人工智能（AI），特别是机器学习（ML）继续以惊人的速度发展。
我们在更广泛的技术行业的项目和评论中看到它。我们在我们的客户正在做的惊人的事情中看到了它，从创造友好的机器人来帮助儿童发展，到利用数据来改善制造和分销，到通过黑客马拉松来促进内部创新。我们在谷歌自己的研究和产品开发中也看到了这一点，从为我们的语音API改进机器学习模型，到简化数据管理和ML建模的集成，再到使用VertexAI向全世界的研究人员提供AlphaFold（DeepMind的突破性蛋白质结构预测系统）。
在谷歌云，我们已经帮助数以千计的公司加快了他们的人工智能工作，增强了他们的数据科学家，并将建立人工智能驱动的应用程序和工作流程的能力扩展到更多人，包括那些没有数据科学或ML专业知识的人。下个月，我们将在谷歌云应用ML峰会上与我们的客户一起在这个旅程中迈出下一步。
6月9日，请加入我们这个数字活动，它将汇集一些世界领先的ML和数据科学专业人士，探索用于开发、部署和管理ML模型的最新前沿AI工具。
点播会议于太平洋时间上午9:00启动，主题是 "加快生产中可预测的ML的部署"，由谷歌云人工智能和行业解决方案的副总裁兼总经理Andrew Moore、谷歌云开发者倡导者Priyanka Vergadia、福特人工智能和云计算总监Bryan Goodman和UberAI工程总监Smitha Shyam主持。
在峰会上，你将了解通用磨坊、沃达丰、H&M和CNA保险等公司是如何开发、部署和安全管理长期运行的、自我改进的人工智能服务的。在实践者会议中获得洞察力，你可以找到新的方法来。
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在谷歌云上的Spark、Dataproc、BigQuery、Dataplex、Looker等平台上建立可靠、标准化的人工智能管道，由顶点人工智能提供统一的体验，所有这些都在 "从数据到部署--快5倍"的会议上进行。
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在 "端到端AutoML的模型准备"一节中，通过诞生于谷歌大脑最新研究的AutoML创新，在几分钟内训练高质量的ML模型。
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充分利用您在顶点人工智能训练和顶点人工智能预测方面的谷歌云投资，帮助您部署建立在TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、XGBoost和其他框架上的定制模型。请看会议 "ML预测和服务。顶点AI路线图"。
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自动化和监控人工智能的集成、部署和基础设施管理，以推动更高的速度和效率。不要错过 "机器学习运营（MLOps）战略和路线图"的会议。
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简化审计、跟踪和管理ML模型的流程，因为它们在动态环境中适应实时数据，而不会降低性能。在 "模型治理和可审计性"会议上深入探讨这一主题。
你可以从三个方向的十几场会议中选择。"从数据到ML的要点"，"事实轨道的创新 "和 "自我改进的ML"。会议主题包括从MLOps最佳实践，到谷歌云客户体验，到模型可审计性的重要性，以及可解释和负责任的人工智能，有多个客户小组和 "向我提问 "环节，以帮助你获得洞察力和发展技能，使你的企业的ML努力达到新的水平。
我们致力于在这个快速发展的领域继续为我们的客户提供服务，我们很高兴能在这次活动中与你学习和合作。要注册，请访问此链接，以保留您在应用ML峰会上的席位。
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