主办单位
中国自动化学会模式识别与机器智能专委会
甘肃省大数据产业技术创新联盟
承办单位
兰州工业学院
兰州新区管理委员会
华为技术有限公司甘肃代表处
执行主席
李向伟 兰州工业学院,软件工程学院院长
林宙辰 北京大学,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任
白 翔 华中科技大学,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任
向世明 中科院自动化所,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会秘书长
鲁继文 清华大学,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副秘书长
贾 伟 合肥工业大学,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副秘书长
时间地点
论坛时间:2019年7月13日8:30-18:00
论坛地点:甘肃省兰州新区瑞岭国际酒店宴会厅
会议日程
08:20-08:40 嘉宾代表签到
08:40-08:45 介绍与会嘉宾和代表
08:45-08:50 兰州新区领导致辞
08:50-08:55 兰州工业学院领导致辞
08:55-09:00 专委会领导-刘成林主任致辞
09:00-09:40 报告1:深度学习技术现状与趋势—工业和学术的视角;演讲嘉宾:刘成林研究员(中科院自动化所)
09:40-10:00 合影&茶歇
10:00-10:40 报告2:人工智能的历史与未来;演讲嘉宾:黄铁军教授(北京大学)
10:40-11:20 报告3:人工智能本硕博人才培养的探索与实践;演讲嘉宾:焦李成教授(西安电子科技大学)
11:20-12:00 交流讨论
12:00-13:10 午餐
13:30-14:10 报告4:无人驾驶研究进展;演讲嘉宾:薛建儒教授(西安交通大学大学)
14:10-14:50 报告5:多维度看人工智能;演讲嘉宾:孙茂松 教授 (清华大学)
14:50-15:30 报告6:智能计算系统—— 一门面向人工智能学生的系统课程;演讲嘉宾:陈云霁研究员(中科院计算所)
15:30-15:50 茶歇
15:50-16:30 报告7:华为人工智能技术和人才培养;演讲嘉宾:华为专家
16:30-17:10 报告8:人工智能与图像理解;演讲嘉宾:刘青山教授(南京信息工程大学)
17:10-17:50 交流讨论
报告人(报告1): 刘成林,中国科学院自动化研究所副所长,模式识别国家重点实验室主任,研究员、博士生导师。1989年、1992年、1995年分别在武汉大学、北京工业大学、中国科学院自动化研究所获学士、硕士和博士学位。1996年至2004年先后在韩国科学技术院、日本东京农工大学、日立中央研究所从事博士后和研发工作。2008年获得国家杰出青年科学基金资助。研究兴趣包括图像处理、模式识别、机器学习、文字识别与文档分析等。在国际期刊和国际会议上发表论文200余篇,合著英文专著一本。现任国际刊物Pattern Recognition的副主编和几个刊物的编委、《自动化学报》副主编。中国人工智能学会会士、模式识别专委会主任,中国自动化学会模式识别与智能系统专委会主任,中国图象图形学学会常务理事。美国电气电子工程师协会会士 (IEEE Fellow)、国际模式识别学会会士(IAPR Fellow)。
题 目:深度学习技术现状与趋势—工业和学术的视角
摘 要:自2006年深度学习被提出以来,深度学习(或深度神经网络)的模型、算法和应用得到了巨大的发展。在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域,深度学习方法的性能都明显超越了传统方法,能媲美甚至超越人类水平。本报告简要介绍深度学习的发展历史、主要模型和方法(包括不同网络结构和学习算法等),以及一些应用例子。面向工业应用,介绍在模型和算法设计中要注意的一些问题,和当前在神经网络结构优化、模型压缩方面的一些进展。面向学术研究,针对当前深度学习方法在原理可解释性、小样本泛化、对噪声的鲁棒性、对变化环境的自适应性等方面的不足,介绍一些研究动向和趋势。
报告人(报告2): 黄铁军,博士,北京大学教授,北京智源人工智能研究院院长,主要研究方向为智能视觉信息处理与类脑智能。国家杰出青年科学基金获得者,教育部长江学者特聘教授,万人计划科技创新领军人才。兼任新一代人工智能产业技术创新战略联盟(科技部)秘书长和新一代人工智能治理专业委员会(科技部)委员,国家人工智能标准化总体组(国标委)副组长,教育部人工智能科技创新专家组工作组副组长。中国电子学会理事,中国计算机学会杰出会员,IEEE计算机学会Computing Now咨询委员会委员,IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing编委(AE)。荣获国家技术发明二等奖(2017),国家科学技术进步二等奖(2012,2010)和中国科协求是杰出青年成果转化奖(2014)。
题 目: 人工智能的历史与未来
摘 要:人工智能(AI,Artificial Intelligence)更准确的名称是机器智能,站在机器智能百年发展史的视角,“机器”比“智能”更重要。本报告将简要介绍国家新一代人工智能发展规划的制定背景与主要内容,回顾经典人工智能(符号主义、连接主义和行为主义)思想流变和以深度学习、强化学习为代表的人工智能最新进展,展望面向强人工智能的类脑技术路线,并以超速全时“电眼”为例展示机器智能对人类智能的颠覆性影响。
报告人(报告3): 焦李成,男,教授、博士生导师。现任西安电子科技大学计算机科学与技术学部主任、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地(“111计划”)主任、教育部科技委学部委员、教育部人工智能科技创新专家组专家、中国人工智能学会副理事长、全国高校人工智能与大数据创新联盟副理事长、IET西安分会主席、IEEE西安分会奖励委员会主席、IEEE计算智能协会西安分会主席、IEEE GRSS西安分会主席,IEEE TGRS副主编、教育部创新团队首席专家,IEEE Fellow、IET Fellow、首批中国人工智能学会会士、CCF杰出会员,连续五年入选爱思唯尔高被引学者榜单。国务院学位委员会学科评议组成员,人社部博士后管委会评议组专家,曾任第八届全国人大代表。1991年被批准为享受国务院政府津贴的专家,1996年首批入选国家“百千万”人才工程(第一、二层次),陕西省首批“三五人才”第一层次。当选为全国模范教师、陕西省突出贡献专家和陕西省师德标兵。
焦李成教授的主要研究方向为智能感知与计算、图像理解与目标识别、深度学习与类脑计算,培养的十余名博士获全国优秀博士学位论文奖、提名奖及陕西省优秀博士论文奖。研究成果获包括青年科技奖,国家自然科学奖二等奖及省部级一等奖以上科技奖励十余项,出版了国内第一部《神经网络系统理论》、《免疫优化计算、学习与识别》、《图像多尺度几何分析理论与应用》、《深度学习、识别与优化》等专著二十余部,五次获国家优秀科技图书奖励及全国首届三个一百优秀图书奖。所发表的论著被引用超过33078篇次,H指数为74。
题 目: 人工智能本硕博人才培养的探索与实践
摘 要:本次报告介绍了西安电子科技大学在人工智能领域人才培养和科技创新的探索与实践,以人工智能技术驱动人才培养模式的变革,探索建立新时代人才培养的标杆,在人才培养中注重多学科交叉,培养适于“人工智能+”时代的创新人才。
报告人(报告4):薛建儒,工学博士,教授。2003年在西安交通大学获工学博士学位,现在西安交通大学人工智能与机器人研究所从事教学科研工作。2002-2003年在日本富士施乐公司研究本部工作,2008-2009年在美国加州大学洛杉矶分校访问研究。主要研究领域为计算机视觉与模式识别、无人车环境理解及自主运动。任中国自动化学会理事及混合智能专业委员会主任,中国图形图像学会理事及视觉大数据专业委员会副主任。入选国家万人计划科技创新领军人才、教育部长江学者奖励计划,获国家自然科学二等奖与技术发明二等奖、IEEE ITS学会杰出研究团队奖、ACCV2012最佳应用论文奖等奖项。2018年当选中国自动化学会会士。合著有英文学术专著《Statistical Learning and Pattern Analysis Approaches to Image and Video Processing》(Springer出版,2009年)。
题 目:无人驾驶研究进展
摘 要:无人驾驶无疑是目前人工智能领域呼之欲出的最具颠覆性的智能系统,它能有效降低交通事故、缓解交通拥堵、降低能耗、节约物理空间,深刻变革我们的交通运输与出行模式。然而,实现完全的自主驾驶依然面临着诸多不确定性、脆弱性和开放性问题,这就需要将人的作用或者人的认知模型引入到机器智能系统中,形成人机协同的智能驾驶形态。这种智能驾驶形态可分为两种形式:人机共驾和受脑认知和神经科学启发的自主驾驶。本报告主要探讨这两种智能驾驶形态及研究进展
报告人(报告5):孙茂松,清华大学计算机科学与技术系教授,清华大学人工智能研究院常务副院长,清华大学计算机科学与技术学位评定分委员会主席。2007-2018年任该系系主任、党委书记。主要研究领域为自然语言处理、互联网智能、机器学习、社会计算和计算教育学。国家重点基础研究发展计划(973计划)项目首席科学家,国家社会科学基金重大项目首席专家。在重要国际刊物、国际会议、国内核心刊物上发表论文200余篇,Google Scholar论文引用数7000余次。2013年带领团队成功研制并发布了全球第一个向全社会免费开放的中文MOOC平台“学堂在线”(http://www.xuetangx.com/),目前学习者已超过1800万人。2017年领衔研制出“九歌”人工智能古诗写作系统,引起了社会关注。主要学术兼职包括:教育部在线教育研究中心副主任,清华大学大规模在线教育研究中心主任,清华大学-新加坡国立大学下一代搜索技术联合研究中心共同主任,清华大学区块链技术联合研究中心主任,国务院学位委员会第六届学科评议组计算机科学与技术组成员,教育部教学信息化与教学方法创新指导委员会副主任委员,互联网教育智能技术及应用国家工程实验室副主任,国家自然科学基金委员会第十二、十三届专家评审组成员,中国科学技术协会第九届全国委员会委员,北京市语言文字工作委员会专家委员会副主任,中国中文信息学会第六、七届副理事长,《中文信息学报》主编,《大数据》杂志编委会副主任,全国计算机慕课联盟副理事长,多个教育部或省市级重点实验室学术委员会主任、副主任,国家语言文字工作委员会“两岸语言文字交流与合作协调小组”成员等。2007年获“全国语言文字先进工作者”,2016年获“全国优秀科技工作者”及“首都市民学习之星”。
题 目:多维度看人工智能
摘 要:本报告首先扼要评介了人工智能的发展历程和现状,指出目前正是人工智能收获的金秋,接着通过若干典型案例(尤其是互联网+教育)阐发应抓紧着力推进人工智能与其他学科或其他应用场景的融合。最后给出了关于人工智能发展的某些“冷”思考。
报告人(报告6):陈云霁,男,1983年生,江西南昌人,中科院计算所研究员、博导、智能处理器研究中心主任,研究方向为机器学习和计算机体系结构。他带领其团队研制了国际上首个深度学习专用处理器芯片寒武纪,相关技术目前已经应用在数千万智能终端上。他的学术论文多次获得计算机体系结构顶级国际会议最佳论文奖,受到上百个国际知名机构跟踪引用。因此,他被Science杂志评价为深度学习处理器的先驱和领导者。
他曾获全国创新争先奖、中国青年科技奖、国家自然科学基金“优秀青年基金”、国家万人计划“青年拔尖人才”、中科院青年科学家奖和中国计算机学会青年科学家奖,并被MIT技术评论评为全球35位杰出青年创新者(2015年度)。
题 目:智能计算系统——一门面向人工智能学生的系统课程
摘 要:正如计算机专业的培养计划中不能缺少计算机组成原理和计算机体系结构等系统课程一样,人工智能专业学生的培养中,关于智能计算系统的课程也应当是不可或缺的一个环节。通过智能计算系统的课程学习,学生将能对智能算法、编程框架、编程语言和智能芯片产生系统性理解,具备开发一个智能系统的能力。我们已在或将在北大、中科院大学、中科大、北航、北理工、南开、天大等学校开设这一课程,并将公开分享相关教学资料,协助有兴趣的兄弟学校开设类似的课程。
报告人(报告7): 华为专家
题 目: 华为人工智能技术和人才培养
摘 要:报告首先将介绍华为的人工智能技术,然后将着重介绍华为对人工智能人才的培养,介绍华为推出的系列人工智能认证,包括HCIA-AI(华为认证AI工程师)、HCIP-AI EI Developer(华为认证企业AI开发高级工程师)和HCIP-AI Hi AI Developer(华为认证终端AI开发高级工程师)。并介绍华为未来围绕深度学习、AI开源框架、华为AI解决方案三大核心内容,面向全球发布人工智能领域专家级别认证。
报告人(报告8):刘青山博士现任南京信息工程大学教授、博导,自动化学院院长。2003年4月毕业于中科院自动化所模式识别国家重点实验室获博士学位,随后留实验室工作,2006年4月赴美国Rutger大学访问、工作。2011年9月加盟南京信息工程大学。先后入选江苏省特聘教授、江苏省双创团队领军人才、江苏省优秀教育工作者、科技部中青年创新领军人才等。是江苏省人工智能学会副理事长、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任、中国计算机学会多媒体专委会和计算机视觉专委会常务委员等。主要研究方向为图像与视频分析、计算机视觉、和机器学习。先后主持承担国家杰出青年基金项目,国家自然基金重点项目、面上项目、江苏省杰出青年基金等。获2016年度教育部自然科学二等奖、2018年江苏省高校自然科学一等奖、和2018年中国电子学会自然科学一等奖等。
题 目:人工智能与图像理解:
摘 要:人工智能与图像理解: 机器视觉的目标就是让机器能像人眼视觉系统一样自动‘’看懂‘’外部环境,因此是人工智能领域的一个重要研究方向。本报告将介绍机器视觉研究中特征学习方面的一些最新进展及其面临的问题,并重点从高维视觉特征表达和深度视觉特征学习两个方面,介绍我们团队近年来在目标检测、遥感图像分类等方面的研究进展。
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