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通过应用深度学习于经典投资组合优化，我们展示了如何捕捉（或“学习”）经典投资组合理论不可见的非线性特征。 我们开发一个独立的四步程序，即编码、校准、批准和验证，以提高索引跟踪和基准买进的前期效率。 其他重要视频 FinBot - 用于会计，银行等 Christine Ng，Gupshup经理 一种算法解救全部 Alesis Novik，AimBrain联合创始人 深度学习如何改革金融和房地产行业的文档管理 Dan Wucherpfennig，LEVERTON 软技能和个人化机器：人工智能如何改变游戏 Alexander Del Toro Barba，Visual Vest产品营销主管 区块链在财务中的使用 Josep GrauMiró，Caixa银行数字创新项目经理 橡树：你的金融健康教练 Niall Bellabarba，橡树联合创始人 柏林机器智能峰会 2016年6月29日 - 30日
视频地址： 1. GPU加速的深度学习的无限计算能力 Axel Koehler，NVIDIA首席解决方案架构师 NVIDIA一直是加速深度学习的先驱，在开发深度学习软件、库和工具方面已经深耕多年。今天的深度学习解决方案几乎完全依靠NVIDIA GPU的加速计算来训练和加速具有挑战性的任务，如图像、手写和语音识别。本演讲将概述NVIDIA在深度学习方面的最新硬件和软件开发，特别关注NVIDIA®DGX-1?，这是世界上第一个专门用于深度学习的系统。它的软件堆栈包括主要的深度学习框架，如NVIDIA Deep Learning SDK，DIGITS?GPU训练系统，驱动程序以及用于快速设计深层神经网络（DNN）的CUDA®。 2.提高医学影像的质量，价值和可得性 Kilian Koepsell，BayLabs联合创始人兼CTO 怎样为更多人带来医学影像的救命用处？Bay Labs通过结合深度学习和超声波来追求这一使命。超声波和深度学习的结合具有改变医疗条件的潜力。在这次演讲中，我将介绍我们小组成员的工作，展示现在可以触及的这种未来潜在性。最后，Bay Labs将致力于把我们的深度学习技术实现的医学成像技术带给最需要的人。 自然语言接口：使用基于案例的推理 TinaKlüwer，parlamindCTO 运输行业中利用深度学习的人力自动化挑战 Juris Puce，KleintechCTO 自动驾驶车辆中的认知系统 Daniel Göhring，柏林自由大学动力机器人和自动驾驶汽车教授 实现视觉控制四轴飞行器 Davide Scaramuzza，苏黎世大学机器人学教授 深度学习用于药物发现 Polina Mamoshina，Insilico医学研究科学家 为什么聊天机器人让人失望&如何做更好的聊天机器人 Alexander Weidauer，LastMile联合创始人 深度学习用于语音识别 SébastienBratièresat dawin gmbh，剑桥大学博士 认知机器人对学习语义环境的感知 Sven Behnke，波恩大学计算机科学系主任 基于预测分析的智能能源管理 Rolf Behrsing，ÜberEnergyCEO 学习聊天的语义呈现 Marius Cobzarenco，re:infer联合创始人兼CTO 音乐的未来：简介 Ivan Yamshchikov，直播，mubert 传感器的神经网络 Gilles Backhus，KONUX机器学习工程师 RNN模型的临床逆向工程及预测结果 David Camacho，GeneHolisticsCEO 更好匹配人&工作的机器智能 Mihai Rotaru，Textkernel研发主管 机器人任务规划进展 Jeremy L Wyatt，伯明翰大学机器人与人工智能教授 用于语音识别的DNN、回归 LSTM神经网络和隐马尔可夫模型的组合 Gerhard Rigoll，慕尼黑人机通信研究所教授 人机合作发现最美 Appu Shaji，EyeEm研发部主任 使用深度学习生成风景路线的新方法 JohannesSchöning，Hasselt大学计算机科学教授 使用CNN进行源代码摘要分类 Vadim Markovtsev，source{d}高级机器学习工程师 机器理解语言：机器如何学习？ Marie-Francine Moens，鲁汶大学教授 AI的创造力 J. Paul Neeley，Yossarian联合创始人兼CEO 投资机器智能的挑战和机遇 Fabian Westerheide,Asgard; Jason Kingdon , Blue Prism; Jason D. Whitmire , BlueYard
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