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CCF YOCSEF青岛将举办“智能科学与技术研究进展” 学术报告会
2018-04-18 阅读量:769 小字

中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

CCF YOCSEF青岛

智能科学与技术研究进展学术报告会

将于2018年4月21日 (星期) 下午14:00-17:40

山东科技大学 J13蓝光报告厅举行

敬请光临!

学术报告会日程

13:30-14:00 签到

14:00-14:10 开场致辞

14:10-17:40特邀报告

特邀讲者:公茂果 西安电子科技大学教授、博导、计算智能研究中心主任“国家高层次人才特殊支持计划”中组部青年拔尖人才国家优秀青年基金获得者国家重点研发计划项目首席陕西省重点科技创新团队负责人霍英东青年教师奖获得者、教育部新世纪优秀人才

特邀讲者:钱宇华 山西大学教授、博导、计算机学院副院长大数据科学与产业研究院负责人国家优秀青年基金获得者青年三晋学者山西省中青年拔尖创新人才教育部新世纪人才山西省青年学术带头人

特邀讲者:聂礼强 山东大学教授、博导、国家青年千人计划入选者、山东大学“齐鲁青年学者”计划入选者,齐鲁工业大学(省科学院)人工智能研究院院长(兼聘)

特邀讲者: 腾讯云大数据与人工智能产品中心资深产品架构师

执行主席

赵中英 山东科技大学 副教授CCF YOCSEF青岛学术秘书

赵建立 山东科技大学 副教授CCF YOCSEF青岛主席2013-2015

主办单位山东科技大学

承办单位CCF YOCSEF青岛

联系人赵中英(zzysuin@163.com)

在线报名:https://jinshuju.net/f/YMzlj6



特邀讲者公茂果

公茂果,西安电子科技大学二级教授,博士生导师,计算智能研究中心主任,校学术委员会委员,国家优秀青年基金获得者,陕西省重点科技创新团队负责人,国家重点研发计划项目首席。主要研究方向为计算智能理论及其在数据与影像分析中的应用。主持国家重点研发计划、国家863计划、国家自然科学基金等十余项课题,发表SCI检索论文100余篇,被引用6500余次,入选中国高被引学者,授权国家发明专利20余项,获2013年国家自然科学奖二等奖和2016年教育部自然科学奖二等奖。担任《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》等期刊副编,IEEE计算智能学会Task Force on Collaborative Learning and Optimization主席,第十/十一届BIC-TA等学术会议主席,中国人工智能学会理事等。曾获"国家高层次人才特殊支持计划"中组部青年拔尖人才、国家优秀青年科学基金、霍英东青年教师奖、教育部新世纪优秀人才等。

报告题目:计算智能理论与应用

报告摘要:

大数据背景下,高效处理海量、高维、动态数据的迫切需求对以冯·诺伊曼架构为基础的信息处理手段提出了挑战。以深度学习和演化优化为代表的计算智能方法可以为大数据处理提供有效的途径,近年来成为前沿和热点研究领域。学习和优化是计算智能中密切相关的两类问题。一方面,很多学习问题可以建模为优化问题,需要设计高效的优化方法求解。另一方面,很多优化问题的求解需要用到问题特定的知识,从而需要在优化过程中引入学习技术获取知识指导优化搜索。本报告将对基于计算智能的学习与优化理论及方法进行探讨,介绍最近取得的一些研究进展。


特邀讲者 钱宇华

钱宇华,博士,教授、博士生导师,山西大学计算机学院副院长,山西大学大数据科学与产业研究院负责人,主要从事人工智能、大数据、复杂网络、数据挖掘与机器学习等方面的研究。国家优秀青年基金获得者,青年三晋学者,山西省中青年拔尖创新人才,教育部新世纪人才,山西省青年学术带头人。中国人工智能学会粗糙集与软计算专委会副主任,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员,中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员,中国人工智能学会机器学习专委会委员。近年来,先后在《Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics》、《Pattern Recognition》、《中国科学》等国际重要学术期刊发表SCI论文80余篇,获发明专利2 项。2014-2016年,连续入选爱思唯尔中国高被引学者榜单。曾获得山西省科学技术奖(自然科学类)一等奖,教育部宝钢教育基金特等奖,CCF 优秀博士论文奖,山西省“五四青年奖章”,全国百篇优秀博士论文提名奖。

报告题目:消除人类学习过程中的随机一致性

报告摘要:

在人类自身的学习过程中,对学习结果进行科学客观的评价与反馈是其关键环节。然而,由于学习者的知识缺陷或数据中的噪音干扰使得学习结果可能存在随机一致性,这样的反馈将严重影响学习效能的提升。同样,在人类设计的机器学习中也普遍存在学习结果的随机一致性,也将会影响所设计的学习系统的泛化能力的提升。为此,如何消除人类学习过程中的随机一致性成为了人工智能的一个重要科学问题。本报告重点汇报近年来我们针对该问题进行的一些尝试性探索,以期引起人工智能领域研究的一些学术思考。


特邀讲者 聂礼强

        聂礼强,博士现任山东大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师、菁英班教授小组组长、泰山学堂计算机取向教授小组组长、齐鲁工业大学(省科学院)人工智能研究院院长(兼聘)。其于2009 年和2013 年分别从西安交通大学和新加坡国立大学获得学士和博士学位。博士毕业后,在新加坡国立大学计算机学院以研究员身份从事科研工作三年半。2016 年入选山大“齐鲁青年学者”计划和第十三批国家“青年千人”计划。主要研究兴趣包括大数据计算、人工智能、及其在健康医疗领域的应用。近五年在国际重要学术期刊和会议发表论文百余篇,其中包括Morgan & Claypool 出版专著一部、CCF A 类和IEEE/ACM 汇刊80余篇,如SIGIR、TKDE、AAAI、TOIS 等。截止2018 年4 月,Google Scholar 引用约2000次。聂礼强博士曾担任多个国际著名期刊的客座编委,如IEEE Trans. On Big Data, ACM Tans. on MM (ToMM)等;担任国际会议ICIMCS 2017 程序委员会主席和Information Science 编委;担任CCF A类会议ACM MM 2018领域主席;担任PCM 2018 special session主席; 2017 年,创办了齐鲁智能媒体论坛,邀请30余位学者来山东传道受业,惠及齐鲁学子500 余人次。

报告题目:浅层和深度学习在短视频分析中的应用

报告摘要:

短视频是指用户采用智能移动终端拍摄并且通过社交网络分享给朋友的小视频,通常持续几秒到数十秒。过去五年,短视频在社交媒体的舞台上逐渐的崭露头角,具有代表性的短视频平台有Snapchat、Vine、Viddy、快手、火山小视频。尽管短视频在诸多商业应用上起着举足轻重的作用,比如品牌塑造、广告推广等,学术界对短视频的研究并不是那么深入,归咎于以下几个原因:1)针对这一新型媒体,还没有可用的数据集;2)短视频信息含量少、模态块状化缺失、质量低下;以及3)异构模态复杂,除了文本、音频、视频模态外,短视频还有社交模态和结构化的地理信息。本报告将从多模态的角度阐述如何采用浅层学习和深度学习来克服以上挑战,达到全面深入理解短视频的目的。


特邀讲者 倪捷

倪捷,北京邮电大学硕士学历。曾任职于亚马逊、思科等IT行业公司,现在腾讯云大数据与人工智能产品中心AI应用产品组担任资深产品架构师,负责计算机视觉与智能语音等AI产品,拥有金融、安防、零售及互联网等行业人工智能落地的丰富经验。在加入腾讯之前,曾长期供职于亚马逊AWS等全球一线IT公司,对公有云和人工智能领域全球产业趋势有深入了解。

报告题目:腾讯云AI布局与能力介绍

报告摘要

    人工智能相关技术在近些年取得了巨大突破,如何把人工智能技术落地,让各行各业切实受益于人工智能的发展,是当下产业界探索的热点。腾讯作为中国领先的互联网企业,也在人工智能领域做了长期大量投入,并且在底层技术和行业应用落地方面都有相当的成绩。本次交流将介绍腾讯云在人工智能行业的布局,展示腾讯云已有的AI能力以及实际落地的案例。希望通过此次交流能启发大家在人工智能领域技术成果应用化的思路。



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