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校庆系列报告之学科专业讲坛(数理科学与工程学院)
发布时间:2018-09-07        文章来源:       浏览:次

报告名称:人工智能方法的变革:从统计学习到深度学习

报告时间:2018919日 下午1600-17:00

报告地点:数理楼412

主办单位:数理科学与工程学院

报告人概况:陈强,信息与计算科学专业2010年毕业,2017年获得武汉大学自然语言处理专业博士学位,读博期间赴香港理工大学交流2年,现为Tencent人工智能实验室(Tencent AI Lab)语音识别中心研究员,以第一编辑在国际顶级会议及国际重要会议上发表论文3篇,国内期刊及会议发表论文3篇,申请专利一项,另外与他人合作发表论文4篇。研究领域为Cross-lingual Sentiment Analysis,Relation Embedding, Language Modelling,Deep Learning methods, NeuralNetworks(FFNN, RNN, LSTM, CNN, GRU, SRU, VAEs GANs, Meta NN, andetc.),Complementary Learning.  

摘要: 从上世纪中,第一台图灵机的出现标志着人类进入了人工智能时代。由于硬件的限制,最初的人工智能基本以基于统计的传统机器学习模型为解决方案,统计数学模型占据着主要地位,经典的机器学习方法包括概率模型方法(NBDT等)、矩阵方法(PCA)、空间几何方法(SVM)以及函数模拟方法(Fully Connected NN)。随着摩尔定律的不断被印证(即硬件性能的几何增长)以及互联网大数据的产生,使得各类基于神经网络的深度学习高速发展,使得人工智能各领域出现了空前的胜景。那么,在本次报告中,将简单先容各类神经网络以及其在各领域中的应用。

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