主辦單位
中國自動化學會模式識別與機器智能專委會
甘肅省大數據產業技術創新聯盟
承辦單位
蘭州工業學院
蘭州新區管理委員會
華為技術有限公司甘肅代表處
執行主席
李向偉 蘭州工業學院,軟件工程學院院長
林宙辰 北京大學,中國自動化學會模式識別與機器智能專委會副主任
白 翔 華中科技大學,中國自動化學會模式識別與機器智能專委會副主任
向世明 中科院自動化所,中國自動化學會模式識別與機器智能專委會秘書長
魯繼文 清華大學,中國自動化學會模式識別與機器智能專委會副秘書長
賈 偉 合肥工業大學,中國自動化學會模式識別與機器智能專委會副秘書長
時間地點
論壇時間:2019年7月13日8:30-18:00
論壇地點:甘肅省蘭州新區瑞嶺國際酒店宴會廳
會議日程
08:20-08:40 嘉賓代表簽到
08:40-08:45 介紹與會嘉賓和代表
08:45-08:50 蘭州新區領導致辭
08:50-08:55 蘭州工業學院領導致辭
08:55-09:00 專委會領導-劉成林主任致辭
09:00-09:40 報告1:深度學習技術現狀與趨勢—工業和學術的視角;演講嘉賓:劉成林研究員(中科院自動化所)
09:40-10:00 合影&茶歇
10:00-10:40 報告2:人工智能的歷史與未來;演講嘉賓:黃鐵軍教授(北京大學)
10:40-11:20 報告3:人工智能本碩博人才培養的探索與實踐;演講嘉賓:焦李成教授(西安電子科技大學)
11:20-12:00 交流討論
12:00-13:10 午餐
13:30-14:10 報告4:無人駕駛研究進展;演講嘉賓:薛建儒教授(西安交通大學大學)
14:10-14:50 報告5:多維度看人工智能;演講嘉賓:孫茂松 教授 (清華大學)
14:50-15:30 報告6:智能計算系統—— 一門面向人工智能學生的系統課程;演講嘉賓:陳云霽研究員(中科院計算所)
15:30-15:50 茶歇
15:50-16:30 報告7:華為人工智能技術和人才培養;演講嘉賓:華為專家
16:30-17:10 報告8:人工智能與圖像理解;演講嘉賓:劉青山教授(南京信息工程大學)
17:10-17:50 交流討論
報告人(報告1): 劉成林,中國科學院自動化研究所副所長,模式識別國家重點實驗室主任,研究員、博士生導師。1989年、1992年、1995年分別在武漢大學、北京工業大學、中國科學院自動化研究所獲學士、碩士和博士學位。1996年至2004年先后在韓國科學技術院、日本東京農工大學、日立中央研究所從事博士后和研發工作。2008年獲得國家杰出青年科學基金資助。研究興趣包括圖像處理、模式識別、機器學習、文字識別與文檔分析等。在國際期刊和國際會議上發表論文200余篇,合著英文專著一本。現任國際刊物Pattern Recognition的副主編和幾個刊物的編委、《自動化學報》副主編。中國人工智能學會會士、模式識別專委會主任,中國自動化學會模式識別與智能系統專委會主任,中國圖象圖形學學會常務理事。美國電氣電子工程師協會會士 (IEEE Fellow)、國際模式識別學會會士(IAPR Fellow)。
題 目:深度學習技術現狀與趨勢—工業和學術的視角
摘 要:自2006年深度學習被提出以來,深度學習(或深度神經網絡)的模型、算法和應用得到了巨大的發展。在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域,深度學習方法的性能都明顯超越了傳統方法,能媲美甚至超越人類水平。本報告簡要介紹深度學習的發展歷史、主要模型和方法(包括不同網絡結構和學習算法等),以及一些應用例子。面向工業應用,介紹在模型和算法設計中要注意的一些問題,和當前在神經網絡結構優化、模型壓縮方面的一些進展。面向學術研究,針對當前深度學習方法在原理可解釋性、小樣本泛化、對噪聲的魯棒性、對變化環境的自適應性等方面的不足,介紹一些研究動向和趨勢。
報告人(報告2): 黃鐵軍,博士,北京大學教授,北京智源人工智能研究院院長,主要研究方向為智能視覺信息處理與類腦智能。國家杰出青年科學基金獲得者,教育部長江學者特聘教授,萬人計劃科技創新領軍人才。兼任新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟(科技部)秘書長和新一代人工智能治理專業委員會(科技部)委員,國家人工智能標準化總體組(國標委)副組長,教育部人工智能科技創新專家組工作組副組長。中國電子學會理事,中國計算機學會杰出會員,IEEE計算機學會Computing Now咨詢委員會委員,IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing編委(AE)。榮獲國家技術發明二等獎(2017),國家科學技術進步二等獎(2012,2010)和中國科協求是杰出青年成果轉化獎(2014)。
題 目: 人工智能的歷史與未來
摘 要:人工智能(AI,Artificial Intelligence)更準確的名稱是機器智能,站在機器智能百年發展史的視角,“機器”比“智能”更重要。本報告將簡要介紹國家新一代人工智能發展規劃的制定背景與主要內容,回顧經典人工智能(符號主義、連接主義和行為主義)思想流變和以深度學習、強化學習為代表的人工智能最新進展,展望面向強人工智能的類腦技術路線,并以超速全時“電眼”為例展示機器智能對人類智能的顛覆性影響。
報告人(報告3): 焦李成,男,教授、博士生導師。現任西安電子科技大學計算機科學與技術學部主任、智能感知與圖像理解教育部重點實驗室主任、智能感知與計算國際聯合研究中心主任、智能感知與計算國際合作聯合實驗室主任、“智能信息處理科學與技術”高等學校學科創新引智基地(“111計劃”)主任、教育部科技委學部委員、教育部人工智能科技創新專家組專家、中國人工智能學會副理事長、全國高校人工智能與大數據創新聯盟副理事長、IET西安分會主席、IEEE西安分會獎勵委員會主席、IEEE計算智能協會西安分會主席、IEEE GRSS西安分會主席,IEEE TGRS副主編、教育部創新團隊首席專家,IEEE Fellow、IET Fellow、首批中國人工智能學會會士、CCF杰出會員,連續五年入選愛思唯爾高被引學者榜單。國務院學位委員會學科評議組成員,人社部博士后管委會評議組專家,曾任第八屆全國人大代表。1991年被批準為享受國務院政府津貼的專家,1996年首批入選國家“百千萬”人才工程(第一、二層次),陜西省首批“三五人才”第一層次。當選為全國模范教師、陜西省突出貢獻專家和陜西省師德標兵。
焦李成教授的主要研究方向為智能感知與計算、圖像理解與目標識別、深度學習與類腦計算,培養的十余名博士獲全國優秀博士學位論文獎、提名獎及陜西省優秀博士論文獎。研究成果獲包括青年科技獎,國家自然科學獎二等獎及省部級一等獎以上科技獎勵十余項,出版了國內第一部《神經網絡系統理論》、《免疫優化計算、學習與識別》、《圖像多尺度幾何分析理論與應用》、《深度學習、識別與優化》等專著二十余部,五次獲國家優秀科技圖書獎勵及全國首屆三個一百優秀圖書獎。所發表的論著被引用超過33078篇次,H指數為74。
題 目: 人工智能本碩博人才培養的探索與實踐
摘 要:本次報告介紹了西安電子科技大學在人工智能領域人才培養和科技創新的探索與實踐,以人工智能技術驅動人才培養模式的變革,探索建立新時代人才培養的標桿,在人才培養中注重多學科交叉,培養適于“人工智能+”時代的創新人才。
報告人(報告4):薛建儒,工學博士,教授。2003年在西安交通大學獲工學博士學位,現在西安交通大學人工智能與機器人研究所從事教學科研工作。2002-2003年在日本富士施樂公司研究本部工作,2008-2009年在美國加州大學洛杉磯分校訪問研究。主要研究領域為計算機視覺與模式識別、無人車環境理解及自主運動。任中國自動化學會理事及混合智能專業委員會主任,中國圖形圖像學會理事及視覺大數據專業委員會副主任。入選國家萬人計劃科技創新領軍人才、教育部長江學者獎勵計劃,獲國家自然科學二等獎與技術發明二等獎、IEEE ITS學會杰出研究團隊獎、ACCV2012最佳應用論文獎等獎項。2018年當選中國自動化學會會士。合著有英文學術專著《Statistical Learning and Pattern Analysis Approaches to Image and Video Processing》(Springer出版,2009年)。
題 目:無人駕駛研究進展
摘 要:無人駕駛無疑是目前人工智能領域呼之欲出的最具顛覆性的智能系統,它能有效降低交通事故、緩解交通擁堵、降低能耗、節約物理空間,深刻變革我們的交通運輸與出行模式。然而,實現完全的自主駕駛依然面臨著諸多不確定性、脆弱性和開放性問題,這就需要將人的作用或者人的認知模型引入到機器智能系統中,形成人機協同的智能駕駛形態。這種智能駕駛形態可分為兩種形式:人機共駕和受腦認知和神經科學啟發的自主駕駛。本報告主要探討這兩種智能駕駛形態及研究進展
報告人(報告5):孫茂松,清華大學計算機科學與技術系教授,清華大學人工智能研究院常務副院長,清華大學計算機科學與技術學位評定分委員會主席。2007-2018年任該系系主任、黨委書記。主要研究領域為自然語言處理、互聯網智能、機器學習、社會計算和計算教育學。國家重點基礎研究發展計劃(973計劃)項目首席科學家,國家社會科學基金重大項目首席專家。在重要國際刊物、國際會議、國內核心刊物上發表論文200余篇,Google Scholar論文引用數7000余次。2013年帶領團隊成功研制并發布了全球第一個向全社會免費開放的中文MOOC平臺“學堂在線”(http://www.xuetangx.com/),目前學習者已超過1800萬人。2017年領銜研制出“九歌”人工智能古詩寫作系統,引起了社會關注。主要學術兼職包括:教育部在線教育研究中心副主任,清華大學大規模在線教育研究中心主任,清華大學-新加坡國立大學下一代搜索技術聯合研究中心共同主任,清華大學區塊鏈技術聯合研究中心主任,國務院學位委員會第六屆學科評議組計算機科學與技術組成員,教育部教學信息化與教學方法創新指導委員會副主任委員,互聯網教育智能技術及應用國家工程實驗室副主任,國家自然科學基金委員會第十二、十三屆專家評審組成員,中國科學技術協會第九屆全國委員會委員,北京市語言文字工作委員會專家委員會副主任,中國中文信息學會第六、七屆副理事長,《中文信息學報》主編,《大數據》雜志編委會副主任,全國計算機慕課聯盟副理事長,多個教育部或省市級重點實驗室學術委員會主任、副主任,國家語言文字工作委員會“兩岸語言文字交流與合作協調小組”成員等。2007年獲“全國語言文字先進工作者”,2016年獲“全國優秀科技工作者”及“首都市民學習之星”。
題 目:多維度看人工智能
摘 要:本報告首先扼要評介了人工智能的發展歷程和現狀,指出目前正是人工智能收獲的金秋,接著通過若干典型案例(尤其是互聯網+教育)闡發應抓緊著力推進人工智能與其他學科或其他應用場景的融合。最后給出了關于人工智能發展的某些“冷”思考。
報告人(報告6):陳云霽,男,1983年生,江西南昌人,中科院計算所研究員、博導、智能處理器研究中心主任,研究方向為機器學習和計算機體系結構。他帶領其團隊研制了國際上首個深度學習專用處理器芯片寒武紀,相關技術目前已經應用在數千萬智能終端上。他的學術論文多次獲得計算機體系結構頂級國際會議最佳論文獎,受到上百個國際知名機構跟蹤引用。因此,他被Science雜志評價為深度學習處理器的先驅和領導者。
他曾獲全國創新爭先獎、中國青年科技獎、國家自然科學基金“優秀青年基金”、國家萬人計劃“青年拔尖人才”、中科院青年科學家獎和中國計算機學會青年科學家獎,并被MIT技術評論評為全球35位杰出青年創新者(2015年度)。
題 目:智能計算系統——一門面向人工智能學生的系統課程
摘 要:正如計算機專業的培養計劃中不能缺少計算機組成原理和計算機體系結構等系統課程一樣,人工智能專業學生的培養中,關于智能計算系統的課程也應當是不可或缺的一個環節。通過智能計算系統的課程學習,學生將能對智能算法、編程框架、編程語言和智能芯片產生系統性理解,具備開發一個智能系統的能力。我們已在或將在北大、中科院大學、中科大、北航、北理工、南開、天大等學校開設這一課程,并將公開分享相關教學資料,協助有興趣的兄弟學校開設類似的課程。
報告人(報告7): 華為專家
題 目: 華為人工智能技術和人才培養
摘 要:報告首先將介紹華為的人工智能技術,然后將著重介紹華為對人工智能人才的培養,介紹華為推出的系列人工智能認證,包括HCIA-AI(華為認證AI工程師)、HCIP-AI EI Developer(華為認證企業AI開發高級工程師)和HCIP-AI Hi AI Developer(華為認證終端AI開發高級工程師)。并介紹華為未來圍繞深度學習、AI開源框架、華為AI解決方案三大核心內容,面向全球發布人工智能領域專家級別認證。
報告人(報告8):劉青山博士現任南京信息工程大學教授、博導,自動化學院院長。2003年4月畢業于中科院自動化所模式識別國家重點實驗室獲博士學位,隨后留實驗室工作,2006年4月赴美國Rutger大學訪問、工作。2011年9月加盟南京信息工程大學。先后入選江蘇省特聘教授、江蘇省雙創團隊領軍人才、江蘇省優秀教育工作者、科技部中青年創新領軍人才等。是江蘇省人工智能學會副理事長、中國自動化學會模式識別與機器智能專委會副主任、中國計算機學會多媒體專委會和計算機視覺專委會常務委員等。主要研究方向為圖像與視頻分析、計算機視覺、和機器學習。先后主持承擔國家杰出青年基金項目,國家自然基金重點項目、面上項目、江蘇省杰出青年基金等。獲2016年度教育部自然科學二等獎、2018年江蘇省高校自然科學一等獎、和2018年中國電子學會自然科學一等獎等。
題 目:人工智能與圖像理解:
摘 要:人工智能與圖像理解: 機器視覺的目標就是讓機器能像人眼視覺系統一樣自動‘’看懂‘’外部環境,因此是人工智能領域的一個重要研究方向。本報告將介紹機器視覺研究中特征學習方面的一些最新進展及其面臨的問題,并重點從高維視覺特征表達和深度視覺特征學習兩個方面,介紹我們團隊近年來在目標檢測、遙感圖像分類等方面的研究進展。
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論壇地點:蘭州新區瑞林國際酒店宴會廳
蘭州新區黃河大道瑞嶺商業廣場2#3#樓(彩虹城對面)
學會秘書處 供稿