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1999~2019，一波又一波的技术浪潮冲刷出如今的中国产业版图，CSDN既是参与者，也是见证者。这个时代的技术洪流更加汹涌，大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等已经成为撬动各个产业的最新支点。
在这样的背景下，作为专业的中文IT社区，CSDN秉承“只讲技术，拒绝空谈”的理念，发起CTA（Core Technology and Application）系列峰会，驾乘新技术，赋能开发者，与广大开发者一起影响这个时代。
5月25-27日，CSDN与数字经济人才发展中心联合主办的第一届CTA核心技术及应用峰会将在杭州开启。首届CTA核心技术及应用峰会将围绕人工智能，邀请技术领航者，与开发者共同探讨机器学习和知识图谱的前沿研究及应用。
了解大会详情以及票务问题，扫描下方二维码，或添加小助手微信15101014297，备注【CTA】。
25日上午培训讲师：
何琨，NVIDIA开发者社区经理，多年的GPU开发经验。在人工智能，计算机视觉，高性能计算领域完成过多个独立项目。并且，在机器人和无人机领域，有过丰富的研发经验。对于图像识别，目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与GPU版气象模式GRAPES，是其主要研发者。
培训议题：
1、CUDA 并行计算编程基础
课程介绍：CUDA编程方法是目前广泛使用的并行化程序编程方法。在深度学习，计算机视觉，生物医疗，环境科学，气象预报，石油勘探等领域具有大量的使用场景。通过这堂课，您将学会：
（1）GPU基本架构
（2）CUDA编程模型---包括CUDA的线程层次，如何更加高效的调用线程来执行程序命令
（3）CUDA访存处理---包括多种存储类型的调用，以及如何利用不同类型的存储加速CUDA程序
（4）CUDA多流执行---包括创建多流执行的CUDA程序，以及利用多流执行加速CUDA程序的方法
在本次课程中，还会以实际程序为例子，详细展示如何在实际应用中利用GPU加速我们的应用程序
2、Style-Gan 的架构与实现
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 是NVIDIA在2018年发布的一个新的生成对抗网络方法。StyleGAN是一步一步地生成人工的图像，从非常低的分辨率开始，一直到高分辨率（1024×1024）。通过分别地修改网络中每个级别的输入，它可以控制在该级别中所表示的视觉特征，从粗糙的特征（姿势、面部形状）到精细的细节（头发颜色），而不会影响其它的级别。此课程将会介绍 Style-Gan 的基本框架和原理，并具体介绍模型的训练，以及训练好模型的应用，包括:
（1）StyleGan 介绍、架构特点，以及与传统的 Gan 之间的区别
（2）StyleGan 效果和应用
（3）StyleGan 模型训练以及实际代码中，利用 StyleGan 模型生成图片
适合人群：
CUDA：有高性能计算以及并行计算需求的初级开发者
StyleGan：对GAN感兴趣的深度学习开发者
难易程度：
中等
需要提前掌握的知识点：
CUDA：C/C++语言，线性代数基本知识
StyleGan：深度神经网络基本概念，计算机视觉基本概念
提前需要安装的环境：
Ubuntu 16.04 or 18.04
CUDA：NVIDIA CUDA SDK（如果有条件可以尽量安装好，如果没有也可以，我会现场展示实例）
StyleGan：按照
https://github.com/NVlabs/stylegan配置环境
25日下午培训讲师：
彭靖田：Google Developer Experts
培训议题：TensorFlow 2.0 基础+实战
培训大纲：
TensorFlow 2.0 的一个大目标是提升易用性，Keras 便是实现其目标的载体。通过使用Keras实现深度神经网络，将大大降低编程复杂度和开发时间。本次培训将会介绍如何从0到1的使用Keras 实现分类网络与人脸识别模型。
主要培训内容如下：
1. 简要介绍神经网络与深度学习基本概念；
2. 简要介绍Keras 基本概念与使用方法
3. 演示如何使用Keras 实现简单分类网络；
4. 介绍人脸识别模型理论与实现方法；
5. 演示如何使用Keras 实现人脸识别模型；
适合人群：对深度学习有兴趣的学生和初级技术人员。难易程度：中等需要提前掌握的知识点：深度学习基本概念，如全连接、卷积、反向传播等。对分类模型有一定实战经验。提前需要安装的环境：TensorFlow 2.0-alpha0
CUDA编程基础+StyleGAN实战
何琨：英伟达开发者社区高级培训师
午餐
TensorFlow 2.0 基础+实战
彭靖田：Google Developer Experts
开场致辞
谷磊：CSDN总编
开场致辞
陈新：工业和信息化部人才交流中心党委副书记
机器学习驱动的大规模视觉智能：挑战与实践
华先胜：机器学习专题出品人，阿里达摩院城市大脑实验室负责人
多模态机器学习在人眼视觉视频服务的应用实践
高孟平：腾讯音视频实验室专家研究员
视频理解在个性化推荐与内容发现中的应用
谢晓辉：Hulu首席研究主管
Panel：AI如何助力认知能力，提升业务水平？
主持：谢晓辉；高孟平、齐彦杰、熊超、彭湃
午餐
使用TensorFlow 2.0实现AI大众化
彭靖田：Google Developers Expert on Machine Learning
CV算法在内容审核中的实践与应用
彭湃：腾讯优图实验室-高级研究员
How to explore in machine learning pipeline
谢迪：海康威视研究院前沿技术部负责人，资深算法专家
休息
机器学习在微博push场景下的应用
齐彦杰：微博研发中心技术专家
多轮对话技术探索以及在智能客服的应用实践
熊超：滴滴AI LabsNLP智能对话团队负责人
开场致辞
谷磊：CSDN总编
知识图谱技术分析和平台化路线
漆桂林：中国计算机协会会员，ACM professional member
用知识为AI赋能
李涓子：清华大学长聘教授、阿里藏经阁计划学术负责人
知识驱动的智能问答在企业计算中的落地实践
王昊奋：乐言科技CTO
Panel：知识图谱产学研的挑战
主持：王昊奋；李涓子、张扬、肖仰华、朱其立、丁力、吴刚
午餐
百度知识图谱的演进之路
张扬：百度知识图谱构建与认知团队负责人
大规模知识图谱自动化构建技术与应用
肖仰华：复旦大学教授、博士生导师
迈向电商认知智能时代的基石：阿里巴巴电商认知
朱其立：上海交通大学电子信息与电气工程学院教授
休息
金融场景下知识图谱技术的应用实践
刘阳阳：蚂蚁金服-人工智能部技术专家
知识图谱建模技术的探索与应用路径
丁力：海知智能联合创始人&CTO
知识图谱赋能企业智能升级的技术与实践
吴刚：北京知识图谱科技有限公司CEO
CUDA编程基础+StyleGAN实战
午餐
TensorFlow 2.0 基础+实战
开场致辞
开场致辞
机器学习驱动的大规模视觉智能：挑战与实践
多模态机器学习在人眼视觉视频服务的应用实践
视频理解在个性化推荐与内容发现中的应用
Panel：AI如何助力认知能力，提升业务水平？
午餐
使用TensorFlow 2.0实现AI大众化
CV算法在内容审核中的实践与应用
How to explore in machine learning pipeline
休息
机器学习在微博push场景下的应用
多轮对话技术探索以及在智能客服的应用实践
开场致辞
知识图谱技术分析和平台化路线
用知识为AI赋能
知识驱动的智能问答在企业计算中的落地实践
Panel：知识图谱产学研的挑战
午餐
百度知识图谱的演进之路
大规模知识图谱自动化构建技术与应用
迈向电商认知智能时代的基石：阿里巴巴电商认知
休息
金融场景下知识图谱技术的应用实践
知识图谱建模技术的探索与应用路径
知识图谱赋能企业智能升级的技术与实践
