机器学习系统:设计和实现
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作者简介

麦络

爱丁堡大学信息学院助理教授,博士生导师。2018年于帝国理工学院获得博士学位,谷歌博士奖学金获得者。主要研究方向为分布式系统、机器学习和数据管理,当前研究工作专注于构建大规模、自适应和可信的机器学习系统,受到谷歌、微软、华为、腾讯和阿里巴巴等多家知名科技公司的资助。在计算机顶级会议OSDI、NSDI、USENIX ATC、CoNEXT、VLDB、ECCV和NeurIPS发表多篇论文。获得CoNEXT会议最佳论文入围奖,ACM Multimedia 2017最佳开源论文奖。

董豪

北京大学计算机学院助理教授,博士生导师,2019年于帝国理工获得博士学位。主要研究方向为计算机视觉、机器人和具身智能,当前研究工作围绕智能机器人的自主决策与泛化交互。担任CVPR 2023领域主席、AAAI 2023高级程序委员、中国科技核心期刊Machine Intelligence Research副编委等,在NeurIPS、ICLR、ICCV、ECCV、IROS等顶级国际会议和期刊发表30余篇论文,Deep Reinforcement Learning: Fundamentals,Research and Applications作者。获得ACM MM最佳开源软件奖,新一代人工智能产业技术创新战略联盟OpenI启智社区优秀开源项目、Springer Nature中国作者高影响力研究精选等。