中国计算机学会青年计算机科技论坛
CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum
CCF YOCSEF
于2015年7月18日(星期六)9:00-12:00
在京仪大酒店第六会议室举行
专题论坛，敬请光临
论坛主题
“深度学习”还能走多远？
程  序

8:30 签到
9:00 论坛开始
特邀讲者：山世光   中国科学院计算技术研究所研究员
演讲题目：深度学习的“能”与“不能” 
特邀讲者：王立威   北京大学教授
演讲题目：深度神经网络与大脑
特邀讲者：余轶南   百度研究员
演讲题目：深度学习的成功与未来
Panel讨论：
特邀嘉宾： 山世光   王立威   余轶南  
执行主席：李学龙  博士，中科院西安光学精密机械研究所研究员
CCF YOCSEF学术委员会委员
执行主席：操晓春  博士，中科院信息工程研究所研究员
                  CCF YOCSEF学术委员会委员
参加人员：IT领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者
报名方式：Email：yocsef@ccf.org.cn;Tel: (010)6256 2503转14;Fax: 6252 7485
如参会，请于7月16日前回复参会回执至yocsef@ccf.org.cn，以便提供会务。
参加方式：
1、 CCF会员凭会员证免费参加；媒体免费参加。
2、 非CCF会员办理入会手续，可以免费参加。加入方式：
学生会员登录:http://www.ccf.org.cn/ccf/studentRegister.do ，提交申请
会员登录：http://www.ccf.org.cn/ccf/commonRegister.do ，提交申请。
会费：学生50元/年，会员：260元/年
缴费方式：http://www.ccf.org.cn/sites/ccf/jffs.jsp

“深度学习”还能走多远？

众说周知，2012年以来，随着Hinton、Lecun和Andrew NG对深度学习在机器学习方面的应用取得了显著的提升效果，深度学习成为了计算机科学的一个新兴领域，各大互联网巨头也纷纷投入研究，Google、Facebook、百度、腾讯等，均投入巨资研究深度学习及其应用。业界更兴起基于深度学习的创业大潮。

然而，在深度学习流行的同时，对于其原理的迷惑，对于其应用的质疑之声一直存在。在ImageNet目标检测、人脸识别率动辄达到99.5%以上，甚至超越人类的识别准确率的情况下，深度学习还何以为继？该如何再深度提升？因此，到底深度学习是处于一种热潮的开始阶段？还是已经处于强弩之末？是会一直所向披靡，还是会很快走向终点？作为沉寂了20余年的神经网络领域的再深入发展，深度学习，它到底还能走多远？本次论坛邀请多位知名专家，将从不同角度和多个层次分析深度学习的发展启示并探讨深度学习未来的发展趋势。

特邀讲者  山世光   
CCF YOCSEF学术委员会委员，中科院计算所研究员。主要从事图像处理与理解、计算机视觉、模式识别、机器学习、智能人机交互界面等相关研究工作，特别是与人脸识别相关的研究工作。在国际/国内期刊、国际会议上发表/录用学术论文150余篇，全部论文Google引用6000余次。担任IEEE TIP, Neurocomputing和Journal of Image and Video Processing等国际刊物编委。2012年获得国家自然科学基金优秀青年基金。
报告提要：过去几年来，深度学习在众多计算机视觉任务上势如破竹，全面超越传统方法。本报告将简要回顾深度学习的成功史，在此基础上探讨深度学习成功的基础条件，分析其带来的观念变革，并尝试讨论其局限性和可能的突破方向。

特邀讲者 王立威
北京大学信息科学技术学院教授。于清华大学电子工程系获本科和硕士学位，北京大学数学学院获博士学位。自2005年起在北京大学信息学院任教。主要研究兴趣为机器学习理论。在机器学习重要会议COLT, NIPS, ICML和期刊JMLR, IEEE Trans. PAMI等发表论文40余篇。2010年入选AI’s 10 to Watch，是首位获此荣誉的亚洲学者。2012年获得首届国家自然科学基金优秀青年基金。目前任中国计算机学会模式识别与人工智能专委会委员，中国人工智能学会模式识别专委会委员。担任Journal of Computer Science and Technology (JCST)等期刊编委。
报告提要：深度神经网络近年来在图像、语音等多个应用领域取得了令人瞩目的成果。本报告将从功能、结构、机制与设计等方面对当前流行的深度网络与大脑进行比较，并探讨未来深度网络的研究方向。

特邀讲者 余轶南
博士，现任百度深度学习研究院资深研究员。2012年毕业于中科院自动化所，。主要从事计算机视觉领域的技术与产品研发。
报告提要：深度学习的大潮席卷了近几年机器学习核模式识别的各个领域，在图像，语音，自然语言理解等方向都带来了突破性的进步，本报告将从数据，计算和模型三个方面来探讨深度学习的成功与问题。

执行主席 李学龙
CCF YOCSEF学术委员会委员。光学影像分析与学习中心（OPTIMAL: Center for OPTical IMagery Analysis and Learning）主任。从事光学影像和模式识别的应用研究。180余篇IEEE汇刊。《中国科学》、《PR》及六种IEEE汇刊编委。千人、杰青。陈嘉庚青年科学奖、中国青年科技奖、中科院青年科学家奖、中国青年五四奖章。IEEE/IAPR/OSA/SPIE/IEE/BCS/HEA Fellow、国际欧亚科学院院士（IEAS  Academician）、国际青年科学院委员（GYA Member）。千人联谊会副秘书长、全国青联委员、中青科协副会长、中青留协副会长、全国侨联特聘专家。

执行主席 操晓春
博士，CCF YOCSEF学术委员会副主席委员。现任中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室研究员。近年来，主要从事计算机应用、信息安全、模式识别等方面的研究，取得了一定的研究和实践成果，部分成果已实际应用，取得了良好的经济和社会效益。主持或者参与了国家或者省部级项目数项，在国内外重要刊物和会议上发表论文多篇，已授权美国/中国国家发明专利数项。

参会回执： 
如参会，请于7月16日前回复参会回执至yocsef@ccf.org.cn，以便提供会务。