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活动背景
后疫情时代的新社会模式及经济形态必将催生出新的商业模式，在线业务及相关应用场景的流量呈现井喷式发展，常规的离线系统及离线机器学习平台已无法满足业务发展要求。
在线机器学习与离线相比，在模型更新的时效性、模型的迭代周期、业务实验效果等方面有更好的表现。所以将机器学习从离线迁移到在线已经成为提升业务指标的一个有效的手段。
以下是基于 Flink & DeepRec 构建 Online Deep Learning 的相关分享，欢迎感兴趣的小伙伴关注阿里灵杰，获取专场 PPT。
议题介绍
议题：Flink ML：基于 DataStream 的迭代引擎及机器学习算法库
视频：
讲师：
高 赟 阿里云 技术专家
赵伟波 阿里云 算法专家
演讲提纲：
1. 基于 DataStream 的迭代引擎
为什么要开发迭代引擎
迭代引擎原理介绍
迭代引擎使用 API 介绍
未来的发展规划
2. Flink ML 机器学习算法库
机器学习算法库介绍
算法库功能及性能介绍
未来的发展规划
议题：Flink ML：实时机器学习场景解决方案的设计、建设与规划
视频：
讲师：
周云峰 阿里云 开发工程师
黄兴勃 阿里云 高级开发工程师
演讲提纲：
1. 什么是 Flink ML，为什么要建设 Flink ML
2. 使用 Flink ML 搭建机器学习场景解决方案
Flink ML 的 API 设计
Flink ML 训练与部署模型进行推理流处理的流程
使用 Pipeline/Graph API 构建端到端解决方案
3. Flink ML Python 介绍
Flink ML Python API 介绍
使用 PyFlink + Flink ML 构建机器学习应用
4. Flink ML 的生态建设
独立的代码库与文档网站
flink-extended 生态项目
5. Flink ML 未来的发展方向
支持在线算法、支持流批一体数据
算法性能优化
丰富特征工程算法库
议题：DeepRec: 大规模稀疏模型训练/推理引擎
视频：
讲师：
丁 辰 阿里云 技术专家
演讲提纲：
1. DeepRec 背景介绍
2. DeepRec 关键功能
3. DeepRec 未来规划
议题：在线深度学习 PAI-ODL
视频：
讲师：
彭 陶 阿里云 技术专家
演讲提纲：
1. PAI-ODL 架构
2. PAI-ODL 关键技术
