g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Etkinlikler YOCSEF 20. Yıl Serisi Etkinlikler: Makine Öğrenimi ve Yeni Nesil Yapay Zeka

Makine öğrenimi ve yeni nesil yapay zeka

Yapay zeka araştırması, veriden bilgiye, öğrenmeden muhakemeye kadar her şeyi içerir. Yeni nesil yapay zeka ulusal bir strateji haline geldi ve kapsamı daha da genişledi. Yapay zekanın temeli ve sıcak araştırma konusu olan makine öğrenimi, olasılık teorisi, istatistik, yaklaşım teorisi, dışbükey analiz, hesaplama karmaşıklığı teorisi ve diğer konuları içeren çok alanlı disiplinler arası bir konudur. Makine öğrenimi, veri madenciliği, bilgisayarla görme, doğal dil işleme, biyometrik tanıma, arama motorları, tıbbi teşhis, kredi kartı sahtekarlığının tespiti, borsa analizi, DNA dizisi sıralaması, konuşma ve el yazısı tanıma, stratejik oyunlar ve robotikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, yapay zeka araştırması hala birçok zorlukla karşı karşıyadır.Makinelerin insanlar gibi tanımasını, düşünmesini ve öğrenmesini sağlamak için hala yapay zekanın temel teorilerinde, çekirdek algoritmalarında ve temel uygulamalarında önemli gelişmeler gerekmektedir.

CCF YOCSEF akademik raporu "Makine Öğrenimi ve Yeni Nesil Yapay Zeka" nın bu sayısı, istatistiksel makine öğrenimi, düşmanca öğrenme, yapay zeka sistemleri ve güncel sıcak uygulama konularını tartışmaya ve alanın geleceğini dört gözle beklemeye davet etti. Katılımcılar, yapay zekanın temellerini anlarken ve makine öğreniminin teorik seviyesini geliştirirken, alandaki en son teknoloji trendlerine hakim olacak ve gelecekteki teknoloji ve uygulama trendlerini anlayacaklar.

Toplantı gündemini bildir

13:30: oturum açın 14:00: rapor toplantısı başlar

Davetli konuşmacılar: Wang Feiyue, Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü, Karmaşık Sistemlerin Akıllı Kontrol ve Yönetimi Devlet Anahtar Laboratuvarı Direktörü

başlık: Araştırma İlerlemesi ve Üretken Yüzleşme Ağı GAN Beklentisi

Davetli konuşmacılar: Zhu Jun, Doçent, Bilgisayar Bilimleri Bölümü Dekanı, Tsinghua Üniversitesi, Müdür Yardımcısı, Devlet Anahtar Laboratuvarı Akıllı Teknoloji ve Sistemler

başlık: Derin Üretken Modeller, Algoritmalar ve Olasılıksal Programlama Kitaplığı

Davetli konuşmacılar: Nie Zaiqing, Alibaba AI Lab Beijing Ar-Ge Merkezi Başkanı

başlık: Akıllı ses etkileşimi

Yönetim Kurulu Başkanı: Tang Jie, Doçent, Bilgisayar Bilimleri Bölümü Dekanı, Tsinghua Üniversitesi

Yönetim Kurulu Başkanı: Lin Junyu, Müdür Yardımcısı, Siber Uzay Teknolojisi Laboratuvarı, Bilgi Teknolojisi Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi

Konuk konuşmacı: Wang Feiyue

Giriş: Profesör Feiyue Wang, 1990 yılında Bilgisayar ve Sistem Mühendisliği alanında doktora derecesini Rensselaer Teknoloji Enstitüsü'nden (RPI) aldı. 1990 yılından bu yana, Arizona Üniversitesi'nde yardımcı doçent, doçent ve profesör olarak, Robotik ve Otomasyon Laboratuvarı direktörü ve Karmaşık Sistemler için İleri Araştırma Merkezi direktörü olarak görev yaptı. 1998'de Ulusal Planlama Komisyonu'nun "Yurtdışından Üstün Yeteneklere Giriş Programı" ve Çin Bilimler Akademisi'nin "Yüz Yetenek Programı" olarak işe geri döndü. Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü Eski Müdür Yardımcısı, Karmaşık Sistem Yönetimi ve Kontrol Devlet Anahtar Laboratuvarı Direktörü, Otomasyon Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi, Askeri Hesaplama Deneyleri ve Paralel Sistem Teknolojisi Araştırma Merkezi Direktörü, Ulusal Savunma Teknolojisi Üniversitesi, Çin Bilimler Akademisi, Çin Ekonomisi ve Topluluğu Güvenlik Araştırma Merkezi Direktörü, Qingdao Akıllı Endüstri Teknolojisi Araştırma Enstitüsü Dekanı.

Profesör Wang, akıllı kontrol, akıllı robotlar, insansız sürüş ve akıllı ulaşım alanlarında ilk öncülerden biridir. 1980'li yıllardan itibaren robotik ve yapay zeka alanında öncü profesörler GN Saridis ve RF McNaughton'un vesayeti altında akıllı kontrol, robotik, yapay zeka ve karmaşık sistemler araştırma ve uygulamalarını yürüttü, koordinasyon yapısını önerdi ve kurdu ve Teori, dil dinamikleri teorisi, aracı kontrol yöntemi, karmaşık sistemin ACP yöntemi vb. Şimdi "Esnek Robotik Manipülatörlerin İleri Çalışmaları: Modelleme, Tasarım, Kontrol ve Uygulama", "Otonom Kaya Kazısı: Akıllı Kontrol Teknikleri ve Deney", "Akıllı Araçlar için Gelişmiş Hareket Kontrolü ve Algılama", "Hesaplamalı Zeka Gelişmeleri: Teori" tamamlandı ve Uygulamalar "," Sosyal Hesaplama "ve ondan fazla akademik monografi, bunların hepsi ilgili alanlardaki ilk akademik çalışmalar. 21. yüzyılın başından beri sosyal hesaplama, sosyal üretim, paralel zeka, paralel kontrol, paralel yönetim ve bilgi otomasyonu gibi yeni araştırma alanları başlatmış ve geliştirmiştir.

Profesör Wang şu anda Hesaplamalı Sosyal Sistemler üzerine IEEE İşlemleri ve Komuta ve Kontrol Dergisi'nin baş editörüdür. 1996 yılında Akıllı Kontrol ve Sistemler ve Akıllı Kontrol ve Akıllı Otomasyon üzerine World Scientific Serileri için Int'l J.'yi kurmuştur. Journal, IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica, IEEE Process on Intelligent Transportation Systems (IEEE Process on Intelligent Transportation Systems), International Journal of Intelligent Control and Systems ve IEEE Intelligent Systems (IEEE Intelligent Systems), baş editör ve çoklu nüshalar IEEE ve diğer uluslararası dergilerin baş editörü, yardımcı editörü veya yayın kurulu üyesi. IEEE Intelligent Transportation System Society'nin (2005-2007) başkanı, Amerikan Bilim ve Teknoloji Derneği'nin (2005) başkanı ve Kuzey Amerika Zhu Kezhen Eğitim Vakfı'nın (2007-2008) başkanlığını yaptı. Halen Çin Otomasyon Derneği'nin başkan yardımcısı ve genel sekreteri ve RFID konusunda IEEE Konseyi'nin gelecek dönem başkanıdır. 2003 yılından bu yana, art arda IEEE, INCOSE, IFAC, ASME ve AAAS ve diğer uluslararası akademik kuruluşlar Fellow olarak seçilmiştir. 2007'de Ulusal Doğa Bilimleri Ödülü ikincilik ödülünü ve ACM Üstün Bilim İnsanı unvanını, 2014'te IEEE Norbert Wiener Ödülü'nü kazandı.

Özet: GAN (Üretici rakip ağlar), yapay zeka alanında sıcak bir araştırma yönü haline geldi. GAN'ın temel fikri, iki kişilik sıfır toplamlı oyun teorisinden türetilmiştir. Bir üreteç ve bir ayırıcıdan oluşur ve ters öğrenme yoluyla eğitilir.Amaç, veri örneklerinin potansiyel dağılımını tahmin etmek ve yeni veri örnekleri oluşturmaktır. Görüntü ve görsel hesaplama, konuşma ve dil işleme, bilgi güvenliği vb. Alanlarda, GAN kapsamlı bir şekilde incelenmektedir ve büyük uygulama olanaklarına sahiptir. Bu raporun ana içeriği, GAN'ın arka planını, GAN'ın teori ve uygulama modelini, geliştirme eğilimini ve yaptığımız işi, yani GAN ve paralel zekayı içermektedir. GAN'ın, sanal ve gerçek etkileşim kavramını ve paralel zekanın entegrasyonunu, özellikle hesaplamalı deney fikrini derinleştirebileceğine ve ACP (yapay sistem, hesaplamalı deney, paralel yürütme) teorisi için çok özel ve zengin algoritma desteği sağlayabileceğine inanıyoruz.

Konuk Konuşmacı: Zhu Jun

Giriş: Tsinghua Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü Doçenti, Carnegie Mellon Üniversitesi'nde yardımcı profesör ve Akıllı Teknoloji ve Sistemler Eyalet Anahtar Laboratuvarı müdür yardımcısı. IEEE TPAMI'nin editör yardımcısı ve yayın kurulu üyesi, en iyi yapay zeka dergisi ve AI'nın yayın kurulu üyesi olarak görev yaptı, Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı ICML2014'ün bölgesel eş başkanı olarak görev yaptı ve ICML, NIPS, IJCAI ve AAAI alanlarında başkanlık yaptı. CCF Natural Science Award, CCF Young Scientist Award'da birincilik ödülünü kazandı, On Bin Yetenek Programı Genç En İyi Yetenek Programı, Çin'deki MIT TR35 Pioneer ve IEEE dergileri tarafından seçilen AI's 10 to Watch'a seçildi.

Özet: Önemli bir derin öğrenme yöntemi türü olarak, derin üretken modeller, karmaşık verilerin altında yatan gizli yapıları ortaya çıkarmak ve örnekler oluşturmak için "yukarıdan aşağıya" çıkarım yapmak için bir dizi esnek araç sağlar. Bu konuşmada, bazı yeni sonuçları sunacağım. temel teori ve algoritmalar dahil derin üretken modellerle öğrenme, derin üretken modellerle yarı denetimli öğrenme ve olasılıklı programlamayı ve verimli çıkarımı destekleyen bir GPU kitaplığı olan ZhuSuan.

Konuk Konuşmacı: Nie Zaiqing

Giriş: 2004 yılında Arizona Eyalet Üniversitesi'nden doktora derecesi ile mezun olmuştur. Şu anda Alibaba Yapay Zeka Laboratuvarı Pekin Ar-Ge Merkezi'nin başkanıdır ve bilgi grafiği ve doğal dil anlayışının iki yönünden sorumludur. AI Labs'a katılmadan önce, Microsoft Research Asia'da ana araştırmacı olarak çalıştı ve esas olarak Microsoft'un doğal dil anlayışı ve varlık madenciliğinin araştırma ve geliştirmesinden sorumluydu. Nesne düzeyinde arama ve büyük veri madenciliği alanında ondan fazla uluslararası patent başvurusunda bulundu ve WWW, ICML, SIGKDD, ICDM, CIKM, ACL, AAAI vb. Gibi birinci sınıf uluslararası konferans programı komitelerinin üyesi veya saha başkanı olarak görev yaptı ve İnternet bilgi entegrasyonu üzerine uluslararası seminerler. (IIWeb2012 ve IIWeb2007) Program Komitesi Başkanı. Ekibi, yeni bir arama deneyimi ve daha iyi insan-bilgisayar doğal dil etkileşim yetenekleri getirmek için büyük veri madenciliği ve kitle kaynak kullanımı yoluyla Web ölçeğinde bir bilgi grafiği oluşturmaya yönlendiriyor. Kurumsal düzeyde birkaç çalışma sistemi kurulmuştur. Microsoft Academic Search, People Cube ve Enterprise Intelligent Assistant EDI'den sorumlu kişi ve başlatıcıdır ve Microsoft'un doğal dil anlama platformu LUIS'den sorumlu teknik kişidir. Bing, Office ve Cortana gibi ürünlere ilgili teknolojiler uygulanmıştır.

Özet: İnsan-bilgisayar etkileşiminin en doğal yolu doğal dildir. Doğal dilin belirsizliği ve belirsizliği, sınırlı eğitim külliyatı, kullanıcıların akıllı asistanların doğruluğu konusundaki beklentileri ve NLP ve makine öğreniminde uzman olmayan çok sayıda geliştirici nedeniyle, anlamsal anlama yapay zekada bir zorluk ve zorluk haline geldi. Bu raporda, AliGenie doğal dil anlama geliştirici platformumuzun bu zorluklara yönelik çözümlerini tanıtacağım. Ayrıca AliGenie ve diğer Alibaba ürünlerinde konuşma tanıma, doğal dil anlama ve bilgisayar görüşü gibi yapay zeka teknolojilerinin kullanımını da kısaca tanıtacağım. uygulama.

İcra Kurulu Başkanı: Tang Jie

Giriş: CCF YOCSEF akademik komite adayı, CCF seçkin üyesi, seçkin konuşmacı. Tsinghua-Engineering Institute of Knowledge Intelligence Joint Laboratory Direktörü. Araştırma ilgi alanları şunları içerir: sosyal ağ analizi, veri madenciliği ve bilgi grafikleri. 200'den fazla makale yayınladı ve 10.000'den fazla alıntı yapıldı (kişisel h-indeksi 52). 220 ülke / bölgeden 8 milyondan fazla benzersiz IP ziyaretini çeken akademik ağ madenciliği sistemi AMiner'e ev sahipliği yaptı. Pekin Belediye Bilim ve Teknoloji İlerleme Ödülü, Yapay Zeka Derneği Bilim ve Teknoloji İlerleme Ödülü birincilik ödülü, ilk mükemmel gençlik ve CCF Genç Bilim İnsanı Ödülü'nü kazandı.

İcra Kurulu Başkanı: Lin Junyu

Giriş: Doktora, CCF Bilgisayar Uygulama Komitesi daimi üyesi, CCF YOCSEF 2017-2018 akademik sekreteri, şu anda Çin Bilimler Akademisi Bilgi Teknolojisi Enstitüsü Siber Uzay Teknolojisi Laboratuvarı müdür yardımcısı. 10 Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı'nın, çeşitli savunma bilimi ve teknolojisi projelerinin, eyalet ve bakanlık projelerinin tamamlanmasına katıldı. İl ve bakanlık düzeyinde bilimsel ve teknolojik ilerleme 1 ikincilik ödülü, bilimsel ve teknolojik buluş kategorisi 1 ikincilik ödülü; 12 patent yetkilendirme ve yazılım telif hakkı başvurusu. Uluslararası dergi konferanslarında 60'tan fazla akademik makale yayınladı. Ana araştırma yönleri: ağ güvenliği, gelecekteki ağlar, bilgi mühendisliği.

katılım yolu

Yer: Konferans Salonu, 1. Kat, Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi

Konferans kaydı: https://jinshuju.net/f/QiEU2r

Hedef gruplar: BT uzmanları, lisansüstü öğrenciler, medya ve diğer ilgili taraflar

İletişim E-postası: yocsef@ccf.org.cn;

maliyet:

1. CCF üyesi olmayanlar: Öğrenciler için 50 yuan / kişi / zaman, diğerleri için 200 yuan / kişi / zaman; Kabul prosedürlerini uygularsanız ücretsiz olarak katılabilirsiniz.

2. CCF üyeleri: üyelik kartıyla katılmak ücretsizdir;

3. Medya: Katılım ücretsizdir.

Not: CCF üyeliği ve yenileme sitede işlenebilir, lütfen bu etkinliğe katılmak için önceden üye olarak kaydolun.

Bu arada, insanları işe alıyoruz, öğrenelim mi?