近两年，人工智能有哪些有趣的进展？
由于中间有些日程的标题看起来不算什么新的特性，加上我处于东八区，所以我没看完全部直播，晚点回看中间那段我睡觉时的内容。 总体感觉： 下面列举了一些我觉得印象较为深刻的点，未必和日程表列举的完全一样。warning:有十几张图，小心杀流量（但截图其实花不了多少流量） 量子计算对我来说是个船新（渣渣辉语气）的领域。虽然我早上六点多的闹钟醒来，但看到这节时我睡意全无，大呼牛逼。首先为了大家手上有个参考资料，我先贴出官方的地址。 TF Quantum主要目标用途如下，看起来还是实验室用途多些。 做量子计算的机器学习有两个技术难题（甚至这两个问题本身说的是啥我也不懂，我先研究研究，看看怎么用简单的语言讲清楚）： 做量子计算，就不再是二进制的bit（0和1）了，而是qubits（quantum bit），读/k'ju bit/ 这么说有点抽象，嘉宾这张图能帮助理解什么是qubits,就是一个各方向上的不确定性（但gif显示的Y和Z的运动是连续的，不是跳跃/离散的）。  虽然量子计算概念不太好理解，但看起来TF quantum的使用看起来没讲的那么难。 首先是引入相关库以及定义： 第二步：定义模型 第三步：训练模型，和训练普通的TF模型一样 第四步：用模型预测 看起来不太难用的样子。 总结一下量子数据的机器学习和普通数据的机器学习有啥不同： 不过我当时有个疑问，量子数据和普通数据的使用有何不同，TF是如何管理他们的。嘉宾刚好就带出了涵盖了量子数据处理部分软件架构。可以看到，在Keras Model层面，量子数据和普通数据都是可以一起使用的，这让使用者能更轻松建模。  看到这里，大家应该和我有一样的疑问“那么哪里才能买到呢？” 啊，说错，开源软件谈钱太俗了，况且还不用钱。应该是“怎么安装怎么和使用呢”。 两种方案，本地和在线。 更详细的安装和使用方法，参考官方教程：  对量子计算还在认真理解中。  （后面的内容相对TF Quantum来说貌似吸引力不大了，不过也做了点记录）  TF 2.2，强调性能，与生态系统融合，核心库稳定性。 还介绍Tensorflow eco system   考证爱好者（中性词）可以考虑下，也许未来找工作是个有用的证书 演讲嘉宾说，NLP is the new image processing 确实也像，从2.x开始，TF就引入了proprocessing layers 为了证明NLP是新的image processing, 讲解人比较在图像领域和NLP领域的proprocessing layers  在调参方面，引入了KerasTuner 用起来也很容易：  TensorFlow Hub其实是模型合集，有超过1000个模型。模型涵盖的领域包括图像，文字，视频，音频等。地址： https://github.com/tensorflow/hub/tree/master/tfhub_dev  为了讲解Tensorflow hub的易用性，live里给出了两个例子，分别是图像风格转换和text classification，代码大概就是几行或者十几行。  一个在线版的TensorBoard（网址也是Tensorboard.Dev），你甚至可以生成一个链接，把训练过程发布到twitter 终于是个中国的演讲嘉宾了，还有亲切的中国口音。查了下讲解嘉宾资料，是北京大学2011届的毕业生，南加州大学博士。膜拜学霸。 profiler主要是用来查询模型的性能瓶颈的，果然和TF 2.2发布页说的一样，Emphasis on performance（point 1的第一张图） 其中Trace Viewer是今天发布的，UI如下图  使用也是很容易,用TensorBoard 作为callback,然后在TensorBoard的UI里就能找到profiler了  这个题目是我非常关心的，为此我还调个了闹钟起来看。 公平性方面，看起来是减少数据不平衡性给模型带来的影响。一个“不公平“的例子是由于老年人数据不多，一个人脸识别模型没法检测一个老奶奶的微笑。 衡量公平性时，一个常用检查的指标是TPR和FRP。 例如检测一个人是否年轻，如果不加以约束条件（Unconstrained）,FRP也许分布如下 而通过TFCO，就可以修正: 这是加了约束后（Constrained）的效果，可以看到在两个label上的表现都差不多了。  至于隐私方面，个人期望太高，以至于看到演讲内容有点失望，因为并没有带来太多新东西。方法还是那两个：数据混淆（live上的例子是把25%的bit翻转一下），联邦学习（federate learning） 会上讲到，这篇论文是inspiration，感兴趣的可以参考下。 至于联邦学习，已经出现好些年了,从TF1.13开始就有了。由于没太多新东西，就不贴图费大家流量了，可以参考  （中间睡觉去了跳过了几个小时，晚点看了如果发现亮点再补充） 