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CCF合肥会士论坛丨预告：9月29日人工智能前沿进展
摘要：
2020年第三届CCF “会士论坛——人工智能前沿进展”由CCF合肥承办，是CCF合肥年度重要品牌活动。论坛围绕人工智能展开深层次的话题讨论，旨在开展多学科交叉性的学术交流，促进AI领域学者的沟通与互动。
活动主题
人工智能前沿进展
地点：合肥工业大学翡翠湖校区
主办单位：CCF
承办单位：CCF合肥
合肥工业大学
合肥综合性国家科学中心人工智能研究院
协办单位：类脑智能技术及应用国家工程实验室
CCF YOCSEF合肥
线上会议解决方案提供商：
安徽斯百德信息技术有限公司
执行主席：汪 萌 CCF合肥执委
路 强 CCF合肥监督委员会委员
活动说明：
2020年第三届CCF “会士论坛——人工智能前沿进展”由CCF合肥承办，是CCF合肥年度重要品牌活动。论坛围绕人工智能展开深层次的话题讨论，旨在开展多学科交叉性的学术交流，促进AI领域学者的沟通与互动。
活动议程
9月29日下午 14:00报到
14:00-14:30 入场、签到、暖场视频播放
14:30-14:40 开场介绍、领导及嘉宾致辞
14:40-15:05
专题报告：《图灵测试的明与暗》
于剑 CCF会士、北京交通大学人工智能研究院院长、交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任
15:05-15:30
专题报告：《视觉创作的机器学习》
杨小康 CCF专业会员、上海交通大学人工智能研究院常务副院长、人工智能教育部重点实验室主任
15:30-15:55
专题报告：《面向个性化学习的认知建模、教学资源分析及推荐》
陈恩红 CCF会士、中国科学技术大学大数据学院执行院长、计算机科学与技术学院副院长
15:55-16:05 茶歇交流
16:05-16:30
专题报告：《跨媒体匹配、融合、推理方法及其在智能视频分析的应用》
杨易 CCF专业会员、悉尼科技大学教授，浙江大学荣誉特聘教授。
16:30-16:55 专题报告：《人在回路的混合增强智能》
孙长银 东南大学学习机器研究中心主任、自动化学院学术委员会主任
17:00-17:30 Panel讨论
嘉宾简介：
于 剑
北京交通大学二级教授，人工智能研究院院长，交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任。中国计算机学会会士，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会主任，中国人工智能学会会士，中国人工智能学会副秘书长。提出了机器学习公理化问题，著有学术专著《机器学习：从公理到算法》，是CAAI组织编写教材《人工智能导论》的执行主编。
报告主题：
图灵测试的明与暗
报告摘要：
本次报告将介绍图灵测试及其变形：机器人图灵测试，讨论通过图灵测试的理论可能性和工程可行性，说明图灵测试的优缺点，并结合目前的技术现状说明图灵测试的缺点所导致的严重后果。并通过分析图灵测试与语言的关系，揭示图灵测试的基本假设。但是, 现代科学已经证明, 这种假设在日常生活中不一定成立。 这给人工智能的研究和实现带来很大挑战, 本次报告也将讨论一些开放性问题, 如人工智能的公理化问题等。
杨小康
上海交通大学人工智能研究院常务副院长，人工智能教育部重点实验室主任，长江学者、国家杰青、IEEE Fellow。主要研究图像处理与机器学习，获国家科技进步二等奖、上海市科技进步一等奖、国家研究生教育成果二等奖。任中国电子学会青年科学家俱乐部副主席、上海市图像图形学会理事长，为IEEE Transactions on Multimedia编委、IEEE Signal Processing Letters编委。
报告主题：
视觉创作的机器学习
报告摘要：
最新的生成对抗网络提供了无监督学习的计算框架，并且其样本生成过程具有较强的随机性，为人工智能迈向创意打开了一丝曙光。针对复杂的图像与视频自动生成中存在的解空间巨大、宏观结构的一致性、微观结构的清晰度等技术挑战，我们提出规则约束的生成对抗网络概念，并在油画创作和人体运动视频智能化生成方面开展了初步探索。
陈恩红
中国科学技术大学大数据学院执行院长、计算机科学与技术学院副院长、教授、CCF Fellow，智慧城市研究院（芜湖）院长。国家杰出青年基金获得者，科技部重点领域创新团队“大数据分析与应用团队”负责人，大数据分析及应用安徽省重点实验室主任等。CAAI知识工程与分布式智能专委会副主任、CCF大数据专家委员会副主任，安徽省计算机学会理事长。长期从事数据挖掘、社会网络分析、教育大数据分析等领域的研究。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering等期刊编委。曾获KDD 2008、ICDM 2011、KDD 2018等最佳应用/研究/学生论文奖，以及教育部自然科学一等奖等。
报告题目：
面向个性化学习的认知建模、教学资源分析及推荐
报告摘要：
个性化学习是教育教学的核心目标。近年来，在线教育系统的迅速发展，特别是今年受新冠肺炎疫情的影响，全社会开展“停课不停学”线上教学，学习数据的积累呈现快速增长趋势，为实现数据驱动的个性化学习解决方案提供了有力的支撑。然而，现有的计算模型难以从海量、稀疏、高噪的学习数据中准确分析学生的学业水平特点，面临着学习资源表征困难、学习过程建模复杂以及学习策略难量化等挑战。报告将以教学过程中涉及的学习资源、学生、学习策略为对象，通过结合数据挖掘技术和教育方面的领域知识，介绍面向个性化学习的认知建模、资源分析及推荐方法与应用。
杨 易
悉尼科技大学教授，浙江大学荣誉特聘教授。2010年在浙江大学获得博士学位。2012年获得教育部全国优秀博士论文奖。2013年获得Australia Research Council 颁发的Discover Early Career Researcher Award，2015年获得浙江省自然科学一等奖，2016年获得Google Faculty Research Award, 2017年获得澳大利亚计算机学会评选的ACS Digital Disruptors Awards, Gold Disruptors，2020年获得AWS Machine Learning Award。杨易教授主要从事人工智能、多媒体和计算机视觉研究，取得了多项具有国际影响力的重要创新性成果。这些成果赢得国际学术界和工业界的广泛关注，谷歌引用两万多次，H-index 78，在计算机科学和工程学两个领域当选全球高被引学者。
报告主题：
跨媒体匹配、融合、推理方法及其在智能视频分析的应用
报告摘要：
本报告将从视觉内容理解的方法出发，概述视觉感知系统在理解物体和视频动作上的进展与挑战，讨论视觉感知算法在视频分析应用场景下面临的挑战以及有效的解决方案。在单一视觉模态内容理解的基础上，报告将介绍跨媒体智能的应用场景与有效方法，以及讨论如何使跨媒体智能具备更强的匹配、识别、融合和推理能力。
孙长银
东南大学学习机器研究中心主任，自动化学院学术委员会主任，中国自动化学会会士，中国科协九大代表，2012年晋升二级教授， 2008年教育部新世纪优秀人才计划，国家杰出青年科学基金获得者，江苏前沿引领基础专项领衔科学家，2019年国家自然科学基金委创新研究群体负责人，首届科技部“人工智能专项”重大项目负责人，国家“万人计划”科技创新领军人才。2013年获国家自然科学奖二等奖（第二完成人），2016年全国优秀科技工作者，曾获杨嘉墀科技奖一等奖、谈自忠理论论文奖、CAA自然科学奖一等奖、IEEE汇刊优秀论文奖，陈翰馥奖。目前任中国自动化学会常务理事、副秘书长、人工智能与机器人教育专委会主任，中国人工智能学会常务理事、智能控制与智能管理专业委员会主任。
报告主题：
人在回路的混合增强智能
报告摘要：
研究不确定性、脆弱性和开放性条件下的任务建模、环境建模和人类行为建模，发展人在回路的机器学习方法及混合增强智能评价方法，把人对复杂问题分析与响应的高级认知机制与机器智能系统紧密耦合，有效避免由于人工智能技术的局限性引发的决策风险和系统失控，实现从自动控制到自主控制、从个体到多智能体控制的跨越愿景。
本期活动执行主席：
汪 萌
合肥工业大学教授、计算机与信息学院院长。国家杰出青年科学基金获得者，国家重点研发计划“网络空间安全”专项项目负责人、“变革性技术关键科学问题”专项总体组专家。主要研究方向为多媒体信息处理、模式识别。入选IAPR Fellow、科睿唯安2016至2019年度全球高被引科学家。担任IEEE TKDE、IEEE TCSVT、IEEE TNNLS、IEEE TMM等期刊编委。
路 强
合肥工业大学副教授、硕士生导师，计算机与信息学院计算机应用技术研究所所长。美国University of North Texas大学公派访问学者经历。主要研究领域：可视化与可视分析、基于深度学习的计算机图形学、协同计算等。主持国家自然基金、安徽省自然科学基金、研究所委托项目等10多项课题，发表论文30余篇，获国家发明专利授权5项，软件著作权20多项，安徽省教学成果三等奖1项。中国计算机学会CCF YOCSEF合肥2016-2017副主席，CCF合肥分部监委，CCF协同计算专业委员会委员，中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会委员。
参会方式
1、线上参会：
第三届CCF 合肥会士论坛：
会议时间：2020/9/29 14:00-18:00
会议直播:
https://live.bilibili.com/22084471
线下参会报名请提交信息至后台报名，截止报名9月28日：
线下会议，地点：合肥工业大学翡翠湖校区图书馆报告厅
2、参会方式：CCF会员免费，非会员200元
3、扫码加入CCF
4、联系人：李老师，邮箱：jli@iai.ustc.edu.cn
京公网安备 11010802032778号