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理科

后深度學習的AI及其發展展望

發布時間:2018-07-06 瀏覽:

報告日期:201879

報告時間:15:30

人:孫富春 教授(清華大學)

報告地點:長安校區 物理學與信息技術學院六層學術報告廳(致知樓3623

主辦單位:物理學與信息技術學院

報告摘要:

本報告分析了以深度學習為代表人工智能的成功與不足,給出了人工智能發展的四元結構理論,給出了從硅云計算、網絡計算,再到生物計算的人工智能發展圖譜。在此基礎上,重點介紹了后深度學習時代的主要理論方法,包括可解釋人工智能、語義理解、經驗學習和模仿學習、小樣本表示學習、偏好學習等。最后是人工智能面臨的挑戰和展望。

報告人簡介:

孫富春,清華大學計算機科學與技術系教授,博士生導師,清華大學校學術委員會委員,計算機科學與技術系學術委員會主任,智能技術與系統國家重點實驗室常務副主任。兼任擔任國家重大研發計劃機器人總體專家組成員,國家自然基金委重大研究計劃視聽覺信息的認知計算指導專家組成員,中國人工智能學會認知系統與信息處理專業委員會主任,中國自動化學會認知計算與系統專業委員會主任,國際刊物《IEEE Trans. on Fuzzy Systems》,《IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics: Systems》《Mechatronics》和《International Journal of Control, Automation, and Systems (IJCAS)副主編或領域主編,國際刊物《Robotics and Autonumous Systems》和《International Journal of Computational Intelligence Systems》編委,國內刊物《中國科學:F輯》和《自動化學報》編委。


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