专题演讲嘉宾：袁丽雅

人工智能已在多个领域取得重大突破，目前对于企业来说最大的痛点是，如何实现数据科学家和软件工程师之间的无缝衔接，从而保证人工智能模型更快、更好、更省地落地。

解决方案上的选型是 MLOps 技术。

方案介绍：MLOps 概念延伸于 DevOps，不过是侧重于ML整个生命周期中的自动化和流水线，主要是保证数据、模型等能够持续集成及部署。

实施后效果说明：能够加速企业人工智能落地。

演讲提纲：

1. MLOps 背景
   • 人工智能模型落地的关键
   • ML 不同阶段所面临的挑战
2. MLOps 技术介绍
   • 数据领域 MLOps 技术
   • 模型领域 MLOps 技术
3. MLOps 开源实践
   • Adlik 如何助力 MLOps
   • 基于开源的 MLOps 最佳实践

你将获得：

• 了解当前人工智能发展趋势
• 学习前沿 MLOps 知识
• 可帮助公司推进人工智能的落地