范融
UCloud 高级研发工程师
曾在金融行业服务多年，对于企业级信息系统、搜索、数据分析具有丰富经验，多次获人行奖奖项。目前就职于UCloud，参与AI 产品的研发和运营工作，其所在团队开发的AI在线服务PaaS平台在2016-2017年可信云大会上获得了AI行业云服务奖。
随着人工智能应用逐渐渗透至各行各业，AI逐渐受到产业界的关注，各大公司开始搜集数据、算法和算力资源。在产品化AI服务的过程中，普遍都会遇到基础资源管理、使用、封装等等问题，如何提升AI产品研发效率，简化非核心业务的研发流程值得大家思考。
AI算法依赖于大量计算资源，因此对于想涉猎AI的企业来说，第一步面临的就是成本压力。这其中包括服务器成本、运维成本、人员培养学习成本，不但有金钱上的也有时间上的。因此，如何有效降低成本，加快AI方案的试错，是每个想把AI算法产品化的企业都需要考虑的问题。本议题将围绕AI PaaS平台实践，首先论述UCloud如何利用公有云的规模效应和分时租赁特性，降低企业的AI转型门槛，使广大公有云用户提供一套开箱即用的AI开发、测试、部署的一体化环境；然后，推而广之论述在其迁移私有云过程中的演进和未来发展。
专业文章 01
《快速落地AI应用 你可以参考这些平台和方法》
如果说前50年是AI的潜伏期，那么，2017就是人工智能的全面爆发年。我们在各行各业都可以看到AI的身影，包括各厂商推出的自研AI算法，以及满屏的基于AI的智能化探索和研究。无可否认的是，人工智能技术已经渗透到生活的各个领域当中。那么，在AI技术实际落地的过程中，会遇到什么样的瓶颈？基于深度学习的框架这么多，企业该如何选择最适合自己的那一条道儿？
专业文章 02
《UCloud AI Train重磅来袭 打造智能一体化训练平台》
近日，UCloud推出了UAI Train 智能一体化训练平台，结合此前已推出的UAI Service、GPU及安全屋等AI系列产品，UCloud现已初步形成一站式AI全服务。UAI Train灵活便捷的训练任务托管服务，能够帮助用户摆脱资源采购运维烦恼，降低AI使用门槛；同时，平台采用按需付费模式，降低AI成本投入，避免闲置资源浪费。
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