七月第四范式主题月：直击企业AI转型的“痛”与“惑”
目前，巨头公司已经开始行动，已经通过人工智能获得运营效率提升，转化并探索出新领域的巨大商机。然而，对于更多企业而言，如何在商业新生态下，顺利实现运营模式的转型升级，面临巨大挑战。
七月，我们携手第四范式，重磅推出“范式大学技术分享主题月”。
由第四范式联合创始人、产品负责人田枫分享如何通过采用专业化分工的方式，用最低的人力、时间和成本去验证一个机器学习的想法，并且评估模型的得失，调整目标的方向。
由第四范式互联网业务负责人周开拓分享如何通过选择 Kaggle 上的经典问题，学习如何用最快方法做出机器学习模型。
由第四范式先知平台架构师陈迪豪介绍关于机器学习的基础架构平台，如何让机器学习任务更高效、更安全地运行在统一的分布式计算平台上。
由第四范式机器学习工程师罗远飞介绍如何在显著减少特征工程工作量的情况下，在国内首个迁移学习算法大赛中取得出色的模型效果。
第四范式是国际领先的人工智能技术与服务提供商。2016 年 12 月，第四范式成为史上第一家荣获“吴文俊人工智能科学技术奖”创新奖一等奖的企业，该奖被誉为”中国人工智能界最高奖“。2017 年 5 月，第四范式入选"Gartner 2017 Cool Vendor” , 是国内唯一入榜的通用平台型人工智能公司。第四范式自主研发的“第四范式•先知平台”是国内首个成熟商用的人工智能应用者开发平台，工程师甚至是企业业务人员基于先知平台，能够在 1 人月内开发出适用于本行业的人工智能应用。目前，先知平台已经应用于精准营销、个性化推荐、差异化定价、风险管控、智能投顾等多项业务中，为金融、电信、互联网等领域 100 多家企业成功打造人工智能应用。
参与方式：关注“大数据杂谈”公众号，点击菜单上的“加群学习”，按提示操作。
田枫，第四范式联合创始人，产品负责人。毕业于北京大学计算机系，曾在百度、360 商业广告体系任数据科学家，及 BA 团队负责人，在机器学习应用、策略研发、以及数据商业智能相关领域深耕 10 年 +，为战略布局和业绩提升均带来杰出贡献，是国内个性化推荐的最早实践者。
本节课程是关于机器学习的 MVP（最小可用产品），通过采用专业化分工的方式，用最低的人力、时间和成本去验证一个机器学习的想法，并且评估模型的得失，调整目标的方向。这是一种以终为始的思路，因为很多时候一个公司开始做机器学习的时候，里面并没有既有机器学习能力，又有业务经验的人，所以越早思考这个问题，就能越少的走弯路。
七月第一周，大数据杂谈微信群、AI 前线微信群
周开拓，第四范式互联网业务负责人。毕业于北京大学数学系，曾在传统媒介、制造业、电商等不同领域从事机器学习算法应用。在加入第四范式前负责淘宝网的推荐算法策略。对如何在现实的商业环境中用机器学习算法驱动业务富有经验。
在第一节的基础上，通过选择 Kaggle 上的经典问题，学习如何用最快方法做出机器学习模型。同时完整复现如何通过先知平台，做出机器学习 MVP 的过程。
七月第二周，大数据杂谈微信群、AI 前线微信群
陈迪豪，第四范式先知平台架构师，曾在小米科技和 UnitedStack 担任基础架构研发工程师。活跃于 OpenStack、Kubernetes、TensorFlow 等开源社区，实现了 Cloud Machine Learning 云深度学习平台，Github 账号 https://github.com/tobegit3hub。
本节课将介绍关于机器学习的基础架构平台，如何让机器学习任务更高效、更安全地运行在统一的分布式计算平台上。从单机版到分布式、从 IOE 到云计算、从 CPU 到 GPU，基础架构技术在不断革新，使用合适的基础架构平台可以让机器学习发挥更大的效益，真正应用到实际场景中。
七月第三周，大数据杂谈微信群、AI 前线微信群
罗远飞，第四范式机器学习工程师，从事算法调研与开发工作，已申请多项机器学习相关专利。硕士毕业于中国科学院信息工程研究所，研究方向为知识图谱、自然语言处理与机器学习，曾在自然语言处理国际顶级会议 ACL、EMNLP 上发表论文。
前不久，前海征信主办了国内首个迁移学习算法大赛，由第四范式机器学习工程师罗远飞一人组成的 dandange 团队利用第四范式自主研发的分布式并行计算框架 GDBT，在显著减少特征工程工作量的情况下，取得了出色的模型效果。本节课罗远飞将系统解析本次大赛的参赛历程，并深入探讨迁移学习的最新研究工作。
七月第四周，大数据杂谈微信群、AI 前线微信群
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