近年來,人工智能領域的深度學習技術得到了飛速發展,這背後離不開計算機硬件和軟件系統的不斷進步。在可見的未來,人工智能技術的發展仍將依賴於計算機系統和人工智能相結合的共同創新模式。

與此同時,我們注意到,現在大部分人工智能相關的課程,特別是深度學習和機器學習相關的課程,主要集中在理論、算法或應用,與系統相關的課程並不多見。

在此背景下,今年3月到4月,來自微軟亞洲研究院的研究員們依託自身的科研優勢,對標國際一流課程,在西安交通大學面向人工智能學院學生開設了《人工智能系統》課程,致力於打造人工智能系統領域最好的課程。爲期6周的課程得到了西安交通大學師生的一致好評。這也是微軟人工智能教育與學習共建社區繼《神經網絡基本原理教程》(《智能之門》)之後,在計算機系統教育教學方面的又一成果。

現在,我們將課程從線下帶到了線上。作爲課程的設計指導,微軟亞洲研究院系統組首席研究員楊懋認爲,深度學習框架和系統這一基礎領域的人才缺乏,大大制約着人工智能的發展。與從事這些基礎領域前沿研究的研究員和工程師的直接對話,是培養相關人才的最佳途徑。依託面向最前沿的技術體系、系統而全面的課程設計、理論與實踐相相結合,加上線上獨有的交互方式,相信這個學習小組能給希望深入瞭解人工智能系統的同學們打開一扇大門!

課程亮點

一、優質的學習內容

國內第一門專門的人工智能系統課程,結合微軟亞洲研究院在系統方面的科研優勢,從系統研究的角度出發設計實驗課程,對標國際一流課程設計而成。

學習內容包括課程與實驗兩部分,你將學習到:

  • 完整了解支持深度學習的計算機系統架構,並通過實際的問題,學習深度學習全生命週期下的系統設計。
  • 詳細瞭解微軟亞洲研究院在人工智能和系統交叉領域的研究成果和經驗,包括 AI for Systems and Systems for AI,以幫助你更好地尋找和定義有意義的研究問題。
  • 通過動手實現應用主流及最新的框架、平臺和工具,帶領學生一步步優化系統模塊,以提高解決實際問題的能力,而不僅僅是瞭解工具使用。


二、獨特的學習模式

本次課程以學習小組的方式來進行授課與學習,參與者將在在充分交流中提高學習效果。

具體包括以下幾個學習模塊:

  • 課前分享:每次課程將安排課前分享,分享內容包括對於之前學習課程的回顧、課外實驗心得、與自己研究方向結合的思考等。
  • 主題課程:微軟亞洲研究院研究員對相關主題進行授課,每次課程的授課研究員都是深耕此研究方向的專家。
  • 課後問答:授課研究員將提問引發思考,也鼓勵學員主動提問和討論。
  • 隨堂反饋:鼓勵學員反饋學習感受與建議。
  • 課外學習和實驗:學員課後可在 GitHub 上進行教程和實驗的學習,以及在社區進行分享和討論。

三、一流的學習氛圍

除了授課研究員,微軟亞洲研究院對人工智能系統感興趣的其他研究員和訪問學生也會加入學習小組。與他們一起學習討論交流,享受思維的碰撞,以及線上學習的便捷和高效!

授課題目與授課人

本課程每週安排1小時的線上學習,授課題目與相應研究員如下:



張權路

微軟亞洲研究院

系統組主管研究員

張權路博士的主要研究方向爲機器學習系統,其中包括 GPU 集羣的深度學習任務管理和調度機制,自動機器學習系統的設計與研發。主導自動機器學習開源工具 NNI 的研究與開發,其中包括自動神經網絡結構搜索、自動神經網絡模型的剪枝和量化、以及更高效的分佈式超參數搜索等相關研究與系統設計。其曾在 OSDI、ATC、SoCC、FAST 等頂級系統會議上發表論文。


薛繼龍

微軟亞洲研究院

系統組主管研究員

主要研究方向爲構建和優化基於新型硬件的高性能計算系統,目前專注於人工智能計算和編譯框架方向的研究,相關成果已發表在 OSDI、NSDI、EuroSys 等國際會議上。在加入微軟亞洲研究院之前,主要從事大規模圖計算系統和流式系統的研究,並在2016年於北京大學獲得計算機博士學位。


李元春

微軟亞洲研究院

主管研究員

他的研究興趣包括移動計算、軟件工程、人工智能等。目前他的工作集中關注邊緣端深度學習模型的可靠性和隱私問題。


苗又山

微軟亞洲研究院

系統組主管研究員

2009年畢業於中國科學技術大學少年班學院計算機方向,2015年獲得中國科學技術大學計算機博士學位。後加入微軟亞洲研究院系統組任研究員。研究方向涉及分佈式圖計算系統、搜索推薦系統、機器學習系統。


高彥傑

微軟亞洲研究院

研發工程師

主要研究方向爲 Tools for DNN 和高效率深度學習平臺,包括深度學習模型的性能與正確性分析等。也曾參與開源系統與工具 OpenPAI 等研發。曾在 ICSE、ESEC/FSE、SoCC 等頂會發表論文和出版人工智能與大數據系統書籍。


薛卉

微軟亞洲研究院

系統組研究員

2016年畢業於北京大學,並加入微軟亞洲研究院。目前在微軟亞洲研究院系統組任職,研究興趣包括:自然語言處理、自動機器學習、強化學習等。


梁傑然

微軟亞洲研究院

高級研究員

核心研究領域爲使用數據驅動智能來解決系統及雲服務在效率和用戶體驗等方面的挑戰。他的研究成果發表在頂尖國際會議和期刊(如 ATC、MobiCom、KDD、SenSys、ASE、TMC 等) ,也持有多項國際專利。研究成果併成功地被整合到多個真實系統裏,包括在微軟數據中心以萬個感測器來提供預測性維護,利用機器學習來助力微軟移動 App 的測試,及利用機器學習來優化微軟雲系統效率。於2011年在美國 Johns Hopkins University 獲得博士學位。

課程設計與組織者的話

秦婷婷

微軟亞洲研究院

系統組研究員

研究領域包括分佈式系統、搜索引擎技術和深度學習。現從事微軟 AI Education 社區的構建和開發,包括 AI 社區的設計與架構,AI 原理教程和教學案例開發與完善,AI 系統課程的開發與推進等。

這是國內首個系統化的、理論和實踐相結合的 System for AI 課程,涵蓋支持人工智能的系統設計核心內容,由微軟亞洲研究院系統領域研究員們歷時三年合力打造,內容豐富,乾貨滿滿,是瞭解並實踐 System for AI 不容錯過的好課程。


陳昊

微軟亞洲研究院

學術合作經理

2018年加入微軟亞洲研究院,目前主要負責學生俱樂部、微軟人工智能教育與學習共建社區相關工作,同時負責西安交通大學,浙江大學,南京大學,東南大學等多所國內一流高校在科研合作、學術交流、人才培養等方面的學術合作。

作爲微軟人工智能教育與學習共建社區的最新成果,《人工智能系統》學習小組是我們對於人工智能系統領域知識學習模式的又一次探索,和以往面對面的線下授課或者是線上 MOOC 都不同,我們希望爲進入學習小組的同學搭建一個學習、探索、實踐和交流的平臺,大家在線上可以不僅可以聆聽分享,更可以分享自己的想法,希望在十幾周的學習小組之後,大家的對於人工智能系統領域的不僅學到了知識,更啓發了思維。

我們期待的你

  • 計算機系統相關方向研究的研究生及博士生,或能力較強的本科生;對計算機系統有興趣、有熱情的女生將獲得優先錄取機會
  • 熟悉 C/C++/Python,計算機體系結構,算法導論
  • 有一定的人工智能及系統領域相關基礎
  • 有能力在十週內連續參與學習分享

課程福利

  • 出勤率高於60%的同學將獲得學習結業證書及紀念品
  • 在學習小組分享交流中表現優秀的學生,將獲得微軟亞洲研究院直通實習機會!

時間安排

  • 4月20日,報名截止
  • 4月23日,完成學員選拔,發放 Teams 賬號及課程表
  • 5月6日-7月22日,每週四下午1小時線上學習交流時間

報名方式

還在等什麼?快來加入人工智能系統課程學習小組,和微軟亞洲研究院的研究員們一起,探索系統領域的奧祕吧!

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