，模型的训练，以及模型的部署，最终实现小车的自主避障功能

· 赛题方会提供实验用的小车，实验的平台，以及模拟道路的锥桶

· 赛题方会提供基础代码的实现，以及小车架构等内容的代码以供参考

· 完成的小组或个人会进行最终成绩排名决定比赛结果

考核内容：

· 实验一：利用代码操控活动方提供的NVIDIA Jetbot小车

基于Jupyter Lab平台，参考活动方提供的代码，实现小车四个方向的控制

· 实验二：在小车上实现数据的采集

基于Jupyter Lab平台，参考活动方提供的代码，实现模型训练数据的采集

· 实验三：在NVIDIA Jetson NANO上利用实验二采集好的数据训练模型

基于Jupyter Lab平台，参考活动方提供的代码，可以自行设计模型或者采用提供的模型进行训练

· 实验四：利用训练好的模型实现小车自动避障的功能

基于Jupyter Lab平台，参考活动方提供的代码，实现小车在任意试验平台上，任意道路的避障任务（注：此道路为不固定道路，可以随意变换）

比赛日程安排：

· 18:00~18:30：活动方负责讲解小车基本环境以及实验要求

· 18:30~20:45：每个小组各自在自己的实验平台以及实验小车上实现代码任务，完成实验一到实验四

· 20:45~21:00：最终测试环节，所有组在活动方统一设置好的平台上对完成的小车进行测试

比赛设备：

· 每个小组配发一个NVIDIA Jetbot小车

· 每个小组配发一个路由器用来连接小车

· 每个小组配发一块实验用的拼装赛场（1米*2米）

· 每个小组配发一盒锥桶，用来模拟道路

· 每个小组须自行准备一台电脑

最终比赛规则：

· 在3分钟内，小车在测试赛道跑一圈，加5分

· 在三分钟内，小车每碰撞一次，减1分

· 在三分钟内，每次人为干预一次，减1分

· 最终成绩以得分排名

· 所有完成项目的小组，每名成员都将获得由英伟达办法的参赛证书

前三名将获得以下奖品：

· 第一名队伍获得现金奖励5000元，小组内每名成员会获得限量版NVIDIA 芯片钥匙链；

· 第二名队伍获得现金奖励3000元，小组内每名成员会获得限量版NVIDIA芯片尺子；

· 第三名队伍获得现金奖励1000元，小组内每名成员会获得限量版NVIDIA笔记本一个。

赛题三、谷歌开发者社区赛场：智能对话机器人：面向任务的单轮对话之命名实体识别大赛

在GDG赛场，参赛队伍需由 2-3 名队员组成，赛题主办方首先介绍自然语言处理和命名实体识别的背景。在此之后，参赛队伍需使用 TensorFlow 在给定的语料和数据上编写和训练一个命名实体识别网络。其中包括数据加载，建模和训练等整套流程。参赛队伍需当场演示训练代码和结果。

智能对话系统是当下最前沿的人工智能研究方向之一。其在智能客服、智能语音助手和儿童机器人方面都有着极其重要的应用。在本挑战赛中，挑战者将会使用 TensorFlow 来构建一个命名实体识别（Named Entity Recognition， NER）网络来解决信息抽取问题。其中包括数据加载，建模和训练等整套流程。模型效果最好的队伍将获得主办方提供的奖励。

报名要求：

- 队伍人数：2到3人

- 具备技能：熟悉Python。有 TensorFlow 使用经验。

比赛时间安排：

18:00 - 18:45。介绍比赛赛题、评判规则、语料和相关支撑库的使用。

18:45 - 20:45。挑战赛：利用语料和给定的数据，构建一个命名实体识别网络。

20:45 - 21:00。成绩提交截止，公布挑战赛获胜者，审查获胜者代码。

评判标准：

参赛队伍需当场演示训练代码和结果。如果训练过程合理，则记录模型预测准确率。每个队伍可以反复提交。准确率最高的队伍为最终获胜者。

前三名将获得以下奖品：

· 第一名团队获得现金奖励5000元。

· 第二名团队获得现金奖励3000元。

· 第三名团队获得现金奖励1000元。