美国时间4月15日，2019 O’Reilly AI纽约大会在美国纽约拉开帷幕，作为全球最顶尖的AI峰会之一，本次峰会吸引了超过1000名参会者共度本次盛宴，松鼠AI合伙人、高级副总裁Joleen Liang、首席架构师Richard Tong受邀出席，与Narrative Science首席科学家Kristian Hammond、加州大学伯克利分校EECS系教授Ion Stoica、O’Reilly人工智能会议项目主席&omputable联合创始人Roger Chen、阿里巴巴集团高级算法专家Jian Chang、Google Kubeflow项目联合创始人Jeremy Lewi等业界知名AI专家、科教领袖齐聚一堂，畅谈“AI+教育”的未来以及AI自适应技术如何升级教育。
O'Reilly AI会议是尖端科学与新业务实施相结合碰撞出火花的地方，历届会议深入浅出的探讨了新兴的AI技术在实际应用中的新方向、新机缘。通过AI专家剖析案例研究，分享AI新实践，发现AI应用未开垦的新纪元，解决AI目前所面临的局限性，并预测未来对于世界风起云涌的新变化。
O’Reilly AI纽约大会由O'Reilly Media, Inc.举办，它是世界上在UNIX、X、Internet和其他开放系统图书领域具有领导地位的出版公司，同时是联机出版的先锋。从最畅销的《The Whole Internet User's Guide and Catalog》(被纽约公共图书馆评为二十世纪最重要的50本书之一)到GNN(最早的Internet门户和商业网站)，再到WebSite(第一个桌面PC的Web服务器软件)，O'Reilly Media, Inc.一直处于Internet发展的最前沿。
当今，全球科技界最炙手可热的名词莫过于“人工智能”，谷歌、微软、苹果、IBM、英特尔等科技巨头视之为下一个重大科技拐点的革命性技术。但一直以来，人工智能从学术圈到产业界的传播都缺少一个合适的媒介，而O’Reilly AI大会就肩负着这样的使命在分享着行业内最直观实践经验。据前瞻产业研究院发布的数据显示，全球人工智能市场规模在2015-2025年将保持平均50.7%的复合增速，2025年规模有望达到369 亿美元。而据CBInsights数据，2016年全球人工智能市场约为109.3亿美元。受技术需求的刺激和技术成熟的推动，未来几年市场将继续保持高速增长。
过往的O’Reilly AI大会获得了显著的成果，历届著名演讲者包括斯坦福教授李飞飞、Facebook首席AI科学家Yann LeCun、Coursera联合创始人前百度首席科学家吴恩达、卡耐基梅隆大学机器学习部门主任Manuela Veloso等AI届掷地有声的人物，通过他们的发生和争辩，让AI的火种更为快速地星火燎原。
本次大会松鼠AI合伙人、高级副总裁Joleen Liang受邀发表主题演讲，为超过千名现场专业观众带来了松鼠AI如何通过MCM、MIBA、深度学习、纳米级知识拆分等创新方法和先进技术为教育行业带来巨大变革。同时出席本次大会的国际知名科技、AI公司包括因特尔、IBM、微软、思科、戴尔等巨头。
松鼠AI首席架构师Richard Tong也为现场的观众介绍了传统教育面临的问题和松鼠AI在AI+教育领域做出的努力：传统教育中最关键的问题之一就是缺乏高素质的教师来满足学生个性化的需求，优秀师资资源严重不足，工作经验与能力值差异导致的教学水平参差不齐，地区教育起源倾斜严重，学生的学习问题和学习能力千人千面，这一切急需一种有效地工具进行改善。
人工智能技术，特别是人工智能自适应技术，可以使新一代教师更有效地对学生进行教学，提高教育产业的效率。
松鼠AI智适应教育是亚太地区第一家人工智能自适应教育的K12中小学教育品牌，也是中国第一家开发拥有自主知识产权的中小学人工智能自适应学习系统的科技公司，利用AI技术的赋能，松鼠AI智适应系统采用了知识空间理论、贝叶斯理论、逻辑斯蒂回归、遗传算法和深度学习等十多种人工智能算法技术，以及MIBA多模态综合行为分析AI系统，精准捕捉学生学习数，为学生精准诊断、精准推送适合每个学生的不同的学习路径。真正实现教育本来的“因材施教”。
松鼠AI合伙人Joleen Liang发表演讲
AI时代来临：国际化的AI应用落地
本次O’Reilly AI纽约大会上，众多业界知名巨头公司负责人登台演讲，从国际化视角阐述了AI技术落地的解决方案，从各家实际情况去讲解如何用AI这把“锤子”去找到市场痛点的“钉子”。
MIT计算机副教授Aleksander Mandry，分享了人工智能大规模应用的挑战和解决办法。英特尔AI产品副主席 Gadi Singer演讲中，介绍了现阶段AI行业的标准和硬件发展、和英特尔在企业范围内探索了四个真实的AI部署。
Netflix机器学习主任、哥伦比亚大学副教授Tony Jebara详细介绍了Netflix用于向用户推荐标题的方法，并讨论了公司如何将因果关系和公平性融入其许多机器学习和个性化系统中。斯坦福大学计算机系副教授Steve Re和观众分享了他的Snorkel系统，该系统能够更快速、高效地处理数据。他强调机器学习的应用需要将：模型、数据、硬件三者有机结合。IBM Watson首席科学家Ruchir Puri为参会者带来了人工智能自动化的三个方面，包括人工智能设计、优化和纠正其他人工智能系统，并分享了IBM Watson在这些方面的经验。
