近年来，随着AI技术的快速发展，开源已经成为开发者社区的主流趋势，带动了整个技术的进步。 在AI发展的过程中，我们已经习惯了开源框架、开源算法库、开源模型代码的存在，这也极大的提高了AI开发者学习和使用AI技术的效率。
为了展示人工智能领域的开放与创新，助力AI社区的发展，机器之心在今年的WAIC开发者日特意设置了“开源与开放演示日”专场来展示人工智能领域优秀的开源和开放项目。
此次我们邀请了中科院智能人脸绘制算法、深度学习开源项目TensorLayer、基于深度强化学习的AI游戏引擎Delta、腾讯优图的推理框架TNN等7个项目来做demo和分享精彩内容。 欢迎大家关注。
WAIC开发者日“开源开放演示日”将于7月10日19:00-22:00在线上举行，具体展示项目如下。 欢迎大家在文章后加机器之心助手（syncedai4）好友加入交流群数据报告，一起观看直播。
Demo 1：智能脸部画板算法与实现
讲师简介：高林，现任中国科学院计算技术研究所博士生导师，计算技术研究所智能图形计算研究中心主任。 研究兴趣包括数字几何处理、计算机图形学、深度学习等。毕业于清华大学，获工学博士学位。 德国亚琛工业大学访问研究。 入选英国皇家学会牛顿高级学者、中国科学院青年促进会、中国科协青年拔尖人才项目。 曾获中国计算机学会技术发明一等奖、中国仿真学会科学技术进步一等奖。
项目简介：针对手绘草图图像到真实人脸图像的生成问题，设计了局部-全局几何学习思想，利用局部优化提高细节表达，利用全局生成增强整体一致性性能。 并围绕这一指导思想，开发了智能刷脸系统。 该系统目前已经开发了两个版本：pytorch和jittor（地图规划）。 本次报告我们将分享智能人脸画板系统的pytorch实现，以及规划代码的迁移和性能提升。
演示2：TensorLayer开源项目
讲师简介： 董浩开源游戏引擎，北京大学前沿计算研究中心，助理教授。 2019年秋季获得伦敦帝国理工学院博士学位。研究方向主要涉及深度/机器学习和计算机视觉，以及在机器人和医疗健康方面的应用，目的是减少学习智能系统所需的数据。 他致力于推广人工智能技术。 深度学习开源框架TensorLayer创始人，荣获ACM MM 2017年度最佳开源软件奖。 他拥有伦敦帝国理工学院和英国中央兰开夏大学的一流研究生和一流本科学位。
项目简介：TensorLayer深度学习项目已经开发4年多了。 我们提供了一套统一的AI编程方法，并基于此开发了一系列的AI项目和教材。 本报告将介绍TensorLayer的现状、下一步的发展计划以及计算机视觉和强化学习的两个最新开源工具。
演示3：让虚拟世界更智能——基于深度强化学习的游戏AI引擎Delta
讲师简介：张正胜，超参数技术高级研发总监。 负责公司整体技术研发和业务实施。 在加入超参之前，他在腾讯工作了7年。 早期参与腾讯搜索后端开发、异构AI训练平台开发。 随后负责游戏AI领域的研发。 作为核心成员，领导了“绝易”围棋AI项目和“绝武”王者。 荣誉AI项目。
项目简介：超参科技成立于2019年初，是一家专注于游戏AI探索的初创公司。 创始团队来自腾讯AI Lab和IEG Games。 他们主导了围棋AI“决一”和王者荣耀AI“决武”的研发工作。 本次分享将重点介绍超参科技研发的游戏AI引擎Delta。 在不同品类的游戏中，让AI具备推理/决策、竞争/合作、生存/进化等多方位能力，打造出强度可控、风格多样的游戏。 兼具竞技性和拟人化的AI虚拟玩家为游戏带来玩法创新和体验提升，让虚拟世界变得更加智能。
演示4：使用TorchSnooper调试PyTorch代码
讲师简介：高翔，NVIDIA高级工程师。 在 2018 年攻读博士学位期间，我从 PyTorch 0.4 版本开始作为独立开发人员开发 PyTorch，并为 PyTorch 的各个方面做出了贡献。 获得博士学位后。 2019年加入NVIDIA，从事PyTorch CUDA模块的维护、算子性能的优化、新硬件的适配等工作。 我们对部分算子在部分场景下的性能进行了优化，实现了指数级的性能提升。
项目简介：TorchSnooper是一个用于调试PyTorch代码的小工具。 该工具基于PySnooper，通过从PyTorch代码逐行执行的结果输出Tensor信息来达到辅助调试的目的。 TorchSnooper可以输出的信息包括：Tensor形状、数据类型、设备、各个维度的名称、是否需要grad、是否包含inf、是否包含nan。
演示 5：MNN 部署实践
讲师简介：吴子奇，上海交通大学软件工程硕士学位。 现任阿里巴巴淘系技术部无线开发专家。 拥有多项国家技术发明专利，参与阿里巴巴终端智能的业务演进。 在移动客户端开发、终端智能与移动应用融合方面拥有多年专业行业经验。
项目简介：MNN是阿里巴巴淘宝技术部打造的轻量级、高性能推理引擎。 助力阿里巴巴集团内部产品包括手机淘宝、手机天猫、闲屋、钉钉、优酷等20多个国家级产品。 鉴于其出色的性能和声誉，我们自2019年4月起将MNN开源，将我们对端推理引擎的思考和优化反馈给社区，与大行业的从业者共同进步。 因此，借助WAIC这个宝贵的机会，我们希望带领大家开始使用MNN推理引擎及其相应的工具链，完成上端智能应用的实际开发全过程，体验“人工智能”的快乐从开花到结果的生长过程。
演示6：如何优化TNN深度学习模型部署
讲师简介：Darren是腾讯优图实验室的高级研究员。 他带领团队推动腾讯优图深度学习推理组件TNN在各个“端+云”平台的专项性能优化。 推动各类人工智能能力在手机上在QQ、微视、天天P图等应用中成功落地。 在嵌入式方面，为微信人脸支付、人脸识别门禁的实现提供了良好的底层框架支持，为用户带来秒级极速体验。 积极拓展AI芯片领域，带领团队开发AI人脸识别智能摄像头，丰富零售和社区业务的硬件解决方案，使方案整体成本降低50%以上。
项目简介：基于深度学习的人工智能是近年来的热门趋势，引起了各大巨头公司的关注。 今年3月底，腾讯优图宣布深度学习部署的基础组件TNN框架将在腾讯内部开源。 主要支持移动平台进行CV相关的AI推理。 已部署在公司内部微信、手机QQ、腾讯云等多个公司级业务中使用。 业务数据显示，TNN的整体性能优化效果明显高于其他行业框架的平均水平。 最具代表性的就是手Q的换脸特效。 通过TNN的性能优化，整体速度提升2倍以上。 腾讯优图的分享主要介绍了腾讯优图的推理框架TNN，并讲解了其在工程实践中的实际应用，包括内存优化、计算优化、低精度计算等。
演示7：fastNLP：基于深度学习的自然语言处理开源框架
讲师简介：严航毕业于复旦大学光源与照明工程系，获学士学位，美国哥伦比亚大学电子工程系硕士学位。 目前在复旦大学邱锡鹏教授攻读博士学位。 主要研究方向为自然语言处理。 fastNLP自然语言处理工具包和fitlog交互调参工具的主要开发者。
项目简介：fastNLP是复旦大学自然语言处理实验室开发的基于python的自然语言处理框架。 根据近年来深度学习自然语言的发展趋势UI界面，我们相应地设计了框架，使fastNLP具有以下优点： 基于Tabular，是一个高效且用户友好的数据容器； 提供了常见任务的预处理代码和模型，方便大家直接参考或使用； 它将BERT、RoBERTa以及传统的word2vec和glove统一到同一个接口中，方便快速调用预训练模型； 开箱即用的可扩展培训和测试代码允许用户只专注于模型设计。 同时，fastNLP可以与超参数可视化工具fitlog无缝使用，使得参数调整过程直观高效。 此外，在fastNLP的基础上，我们还开源了基于深度学习的中文自然语言工具包fastHan，支持中文分词、词性标注、依存分析、命名实体识别四种任务。
2020世界人工智能大会云峰会是上海市政府打造的国际人工智能顶级会议。 会议将于7月9日至11日以线上方式举行。
世界人工智能大会云峰会开发者日作为WAIC云峰会的主题论坛和专场活动，是WAIC期间面向AI开发者的专业活动，旨在打造人工智能领域年度高规格、专业化、有影响力的开发者盛会。智力。
除了“开源开放演示日”专场外，机器心还将在WAIC开发者日期间举办主论坛、多个分论坛、高峰对话、黑客马拉松、公开课等活动，呈现一场人工智能技术盛宴。 期间，上海白玉兰开源开放研究院揭牌，发布《激活人工智能创新源泉——上海人工智能开源开放发展报告》及世界人工智能·云帆奖颁奖典礼。
目前，我们已经公布了2020世界人工智能大会·开发者日主论坛和开发者日百度公开课的日程介绍。 更多精彩赛程揭晓，敬请关注后续报道。
2020 WAIC·开发者日将完全在线上举行，直播环节将于7月初公布。 但主论坛期间，我们计划在上海组织一场小型直播活动，观看直播、畅谈生活开源游戏引擎，时间为7月11日13:00至18:15，在上海世博中心，仅限100人。 同时，我们还准备了一些书籍和礼品在现场赠送。 详情请查看具体活动信息。
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