PyTorch Dev Con 2019講演のタイムライン

# 概要
PyTorch 1.3リリースに伴うPyTorch Dev Con 2019講演(2019/10/10)のタイムラインです。
(補足)気が向いたら追記していきます。

- [スケジュール](https://pytorch.fbreg.com/schedule?fbclid=IwAR3MQUuF5xatoRTFGnRF03j8uZWSXRLSSPp_H-Qritw5pJxileK3tqehu8s)
- [(PyTorch 1.3リリースノート)Mobile Support, Named Tensors, Quantization, Type Promotion and many more](https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.3.0)

# 講演1
- [PyTorch Dev Con](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/)

+ 0:00 Welcome
+ 0:02 Keynote(基調講演)
   + [開発者数(1200)、成長率(50%)、コミュニティ参加者数(22K)](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/?t=220) 
   + [研究論文でも良く使われているPyTorch](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/?t=300)
   + [いろんな企業で使われているPyTorch](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/?t=590)
+ 0:16 PyTorch 1.3 Deep Dive 
   + 0:16 新機能紹介
     + [NAMED TENSOR](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/?t=1260)
     + [CAPTUM](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/?t=1303) 将来的には、TensorBoard等への組み込みも考えている。
     + [QUANTIZATION](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/?t=1522)
   + 0:27 NAMED TENSOR AND TYPE PROMOTION
   + 0:36 PyTorch JIT
   + 0:46 Quantization 
   + 0:56 ONNX (Microsoft)
      + [ONNXの生成フロー](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/?t=3457)
      + [ONNX開発の今後の予定](https://www.facebook.com/pytorch/videos/2409277002653496/?t=3571)
         + Opset 11の完全対応など
   + 1:00 mixed precision (NVIDIA)
   + 1:06 PyTorch DataLoading (MIT CSAIL)

# 講演2
- [PyTorch Dev Con Take 2] (https://www.facebook.com/pytorch/videos/783738105413646/)

+ 0:01 PyTorch 1.3 Deep Dive
   + 0:01 PyTorch DataLoading (MIT CSAIL)
+ 0:05 New Libraries & Tools
   + 0:05 LINEAR ALGEBRA (CMU)
      + 2次元テンソルを複数まとめた(Baching)3次元テンソルでの一括線形演算(Native Batching)が、[かなりの関数](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/7500#issue-322314245 
)で出来るようになった。これにより、[GPUでの演算を効率化できる。](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/5354#issue-299473918)線形行列演算のbmmの他の関数への展開ともいえる。
   + 0:17 MODEL INTERPRETABILITY
      + [Captum](https://github.com/pytorch/captum)の説明
   + 0:25 Object Detection
      + [Detectron2](https://github.com/facebookresearch/detectron2)の説明
   + 0:36 SPEECH RECOGNITION
+ 0:43 Cloud Tooling
  + 0:43 [Cloud TPU](https://www.facebook.com/pytorch/videos/783738105413646/?t=2608)
+ 1:05 Summer Hackathon Projects
  + 1:08 (Winner) [TorchMeta](https://github.com/tristandeleu/pytorch-meta)
+ 1:16 PyTorch in Research
  + 1:16 [Neural Lander](http://www.yisongyue.com/publications/icra2019_neural_lander.pdf) [Yisong Yue](http://www.yisongyue.com/) ドローンの制御(強化学習)
  + 1:27 [stanfordnlp](https://github.com/stanfordnlp/stanfordnlp) [Yuhao Zhang](http://yuhao.im/)　言語ライブラリ
  + 1:36 Paper with Code (ROBERT STOJNIC)
     + すべてのオープンソースモデルのベンチマーク (Benchmarking Every Open Source Model) を行う[sotabench.com](https://sotabench.com/)の紹介
  + 1:46 OpenNMT/HarvardNLP [Sasha Rush](https://twitter.com/srush_nlp) [コード一覧](http://rush-nlp.com/code/)
  + 1:57 休憩
+ 2:11 Secure & Private AI
  + 2:11 Privacy Preseving API
     + [Secure and Private AI
byFacebook AI](https://www.udacity.com/course/secure-and-private-ai--ud185)
  + 2:27 [Crypten](https://github.com/facebookresearch/CrypTen)
+ 2:38 PyTorch in Industry
  + 2:38 self driving problem (Uber)
  + 2:52 Autopilot (Tesla)
  + 3:00 AUDIO AI (Dolby)
  + 3:03 In Microsoft
  + 3:08 AUDIO AI (Dolby)
+ 3:26 Panel
+ 3:59 Closing