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后深度学习的AI及其发展展望

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报告日期:201879

报告时间:15:30

人:孙富春 教授(清华大学)

报告地点:长安校区 物理学与信息技术学院六层学术报告厅(致知楼3623

主办单位:物理学与信息技术学院

报告摘要:

本报告分析了以深度学习为代表人工智能的成功与不足,给出了人工智能发展的四元结构理论,给出了从硅云计算、网络计算,再到生物计算的人工智能发展图谱。在此基础上,重点介绍了后深度学习时代的主要理论方法,包括可解释人工智能、语义理解、经验学习和模仿学习、小样本表示学习、偏好学习等。最后是人工智能面临的挑战和展望。

报告人简介:

孙富春,清华大学计算机科学与技术系教授,博士生导师,清华大学校学术委员会委员,计算机科学与技术系学术委员会主任,智能技术与系统国家重点实验室常务副主任。兼任担任国家重大研发计划机器人总体专家组成员,国家自然基金委重大研究计划视听觉信息的认知计算指导专家组成员,中国人工智能学会认知系统与信息处理专业委员会主任,中国自动化学会认知计算与系统专业委员会主任,国际刊物《IEEE Trans. on Fuzzy Systems》,《IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics: Systems》《Mechatronics》和《International Journal of Control, Automation, and Systems (IJCAS)副主编或领域主编,国际刊物《Robotics and Autonumous Systems》和《International Journal of Computational Intelligence Systems》编委,国内刊物《中国科学:F辑》和《自动化学报》编委。

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