全球唯一的围绕图技术的开放会议
2021 秋季全球峰会
从Graph + AI 开始，通过图算法加速分析、AI和机器学习
2021 Graph+AI 全球秋季峰会已闭幕，10月5日旧金山专场，10月19日纽约专场，10月7-18日在线直播。您可以点击下方任一主题，即可观看回放。如果您希望获取讲师的PPT，欢迎联系我们：sales_cn@tigergraph.com
精彩回放
主题演讲
- Graph for All —— Yu Xu, CEO, TigerGraph
- 春季峰会以来的重大更新 —— Todd Blaschka, COO, at TigerGraph
- 推动人工智能和图的主要行业趋势 —— Stela Solar, Global Director – Artificial Intelligence Solutions and Strategy, at Microsoft
- 使用图 + AI 推动业务成果 —— Ramana Bhandharu, Executive Vice President, Insights & Data, Capgemini;
Deepak Juneja, Vice President – Global Data Management / Data Fabric Practice Leader, Capgemini - AI at Mastercard —— Rohit Chauhan, Executive Vice President of Artificial Intelligence, at Mastercard
- Graph + AI下一步：普及图技术的采用，以从互联数据中挖掘深度洞察力 —— Dr. Jay Yu, Vice President, Product Innovation & Dr. Victor Lee, Vice President, Machine Learning/AI,
TigerGraph - 使用图处理的关系分析的高级实现 —— Stephen Brobst, CTO,Teradata
- 圆桌讨论：与合作伙伴一起探讨图+人工智能的生态系统 —— Philip Moyer, Vice President, Strategic Industries, at Google Cloud;
Sankar Krishnan, Executive Vice President, Industry Head, Banking & Capital Markets, at Capgemini;
Michael Shaler, Vice President of Partnerships, at TigerGraph;
Chris Preimsberger, Contributing Editor, at ZDNet
Graph+AI的数据科学算法
- 用于分析和机器学习的图数据科学算法 —— Victor Lee, 机器学习和人工智能副总裁,
TigerGraph - TigerGraph数据库内的数据科学算法库介绍 —— Wyatt Joyner, TigerGraph
- 使用图嵌入和硬件加速来打击欺诈和改进医疗保健建议 —— Victor Lee, 机器学习和人工智能副总裁, TigerGraph;
Bill Shi, 高级机器学习解决方案架构师, TigerGraph;
Parker Erickson,数据科学/机器学习工程师,TigerGraph
查询语言
- 查询语言的过去、现在和未来 – Alin Deutch, CTO, TigerGraph
- 圆桌会议：与多个图行业参与者的 GQL 标准化探讨– Chris Preimesberger – eWEEK Keith W. Hare, WG3 Convenor / JCC Consulting, Inc.;
Prof. George Fletcher, Eindhoven University of Technology;
Juan Sequeda, data.world;
Dan McCreary, Optum; Dr. Alin Deutsch, Chief Technology Officer, TigerGraph;
Prof. Leonid Libkin, University of Edinburgh/ENS-Paris
银行、保险和金融科技
- 图 + AI 在财产险中的采用 –—— Sai Burra,
Abhay Solutions, Inc - 反金融犯罪方法的范式转变 –—— Uttam Purushottam, Infosys;
Debashis Pradhan, Infosys - TigerGraph – 针对金融犯罪的全新整体解决方案 –——Michael Shaler, TigerGraph;
Scott Heath, Expero and Graham Ganssle, Expero - 挖掘税务知识图谱上的常用特征 –——Lalla Mouatadid, 研究科学家,
Intuit
医疗保健与生命科学
- 借助TigerGraph，优化主数据血缘分析 –—— Vicente Rueben Del Pino Ruiz, 联合健康集团;
Tomasz Krol, 联合健康集团 - 用于医疗保健应用的图和人工智能 –—— Ana Areias, 数据科学家,
Kineviz - 人机协作：生命科学领域医疗和商业合作的未来 –——Robert Eubanks, Infosys;
Emily Storer Meyer, Infosys;
Claudia Maurer, Infosys;
Shipra Rastogi,Infosys - 保险图谱 + AI 赋能：保险业中具有 AI/ML 用例的知识图谱应用 –——Tyler Jensen,
Infosys - 使用知识图谱在医疗保健和流行病学用例中利用本体驱动的群体智能 –——Maria Singson, Mastech Infotrellis;
Kevin Pochapin,
Mastech Infotrellis - 使用基于 XAI 的网络分析和网络可解释性例程分析知识图谱的 3D 可视化 –——Sagar Indurkhya,
Virtualitics
能源行业
- 数字化客户 – 来自 Mercury 的能源行业客户知识图谱方法 –—— Dr Paulo Gottgtroy,
Mercury
Graph + Developer Day
- 最佳实践（设计、Schema、查询）–- Xinyu Chang,解决方案总监， TigerGraph
- TigerGraph 中的实用解决方案架构 –- Wyatt Joyner,
TigerGraph - TigerGraph、Docker 和 Python 的推荐介绍–- Robert Hardaway, TigerGraph, Alex Infanzon,
TigerGraph - 演示：TigerGraph 云和数据科学简介–- Jon Herke, Manager of Developer Relations, TigerGraph, & Jeff Tyzzer, Sales Engineer,
TigerGraph
Graph + AI Ecosystem
- 使用TigerGraph 在您的呼叫中心寻找重要的业务模式 -– Bill Inmon, Founder, Chairman, CEO, Forrest Rim
- 加速图分析以回答复杂的业务问题 –- Bob DeCarlo, General Manager, HPE;
Delvin Jones, Director and Chief Technologist, HPE;
Dan Eaton, TigerGraph - 将图分析嵌入您的软件平台的七个理由 –- Mike Destein, OEM 销售与技术联盟高级总监, TigerGraph
- 业务验证和丰富：连接点以提供更好的客户体验–- David Adams, Senior Director, Product Marketing at
Equifax
Graph + AI In the Cloud
- GCP + TigerGraph Cloud: TigerGraph Cloud 如何使用 GCP 为可扩展的图数据库即服务提供动力 -– Bruce Hsu, Google Cloud, Customer Engineer, and Unicorn Scout at Google;
Shuo Yang, Head of Cloud, TigerGraph - AWS + TigerGraph Cloud:TigerGraph Cloud 如何使用 AWS 为可扩展的图形数据库即服务提供支持 –- Vikram Vunduru, Partner Engineer, AWS;
Shuo Yang, Head of Cloud, TigerGraph - 使用 Amazon Sagemaker 和 TigerGraph Cloud 构建下一代机器学习解决方案 –- Phi Nguyen, Partner Engineer, AI/ML Solution Architect at AWS;
Victor Lee, VP of AI/ML at TigerGraph - Google Vertex AI + TigerGraph：更强大的数据分析能力–- Benazir Fateh, ML + Cloud, Google;
Victor Lee, VP of AI/ML at
TigerGraph
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