超火的程式語言,Julia中文社區夏季會議開放報名

2021-01-10 騰訊網

本次大會將會有 Julia 程式語言的核心創作者之一亮相，給為 Julia 中文文檔翻譯做出過傑出貢獻的用戶頒獎噢（猜猜會是誰？）！另外此次大會不僅請來了大家熟悉的 Flux.jl 以及 Zygote.jl 的核心開發者 Mike Innes 給大家講解可微分編程，還會有 Chris Rackauckas 給大家帶來 Julia 社區最受歡迎的庫之一 DifferentialEquations.jl 的講解。除此之外，我們還會有多位中文社區的活躍開發者給大家帶來精彩的分享！

本次大會的議程如下（最終的時間表請以論壇上的為準 https://discourse.juliacn.com/t/topic/2111）：

演講內容

DifferentialEquations.jl: 當微分方程遇見 GPU 和神經網絡

演講者：Chris Rackauckas

This talk will demonstrate models described in Neural Ordinary Differential Equations implemented in DiffEqFlux.jl, using DifferentialEquations.jl to solve ODEs with dynamics specified and trained with Flux.jl. In particular it will show how to use gradient optimization with the adjoint method to train a neural network which parameterizes an ODE for supervised learning and for Continuous Normalizing Flows. These demonstrations will be contributed to the Flux model-zoo.

The supervised learning demonstration will illustrate that neural ODEs can be drop-in replacements for residual networks on supervised tasks such as image recognition.

The Continuous Normalizing Flow demo will show how a neural ODE, with the instantaneous change of variables, can learn a continuous transformation from tractable base distribution to a distribution over data which can be sampled from and evaluate densities under.

Yao.jl: 量子計算遇上機器學習

演講者：劉金國

可微分編程是一個有趣的概念。為了能夠應用近期的量子硬體，變分量子線路這一個新領域在最近幾年吸引了大量的注意。我將介紹我們是如何在 Julia 裡通過 Yao 來實現對量子線路的可微分編程的。此外我還將展示 Yao 卓越的模擬性能。

GeometricFlux.jl：Flux 上的幾何深度學習

演講者：Yueh-Hua Tu

許多研究資料內含了非歐氏幾何空間上的內在結構。舉繁社會科學中的社交網路分析、生物資訊中的基因共表現網路或是計算圖學上的網格曲面。圖（graph）可以作為一個良好的結構來表示這些資料，將資料的幾何特性定義於圖上，也作為一個可以被神經網路處理的單元。圖神經網路（graph neural network，GNN）是神經網路模型的一個子集。近年來，愈來愈多研究學者在這方面做出貢獻，也有了一些回顧文章。GeometricFlux 目的是在 Flux 深度學習框架的基礎之上支援 GNN 或稱為幾何深度學習（geometric deep learning）。GeometricFlux 會以 Flux 作為自動微分引擎，支援 JuliaGraphs 生態的套件，並提供 CUDA 的加速。

高級函數式編程特性的設計和應用

演講者：Thautwarm

模式匹配被認識為函數式語言的一種語言特性，分布於大量程序設計語言，能夠減少程式設計師心智負擔，幫助程序設計中複雜邏輯的實現和優化，提升可讀性、靜態安全、可維護性、運行時性能等等。Julia 語言具有完善的語法宏，我們在此基礎上進行了探索並開發了 MLStyle.jl，經過多輪迭代，在 Julia 中實現了更高級別的模式匹配及相應組件: 除吸收了源自 Elixir, Haskell, OCaml, F# 等語言中一些方便的設計外，還提供更加強大的特性，例如第一等模式 (first-class patterns), 可擴展/可自定義模式 (custom patterns) 等等。除開介紹模式匹配的設計、實現及 MLStyle.jl 的性能優化外，我們還給出一些實際的應用例子，包括 parsing、 鏈式調用、Julia 語法擴展、Query DSL(針對數據查詢的領域特定語言)、debugger、靜態檢查工具等。一個有趣的故事是，Julia 中更為"實用"的同像性，與 MLStyle.jl 的功能發生化學反應，意外地使得 Julia 的 AST 處理變得異常簡單。對此我們也會給出一些引導性的介紹。

Images.jl：Julia 中的圖像處理（GSoC2019）

演講者：陳久寧

以 Julia 中圖像處理作為載體，介紹第一次接觸學習 Julia、融入這個社區，並以 GSoC 2019 學生的身份參與 JuliaImages 維護與開發的經歷。此外介紹 Julia 圖像處理的基本原則，現狀以及未來的開發方向。

Julia 與仿真足球機器人 5v5 競賽

演講者：夏戀花火

介紹如何用 Julia 寫的一個簡單策略，用於在 Windows 平臺上控制仿真足球機器人，該平臺主要用 C 語言寫成，現場會介紹如何使用 Julia 的 wrapper。

Zygote: 一切程序皆可微！

演講者：Mike Innes

Last JuliaCon I announced the Zygote tool for analytical differentiation (AD) of Julia code. Flux has now uses Zygote as its default AD,* enabling both a more elegant interface and all kinds of new models that weren't possible before.

Flux's new APIs are powerful and let us easily express advanced concepts like backpropagation through time. But really, Julia's power is in its awesome open-source ecosystem, with state of the art tools for differential equations, mathematical optimisation, and even colour theory! Come and see how we can take advantage of all of these tools in machine learning models, enabling "theory-driven" ML to tackle harder problems than ever.

會議全程直播預告

集智俱樂部將為本屆 Julia 中文社區年會提供全程線上直播：

直播時間：8 月 24 日 10:40-11:40，14:20-17:30

直播平臺：嗶哩嗶哩彈幕網

會前我們會發布直播連結，請關注 Julia 中文社區獲取直播連結。

鳴謝

特別感謝 Julia 團隊和彩雲科技對本次活動的大力支持：

此外，特別感謝本次活動的協辦方幫助舉辦這次活動：

同時感謝微軟提供的場地和設備支持：

相關焦點

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