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CCF YOCSEF上海即将举行人工智能在机器人产业的应用与前景专题报告会
2016-10-08 阅读量:415 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上海 @CNCC 2016

“人工智能在机器人产业的应用与前景”专题报告会

时间:2016年10月19日(周三) 13:30–17:00

地点:山西省太原市湖滨国际大酒店西10会议室

程  序
13:00 签到
13:30报告会开始
特邀讲者:陶建华,中国科学院自动化所 研究员
演讲题目:多模态自然人机对话技术
特邀讲者:韩银和,中科院计算所 研究员
演讲题目:机器人处理器与智能计算机
特邀嘉宾:陈宝权,山东大学 教授
演讲题目:RobotVision:基于机器人的三维场景主动感知
特邀嘉宾:张 民,苏州大学 教授
演讲题目:自然语言理解及其在机器人产业中的应用
16:00 Panel讨论 人工智能在机器人产业的机遇与挑战
嘉宾:陶建华、韩银和、陈宝权、张民、俞凯、赵京雷、陈运文、闫峻
执行主席:王昊奋  CCF YOCSEF上海副主席
执行主席:张文强 CCF YOCSEF上海荣誉委员
执行主席:李 超  CCF YOCSEF上海委员
联系人:王昊奋 139-1858-6855wang_haofen@gowild.cn
 
参加方式:
1. CCF会员免费参加;媒体免费参加。
2. 其他人员需缴费参加,每人次200元。
报名方式:https://jinshuju.net/f/gQwZmh
 
 
“人工智能在机器人产业的应用与前景”
 
近年来,人工智能技术已然成为学术界的研究热点和产业界的研发重点,以机器人产业为代表催生了各种概念产品和产业应用。各种以人工智能技术为核心卖点的创业公司更是如雨后春笋般地蓬勃发展,吸引了大量的关注和风投。
本报告会邀请了学术界的专家学者,分别从视听觉、自然语言理解、机器人芯片等核心技术入手,共同探讨人工智能技术在机器人产业的研究现状和前景。本Panel邀请了人工智能技术相关的机器人公司的嘉宾,一起探讨人工智能技术在机器人行业的应用和未来发展方向,并针对某些热点话题进行开放式辩论与观点阐述。
 
 
特邀讲者 陶建华
中国科学院自动化研究所研究员,所长特聘助理,模式识别国家重点实验室副主任,国家杰出青年科学基金获得者。主要研究方向为语音识别与合成、人机交互、情感计算和模式识别等领域。目前还担任中国计算机学会常务理事、中国人工智能学会理事、中国中文信息学会理事、中国声学学会理事、中国图像图形学学会虚拟现实专业委员会委员、AAAC学会执行委员会委员等职,同时还是国际期刊IEEE TAC的Steering Committee Member,以及Speech Communication、JMUI等期刊编委,并多次担任国际和国内主要学术会议主席或委员。承担国家863、国家自然科学基金、国家发改委等项目二十余项,并担任863重点项目“面向移动终端的自然人机交互技术”首席科学家,在国内外主要期刊或会议上发表论文100余篇,申请专利10余项,研究成果多次在国内外学术会议上获奖,并被国际同行较多的引用。
报告摘要:近几年来人机语音对话技术获得很大的发展,与单一语音对话相比,采用多模态的人机对话方式更为接近人与人之前的面对面交流。由于来自不同通道信息在表现形式和内容上各不相同,多模态人机交互过程显得更灵活,同时在系统构成上也更复杂。本报告着重于阐述多模态自然人机对话技术所面临的关键核心技术,其中包括:人机对话过程中多模态信息融合方法,如何处理情感和语气等非语言对话过程,如何建立机器的问答学习机制等。
 
 
特邀讲者 韩银和
中科院计算所研究员,主要研究领域是集成电路设计与测试、计算机体系结构。在这些领域共发表了70多篇学术论文,包含多篇ISCA、HPCA、DAC、ICCAD等体系结构和芯片领域顶级会议论文。韩银和获得过2012年国家技术发明二等奖、全国百篇优博提名(奖)、计算机学会优博等,担任中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)主席(2016-2017),计算机学会容错专委秘书长(2016-2019)。他获得了基金委优秀青年科学基金的资助。
 
报告摘要:未来的机器人将具有高度智能能力、高度运动能力,而这二者都需要大脑-芯片的支持,目前基于通用嵌入式处理器的芯片系统,不能满足性能需求。我们正在开展面向机器人、控制方面的智能芯片和智能计算机的研究,目标是重新定义机器人领域的核心处理器和核心计算设备,为未来智能机器人提供大脑和动力。本报告将介绍在这方面的初步成果:嵌入式深度学习加速器以提高控制能力和视觉能力;基于深度学习框架的运动控制加速器以提高快速运动能力;基于碰撞检测加速器的路径规划加速以及基于FPGA实现的异构智能计算机系统。
 
 
特邀讲者 陈宝权
长江学者特聘教授,山东大学计算学院与软件学院院长。研究领域为计算机图形学与可视化,973项目“城市大数据计算理论与方法”首席科学家,获2014年“中国计算机图形学大会杰出奖”。在 ACM SIGGRAPH、IEEE VIS、ACM TOG等国际会议和刊物发表论文100 余篇。现任IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics编委,并多次任计算机图形与可视化领域几乎所有重要国际会议的PC成员;曾任SIGGRAPH ASIA 2014会议主席、SIGGRAPH ASIA指导委员会委员、IEEE 可视化会议2005年主席和2004年程序委员会主席。现任IEEE VIS指导委员会委员 。获2003年美国NSF CAREER奖,入选“万人计划”、“杰青”和“中科院百人”。任中国计算机学会常务理事和第七届教育部科技委信息学部委员。
报告摘要:视觉计算的发展,粗略来讲,经历了如下几个阶段:从早期的被动式处理模式(reactive),到加入一定的人工干预(interactive),到现在基于机器人平台的前摄式主动感知(pro-active)。这样的智能感知是机器人自主性和智能化水平的核心体现,其内涵是“感”与“知”的深度耦合。以获取的数据支撑分析理解,以认知结果来引导数据采集,在二者间形成反馈回路,实现认知引导的预见性、自主式的智能化数据获取与处理,即 “主动感知”(Proactive Sensing)。我将结合本研究小组近年来的探索来介绍该方向的发展趋势。
 
 
特邀讲者 张 民
苏州大学特聘教授,计算机科学与技术学院副院长,人类语言技术研究所所长,国家杰出青年科学基金获得者,江苏省“高层次创新创业人才计划(双创计划)”,17年海外学术界和产业界工作经验。长期从事自然语言处理和机器翻译研究,已发表CCF A/B类期刊、会议论文100余篇,出版Springer英文专著2部,主编英文论著(论文集)16本。现任IEEE/ACM T-ASLP和《自动化学报》编委,SIGHAN/ACL主席,AFNLP常务理事和PACLIC国际咨询委员会委员。
报告摘要:自然语言理解被认为是人工智能的核心难题之一,那么什么是理解,什么是自然语言理解?自然语言理解的定义、内涵、要解决的科学问题、研究现状、挑战和未来的发展方向是什么?自然语言理解在机器人产业的应用、挑战和前景如何?本报告将就这些问题展开讨论。
 
Panel嘉宾 俞 凯
思必驰联合创始人兼首席科学家,剑桥大学语音博士,上海交大教授,IEEE 高级会员,国家青年千人计划、NSFC优秀青年科学基金获得者,上海市东方学者特聘教授,中国语音产业联盟技术工作组副组长。清华大学自动化系本科、硕士,剑桥大学工程系博士。 2012 年在上海交通大学创建智能语音技术实验室,将人机口语对话系统的全面技术引入回国。在人机口语对话交互的主要核心技术领域进行了广泛研究,在国际一流期刊和会议上发表论文 80 余篇,获得 ISCA 颁发的 2008-2012 Computer Speech Language 最优论文奖等多个国际期刊和会议优秀论文奖。多次担任 InterSpeech 等国际会议的对话或语音处理领域主席,多次在美国国防部、美国国家标准局组织的大规模语音识别评测,国际研究机构组织的对话系统挑战赛等国际评测和竞赛中获得冠军,2014 年获得中国人工智能学会颁发的吴文俊人工智能科学技术奖进步奖。
 
Panel嘉宾 赵京雷
 阅面科技(ReadSense)创始人,上海交通大学人工智能博士,前阿里巴巴北京算法研究中心负责人,专注人工智能领域15年。
 
 
 
 
 
 
 
 
Panel嘉宾 陈运文
达观数据董事长兼CEO;复旦大学计算机系博士,国际计算机学会(ACM)会员和CCF高级会员,上海市优秀博士论文奖获得者;在人工智能领域有30余项国家发明专利,在IEEE Transactions等国际学术期刊和会议上发表十余篇专业论文,多次获得国际机器学习竞赛冠亚军成绩,包括ACM KDD CUP亚军(2012),ACM CIKM CUP冠军,Hackathon2012冠军;带领达观数据荣获2016年青年创业大赛全国总冠军,曾担任盛大文学首席数据官(CDO),腾讯文学高级总监,百度核心技术研发工程师,QCon大数据分论坛主席和最佳技术讲师。陈运文在机器学习、自然语言处理、搜索推荐等技术领域有丰富的工程研发和管理经验。
 
 
Panel嘉宾 闫 俊
微软亚洲研究院(MSRA)数据挖掘高级研究经理。他的研究兴趣是对AI的知识挖掘、文本数据预处理、信息检索和行为针对性的网络广告等


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