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人工智能前沿高峰论坛 -----2018年第二次机器学习MINI学术研讨会

来源:计算机科学与技术学院作者: 发布时间:2018-06-11 浏览次数:10

人工智能前沿高峰论坛

-----2018年第二次机器学习MINI学术研讨会

会议手册

江苏 徐州

201806

  

会 议 日 程

日期

时间

会议内容

地点

人员

6.15

8:30–8:50

开幕式:

(1)房伟秘书长致辞

(2)詹永照副主任致辞

(3)周勇院长致辞

图书馆报告厅

主持人:牛强

合影

图书馆西门

负责人:袁力

8:509:35

特邀报告1:陈恩红教授

图书馆报告厅

主持人:周勇

9:3510:20

特邀报告2:刘全教授

图书馆报告厅

主持人:程健

10:3011:15

特邀报告3:张军平 教授

图书馆报告厅

主持人:丁世飞

11:1512:00

特邀报告4:毛启容 教授

图书馆报告厅

主持人:陈恩红

14:00–14:45

特邀报告5:程健研究员

图书馆报告厅

主持人:詹永照

14:45–15:30

特邀报告6:李宇峰 博士

图书馆报告厅

主持人:张军平

15:30-15:40

闭幕式:

丁世飞副主任总结

  

主持人:李宇峰

  

  

  

  

专家介绍

  

特邀报告1

【报 告 人】:陈恩红

【报告题目】:教育大数据挖掘技术研究与应用

  

【报告摘要】:随着教育信息化进程的深入,在线教育数据(如学生的答题记录等)不断积累,为数据驱动的智慧教育发展提供了良好条件。然而,现有的计算模型很难从海量、稀疏、高噪的学生学习数据中准确分析出学生的学业水平和试题特征。除此之外,已有工作也较少考虑学生及教师的个性化需求,因此分析的结果难以直接用于帮助学生的在线学习以及教师教学。针对以上问题,我们以教学过程中涉及的试题、学生、教师为对象,通过结合数据挖掘技术和教育方面的领域知识,开展了一系列面向智慧教育的数据挖掘技术研究,从而帮助提高学生的学业水平、辅助教师教学等。部分成果已经被应用于讯飞的在线教育系统如“智学网”,并取得了较好的应用成效。

  

【报告人简介】:报告人:陈恩红,中国科学技术大学教授、博士生导师,CCF会士,国家杰出青年基金获得者,科技部创新人才推进计划重点领域创新团队“大数据分析与应用”负责人,国家“万人计划”科技创新领军人才。现任大数据学院常务副院长、计算机学院副院长、语音及语音信息处理国家工程实验室主任、大数据分析及应用安徽省重点实验室主任,中国计算机学会大数据专家委员会副主任,安徽省计算机学会理事长。IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics: SystemACM Transactions on Intelligent System等期刊编委,在TKDETMCTKDDTIST,以及KDDSIGIRICDMCIKM等在内期刊、会议上发表论文200余篇,获KDD 2008最佳应用论文奖、ICDM 2011最佳研究论文奖、SDM2015最佳论文提名。

  

特邀报告2

【报 告 人】:刘全

【报告题目】:面向视觉感知的大规模深度强化学习方法

  

【报告摘要】: 深度强化学习是机器学习领域中一个新的研究热点。它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并通过端对端的方式学习从原始输入到动作输出的一个映射。在许多基于视觉感知的大规模决策任务中,深度强化学习方法已经取得突破性的进展。其中深度Q网络方法在解决一类视频游戏任务时表现出了和人类玩家相媲美的水平。然而在一些现实场景下的复杂问题中,深度Q网络会面临奖赏的稀疏和延迟、部分状态可观察、收敛速度慢、性能不稳定等一系列问题。报告针对上述问题,在目前深度强化学习研究的基础上,从训练算法和模型架构等方面对深度Q网络方法进行了改进和完善,并提出基于优先级采样深度Q学习算法、基于视觉注意力机制的深度循环Q网络模型、基于混合目标Q值的深度确定性策略梯度方法等高效的深度强化学习方法,并在实验效果上进行了对比。

  

  

报告人简介】:刘全,男,196910月生,苏州大学教授,博士生导师。 毕业于吉林大学计算机软件与理论专业,获博士学位, 南京大学软件新技术国家重点实验室博士后。近年来,共主持了石油勘探开发分布式数据库建设基于tableau的逻辑强化学习研究等国家级项目8项,主持了采油工程信息可视化系统油田信息处理网络系统基于核方法的强化学习应用研究等省部级和市(局)级科研项目10多项,获省部级科技进步奖 2项,市(局)级科技进步奖 8项。先后在国内外学术会议及《计算机学报》、《软件学报》等国内核心期刊和统计源期刊上发表论文80余篇,其中 30篇被SCl检索,40篇被 EI检索。目前主要研究方向为:深度学习、强化学习、统计软件工程、分布式数据库检索及修正、网络信息安全及处理等。

2012年获江苏省教工委优秀共产党员称号。2011年、2012年入选江苏省六大人才、江苏省“333”人才培养计划。目前为《通信学报》编委。E-mail: quanliu@suda.edu.cn

  

特邀报告3

【报 告 人】:张军平

【报告题目】:深度学习研究,应用及思考

  

【报告摘要】:介绍人工智能主流技术 深度学习的进展,在大规模图像检索,医院推荐等方面的应用,以及讨论深度学习存在的问题和展望。

报告人简介】:张军平,复旦大学计算机科学技术学院,教授、博士生导师,中国自动化学会混合智能专委会副主任。主要研究方向包括人工智能、机器学习、图像处理、生物认证及智能交通。曾于2007.9-2008.3年作为访问学者访问加州大学圣地亚哥校,2014.8-2015.8年作为访问学者和Research Associate访问宾夕法尼亚州立大学。曾主持3个国家自然科学基金、863项目和教育部博士点基金各一项,参与国家自然基金重点一项,也是973项目“数字媒体理解的理论和方法研究”的主要参加人之一。目前主持国家自然基金面上项目一项和浦江人才计划一项。张教授发表论文近100篇,包括TPAMI, TNNLS, ToC, PR, ICML, ECCV等高档次期刊和会议,学术谷歌引用2400余次。

  

特邀报告4

报 告 人:毛启容

报告题目:情感计算与智能人机交互

  

报告摘要:主讲内容包括视觉语音情感特征学习及情感识别方法。感知智能是智能交互的核心,而情感交互则是感知智能的一部分,和自然语言交互一样,是机器人与人类之间沟通互动的基本手段。同时,社交网络已成为人们日常交流的平台和手段,网络社交媒体包含了大量的情感信息,这些情感信息反映了人们对某个事件、某个公众人物、某个产品、某个企业的态度等。对社交媒体的情感分析可用于民情感知、舆情分析、商情调查和行情挖掘。

  

报告人简介:毛启容,女,江苏大学计算机科学与通信工程学院教授、博士生导师。主要研究方向为多媒体智能信息处理和情感计算。江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人(2018年),江苏省“六大人才高峰”人才培养对象(2013年),镇江市计算机学会副秘书长。主持国家自然科学基金项目3项、省部级项目2项,发表SCI论文40余篇,其中在IEEE TranSactions on Multimedia, CVPR, ACM Multimedia等多媒体领域顶级期刊和会议上发表论文6篇,授权发明专利8件,作为重要完成人分别获得省部级科技进步奖和行业协会科技进步奖4项。江苏省全英文精品课程负责人。

特邀报告5

【报 告 人】:程健

【报告题目】:基于量化学习的神经网络计算加速

  

【报告摘要】: 近年来,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。然而,深度学习的网络模型需要大量的密集计算,一方面给传统通用处理器的运算带来巨大压力;另一方面,随着移动应用和物联网的普及,高效低耗也成为处理器设计需要考虑的关键因素。本报告首先介绍深度神经网络在高效计算方面面临的挑战;然后从网络模型计算加速方面介绍国内外的主流思想,同时也将分享本人课题组在这方面做的一些最新工作进展;最后,与大家分享个人对该领域未来发展和趋势的看法。

  

【报告人简介】:程健,男,中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院常务副院长、模式识别国家重点实验室研究员。分别于1998年和2001年在武汉大学获学士和硕士学位,2004年在中国科学院自动化研究所获博士学位。2004年至2006年在诺基亚研究中心做博士后研究。20069月至今在中科院自动化研究所工作。目前主要从事深度学习、人工智能芯片设计、图像与视频内容分析等方面研究,在相关领域发表学术论文100余篇,英文编著二本。曾先后获得中科院卢嘉锡青年人才奖、中科院青年促进会优秀会员奖、中国电子学会自然科学一等奖、教育部自然科学二等奖等。目前担任国际期刊《Pattern Recognition》的编委,曾担任2010ICIMCS国际会议主席、HHME 2010组织主席、CCPR 2012出版主席。

特邀报告6

【报 告 人】:李宇峰

【报告题目】:安全半监督学习:大数据下的高效算法探索

  

报告摘要:数据很多,标记很少的应用情景普遍存在,半监督学习是这方面主流技术,得到了很多的进展。但目前半监督学习技术还不能放心地实施,因它有时利用更多的未标注数据反而会恶化性能。因此,需要发展安全的半监督学习技术,即利用未标注数据在最坏情况下不会恶化性能的技术。这次报告将围绕大数据情况,介绍我们在安全半监督学习的高效算法方面的探索。

【报告人简介】:李宇峰,男,南京大学计算机科学与技术系机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)副研究员,在南京大学计算机科学与技术系获博士学位。他主要围绕半监督学习相关方面开展研究,在JMLRTPAMIMLJICMLAAAI等领域内重要期刊会议发表论文30余篇。论文被Google Sholar引用1800余次。近年应邀担任MLJ专刊编委,IJCAI15/17ACML17/18高级程序委员,ACML18 workshop co-chair,以及ICML/NIPS/KDD/AAAI等领域内重要国际会议程序委员。担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、中国人工智能学会机器学习专委会委员、江苏省人工智能学会机器学习专委会秘书长等。获CCF优秀博士论文奖、江苏省优秀博士论文奖,入选CCF首届青年人才发展计划等。