深度学习是一类机器学习算法，其通过多层结构逐步从原始输入中提取更高层次的特征。
克服数据多样性：人工智能、机器学习和那些依赖关键任务结果的人所面临的挑战
深度学习是一类机器学习算法， 通过多层结构逐步从原始输入中提取更高层次的特征。例如在图像处理中，底层可能识别边缘特征，而高层则能识别与人类相关的概念，如数字、字母或人脸。
与会者将了解到
- COVID-19 如何成为远程医疗的催化剂，如何成为克服抑制变革力量（马基雅维里力量）的主导力量。
- 千年虫如何帮助许多行业实现全球化，如何迫使那些抵制变革的傲慢组织屈服。
- 9/11 事件如何成为推动全球银行业改革和自动化的主要力量。
- 电子和半导体行业数据提取/OCR、机器学习和供应链方面的最新进展
- 阿马尔·古普塔，麻省理工学院，首席研究员， 基于人工智能与OCR技术的混合方案以减少文档处理中的人工参与度及工作量并创建预测模型（SiliconExpert赞助）；远程医疗/远程健康及地理分布式专业团队协调员
- Vik Parth，SiliconSiliconExpert产品与创新总监
