致力于通過圖算法和圖分析使人工智能和機器學習民主化

全球領先的可擴展企業級圖數據庫 TigerGraph ，近日宣布將在9月28-30日面向全球在線舉辦 Graph + AI World 2020 峰會。作為首個致力于通過圖算法和圖分析使人工智能（AI）和機器學習民主化和加速發展的行業會議，本屆峰會已經吸引了超3,000人注冊報名，其中包括來自《財富》世界 500強的100多家公司的數據科學家、數據工程師、架構師、業務和IT高管。

TigerGraph已經正式公布了峰會的最終議程和演講嘉賓陣容，最終確定出席的演講嘉賓包括來自聯合健康保險、英特爾、摩根大通、捷豹路虎、Intuit、AT＆T、Xandr（AT＆T下屬）、加拿大豐業銀行、埃森哲、畢馬威、陽獅集團Sapient、賽靈思，以及創新創業公司，包括Near、Ippen Digital、OpenCorporates、Expero、Abhay Solutions、SaH Analytics International、CAS、融慧金科和Landing.AI等知名企業。

人工智能已經被認為是新電力，我們每天都在使用和依賴它。例如，日常網絡搜索中使用PageRank算法，通過社區發現算法來檢測欺詐和洗錢集團，通過相似性匹配算法識別需要緊急幫助的醫療保健患者，或者識別準備進行購買的金融服務、零售和電子商務客戶。

圖算法是下一代人工智能和機器學習的驅動力，它將推動多個行業和用例的發展。 TigerGraph組織Graph + AI World峰會旨在通過人工智能和機器學習使圖的使用民主化。峰會將展示新的部署和首創的解決方案，包括下一代推薦引擎、欺詐和異常檢測以及知識圖譜，這些圖通過自然語言處理（NLP）和聊天機器人為更智能的對話式人工智能提供支持。

在Graph + AI World 2020上，數據科學家、工程師、架構師、IT專業人員和業務主管將一道參加生動的主題演講、業務和技術專題、動手研討會、圖和人工智能的真實用例演示、培訓研討會以及認證等等。

峰會重點議題如下：

●   主題演講環節：將 全球最大的醫療保健圖 與人工智能相結合，為5000萬患者提供服務

●   主題演講環節：通過圖分析將捷豹路虎的 汽車供應鏈計劃 從3周提速到45分鐘

●   專題環節：如何通過圖+人工智能將欺詐和異常檢測性能提高三倍

●   高管圓桌會議：側重銀行、金融服務、媒體和娛樂行業，討論通過圖加速人工智能的行業最佳實踐

●   專題環節：側重將圖數據庫與FPGA（現場可編程門陣列）相結合的硬件加速機器學習解決方案，在25毫秒內基于200項功能找到數百萬相似的客戶

●   專題環節：側重利用PageRank、社區檢測、相似性匹配、聚類和圖卷積網絡（GCN）建立下一代實體解析、推薦引擎、欺詐和異常檢測

Graph + AI World將邀請最具創新力的《財富》世界 500強公司的思想領袖進行 主題演講 ，包括：

●   聯合健康保險集團 開發了醫療保健行業最大的圖數據庫，實現連接、分析并為5000萬患者提供實時護理路徑建議。演講將涵蓋使用圖分析的業務驅動因素以及從部署圖中學到的經驗教訓。 演講嘉賓：Ed Sverdlin，聯合健康保險集團高級技術合作與研發副總裁

●   汽車供應鏈是世界上最復雜以及全球性布局最強的供應鏈，一輛汽車平均由來自數百家供應商的3萬個獨立零件中的約4,500個組合而成，而這些零件供應取決于數年前發布的預測結果。演講將探討 捷豹路虎如何通過使用圖將復雜的供應鏈模型查詢時間從3周減少到45分鐘，從而能夠準確地計劃并快速應對新冠疫情大流行中的供需不確定性。 演講嘉賓：捷豹路虎數據與分析總監Harry Powell

●   Intuit杰出工程師及架構師Jay Yu博士 將發表主題演講，分享使用知識圖譜作為人工智能驅動的專家平臺的基礎技術。

參加引人注目的 業務案例研討 ，以及領導人和數據科學圓桌會議，將獲得：

●   Xandr（AT＆T下屬）案例研究：大規模的基于圖的身份解析。 AT＆T、華納媒體和Xandr成功案例的主要驅動力之一是整合其數據資產，為客戶提供有針對性的個性化產品。因此，Xandr已經創建了多節點和高可用性的TigerGraph集群，以整合大量數據，其中包括存儲在身份圖中的數十億個標識符。

●   Intuit案例研究：如何構建基于人工智能的客戶360度視圖平臺。 介紹用于構建滿足企業人工智能需求的客戶360度視圖平臺的設計原理和模式。

●   高管圓桌會議：應對新冠疫情大流行和數字化轉型調整業務和技術優先級。 新冠疫情大流行破壞了所有企業的業務和技術優先級。參加會議了解領導企業如何利用圖、高級分析和人工智能來應對這一前所未有的挑戰。 嘉賓：聯合健康保險集團、捷豹路虎和SaH Analytics International。

●   高管圓桌會議：使用Graph + AI實現媒體和娛樂行業轉型。 圖數據庫用于發現、連接和合并重復的客戶實體，并建立具有洞察力的360度客戶視圖。由于提供了更為精確和有效的產品和服務推薦，因此常常能夠帶來更高的收入。加入AT＆T和Ippen Digital高管，了解圖和人工智能如何改變媒體和娛樂行業。

●   高管圓桌會議：使用Graph + AI實現金融服務轉型。 金融服務企業正在前所未有的變革中展開競爭。最具創新性的企業正在擁抱圖分析，以增加利潤，提高客戶滿意度以及發現和制止欺詐和金融犯罪。來自Intuit、摩根大通和OpenCorporates的高管將討論圖和人工智能如何以十年前無法想象的方式改變金融服務行業。

●   數據科學家小組討論：使用Graph + AI轉變數據科學。 探討圖數據庫、分析和人工智能在新功能、用例和現有用例的擴展方面對數據科學家的幫助。與來自Optum（聯合健康保險集團下屬）和Xandr的高管一起參加該互動環節。

●   圖查詢語言的未來：GQL和SQL / PGQ標準。 與ISO標準委員會的思想領袖們一道，包括RedisGraph、data.world、Optum和TigerGraph的高管，討論即將公布的能夠為圖用戶提供跨供應商的兼容性和令人興奮的新功能的兩大專屬圖標準

參加來自領先技術提供商和系統集成商的 專題論壇 ，將獲得：

●   陽師集團Sapient：使用Graph DB和人工智能進行供應鏈和物流管理。制造商面臨巨大挑戰，要跟蹤來自多個全球分布供應商的大量零件、組件和材料。通過利用Graph DB技術和預測分析，制造商可以優化生產計劃，以確保零件可用性，最大程度地減少質量問題并改善整體組裝和交付。

●   埃森哲：創建黃金線程的關鍵 ——圖數據庫對實體解析的強大作用。實體解析是大數據中的重要概念，并且是每一個成功的知識圖譜的基礎。什么是實體解析，而它為什們非常攸關企業的對錯，而圖如何能夠正確實現實體解析？這是對實體解析的介紹，是圖數據庫解決的最流行的用例之一。

●   Optum和賽靈思：使用FPGA硬件進行快速并行相似度計算。推薦的基礎是找到相似的客戶及其購買方式。但如果擁有1億客戶，則要花費數小時對200個功能進行相似度計算。加入來自Optum和賽靈思的專家，了解如何并行執行這些計算，以及使用FPGA如何使這些計算在30毫秒內完成。

●   賽靈思：用于檢測欺詐和洗錢集團的硬件加速機器學習解決方案。如何更快地找到欺詐和洗錢集團？答案之一就是將FPGA與圖數據庫和分析相結合以加快Louvain社區檢測算法。加入賽靈思和TigerGraph的高管一起進行討論。

參加培訓 研討會 ，提高圖和人工智能技能或爭取 認證 ：

●   9月28日（會前培訓和認證日），圖算法、分析、人工智能和機器學習培訓和認證研討會：

○      機器學習認證的圖算法簡介

○      動手研討會：利用圖算法加速機器學習

○      業務用戶研討會：使用無代碼圖形用戶界面（GUI）設計高級分析模式

○      使用Streamlit可視化平臺構建業務用戶圖形用戶界面

○      使用圖和人工智能增強知識圖譜

○      用于Graph+ AI和圖查詢編寫的企業架構模式的最佳實踐