W3C Web 与机器学习研讨会

🌱 由预录报告及一系列线上交流组成的在线技术研讨会

Ryzhi

🙋‍♂️ 研讨会的目标是什么?

研讨会的第一目标是召集机器学习工具和框架提供者及 Web 平台从业者共同探讨如何为机器学习在开放Web平台上的应用提供更好的基础支撑

研讨会第二目标如下:

  • 理解机器学习如何适应 Web 技术栈,
  • 理解基于浏览器的机器学习如何适应机器学习生态系统,
  • 探索机器学习技术对 Web 浏览器和 Web 应用的影响,
  • 评估制定机器学习 API 和标准化范式的可能性。

🧐 有哪些话题将被涵盖?

下面的主题已经被提出(但还没有提交!)。我们正在寻求您的反馈

  • 闪电报告 基于浏览器的机器学习的机遇和挑战
    • 隐私优先的机器学习方法
    • 实时浏览器内机器学习
    • 性能,兼容性,JS环境差异
    • 用于机器学习的领域特定编译器
  • 闪电报告 机器学习的 Web 平台基础
    • Web 平台: 3万英尺的视野
    • Web 平台和 JS 环境的约束
    • 通过机器学习库将机器学习引入 JS 生态系统
    • 用于机器学习的加速图形和计算 APIs
    • 快速,可移植的代码与 WebAssembly / WASI-nn
    • 使用 WebNN 访问特制的机器学习硬件
  • 闪电报告 Web 上的机器学习体验:开发者的视角
    • 在浏览器中的设备培训
    • Web 和 Schema.org 词汇表中的数据集
    • 网络机器学习模型的互操作性
    • 高级别加载和运行模型 VS 低级图形生成器 API
    • 集成模型和浏览器内数据源传感器,AV
    • 将模型部署到 Web 时的考虑事项
    • TensorFlow.js
    • ONNX.js
    • Magenta.js
    • ML5.js
    • Paddle.js
    • Web 架构中的机器学习
  • 闪电报告 Web 上的机器学习体验:用户的视角
    • Teachable Machine 和 Project Euphonia
    • 深度网络的可视化,“人可解释的神经网络”
    • Web 无障碍的机会
    • 跨行业的案例研究
    • Web 媒体技术路线图
    • 用机器学习增强媒体体验
    • 用机器学习创造艺术
    • 用机器学习制作音乐
    • 教会机器如何说话
  • 全体会议 机器学习共识愿景
    • 谁在做什么:标准中发生了什么,相关的开源项目中发生了什么。

🤩 如何参会?

研讨会对公众开放,不限于 W3C 会员。所有受邀人员均可免费参会。

请在2020年8月14日前注册报名参加活动,以方便项目委员会获知视频的可用性、为注册参与者讨论而设立论坛,以及2020年9月现场会议的后勤安排。项目委员会只接受报名资料与研讨会主题相关的参加者。

包括本次研讨会在内,W3C 所有会议均在 W3C 的职业道德与行为准则的基础上开展。

🗣️ 如何提交会议报告主题?

要提交一篇研讨会演讲,请参考我们讲者信息

🌐 什么是 W3C?

W3C 是一个世界范围内开放的标准组织,汇集众多公司与社区成员共同围绕现有和新兴技术展开富有成效的讨论,其为 Web 标准设立了免版税的专利框架。W3C 主要关注客户端(浏览器)技术,并且拥有成熟的词汇表(或“本体”)开发历史。W3C 根据成员和社区输出的优先级开展相应标准化工作。

👋 项目委员会

主席

  • Kelly Davis (Mozilla)
  • Anssi Kostiainen (Intel)

委员会成员

  • Göran Eriksson (Ericsson)
  • Dominique Hazaël-Massieux (W3C)
  • Ningxin Hu (Intel)
  • Dean Jackson (Apple)
  • Sangwhan Moon
  • Roy Ran (W3C)
  • Georg Rehm (DFKI)
  • Amy Siu (Beuth University of Applied Sciences, Berlin)
  • Nikhil Thorat (Google)