2018年の第1回QCon.aiのトラックが発表される

QCon（ソフトウェアの上級開発者、アーキテクト、リーダー向けのInfoQのカンファレンス）の運営が新たにQCon.aiというカンファレンスを発表した。

QCon.aiは、人工知能と機械学習の実践にフォーカスしたソフトウェアカンファレンスで、今日のAI/ML分野における主要なソフトウェアカンファレンスとは異なる方針をとる。データサイエンスにフォーカスするよりも、フルスタックのソフトウェアエンジニアが機械学習やAIテクニックおよびツールキットを日々の仕事にどのように応用するかをターゲットにしている。

QCon.aiのプログラム委員会は、Supranamaya (Soups) Ranjan氏 (データサイエンス担当ディレクター @Coinbase)、Brad Klingenberg氏 (データサイエンス担当VP @Stitch Fix)、Roland Meertens氏 (機械学習とコンピュータビジョンのリサーチエンジニア)、Sid Anand氏 (チーフデータエンジニア @PayPal)、そして、Charles Humble氏 (InfoQのチーフエディター) と Wes Reisz氏 (QConのカンファレンスチェアでInfoQ Podcastのホスト) で構成され、その第1回QCon.aiソフトウェアカンファレンスのトラック（トピック）が発表された。

発表されたQCon.aiのトラックは以下の通り。

• Deep Learning Applications & Practices: Tensorflow、Keras、PyTorch、Caffeを用いた機械学習レッスン。機械翻訳やコンピュータビジョンにわたる。
• Predictive Data Pipelines & Architectures: 予測、推薦、不正防止、ランキングなどの興味深いことを行うデータパイプラインを、実世界で構築するためのベストプラクティス。
• Real-World Data Engineering: DataEng技術について紹介し、実世界のアプリケーションにおける強みを明らかにする。
• ML Applied to Operations (半日のトラック): データセンターにおける機械学習。データフローの動的リバランス、予測自動スケーリング、障害予測などのトピックを探求する。
• AI Meets the Physical World: AIのユースケース、ドローンから自動運転車まで。AIが物理世界と出会うトラック。
• Handling Sequential Data Like an Expert (半日のトラック): 時間の複雑さについて議論する。HyperLogLog、Count-Min Sketchなどを含む。
• ML in Action: Security & Risk: 機械学習応用トラック。セキュリティ/不正に関するユースケースを訓練、スコア付け、処理する方法について実演する。

それぞれのトラックは、長いものと短いものを含めて、複数の形式を組み合わせる予定だ（現在、トラックごとに4つの形式が提案されている）。Charles Humble氏が述べているように、QCon.aiのゴールは、「AIに関する成功とユースケースについて学びたいと思っている、ソフトウェアエンジニア、アーキテクト、技術マネージャーのための、実践的で実世界のイベント」を実際に提供することだ。複数の形式を組み合わせることで、機械学習のツールと実践に深みと幅を持たせるようにしている。

これはAI、機械学習、データエンジニアリングのための2日間のカンファレンスで、特に、ソフトウェアエンジニア、アーキテクト、技術マネージャー向けに開催される。このカンファレンスとオプションのワークショップは、AIと機械学習をエンジニアリングに応用する実世界のユースケースを見つけたい技術エンジニアのためにある。データサイエンスのバックグラウンドはなくても構わない。

QCon.aiはQCon San Franciscoと同じチームで運営され、イノベーターとアーリーアダプターがソフトウェア開発における自らのストーリーをシェアするためのプラットフォームを提供する。

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