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CCF-AI走进js9905com金沙网站报告预告


应计算机与信息安全学院、广西可信App重点实验室、广西密码学与信息安全重点实验室、广西图像图形与智能处理重点实验室的邀请,中国计算机学会人工智能专委(CCF-AI)专家,北京交通大学于剑教授、北京大学封举富教授,将于6月25日来校讲学,欢迎全校师生踊跃参加。

时间:2017年6月25日上午9:00-12:00

地点:js9905com金沙网站金鸡岭校区第10教学楼516

日程:9:00-10:10 学术报告1(于剑教授)深度学习的能和不能

10:15-11:15 学术报告2(封举富教授)FingerNet:指纹细节点提取网络

11:15-12:00 “人工智能与广西产业发展”座谈会

报告题目1: 深度学习的能和不能

报告摘要: 深度学习目前是机器学习领域最引人注目的研究方向,其应用极其广泛。但没有免费午餐定理告诉咱们,没有万能的学习算法。 因此,本报告将深入分析深度学习的适用范围。 首先,简述深度学习的发展历程。 在此基础之上,理论分析深度学习的应用范围和失效领域。 最后,讨论深度学习面临的问题及其对策。

专家先容:于剑,北京交通大学教授,博士生导师,计算机学院计算机科学系主任,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,中国计算机学会理事,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会秘书长,中国人工智能学会理事,中国人工智能学会机器学习专业委员会副主任,数字出版技术国家重点实验室学术委员,《App学报》,《计算机学报》和《计算机研究与发展》编委等,主持多项国家自然科学基金项目。主要研究兴趣是机器学习、数据挖掘和自然语言处理等。

报告题目2:FingerNet:指纹细节点提取网络

报告摘要:将先容一种将领域常识与深度卷积网路表达能力相结合的模型设计思路。首先将指纹细节点提取中经典的方向场提取、分割、增强、检测模块转化为卷积模式并串接在一起,构造出了与经典方法完全等价的网络。然后,通过加深局部网络结构以丰富其表达能力,放松人工设计的权值以学习复杂的数据变化,构造全卷积的网络以适应不同输入尺寸,咱们提出了一种指纹细节点提取网络FingerNet, 可统一应用于档案与现场指纹细节点提取,其中间模块具有较强的可说明性。

专家先容:封举富,1989年于北京大学数学系获学士学位,1992年于北京大学信息科学中心获硕士学位,1997年于北京大学数学科学学院获博士学位。现为北京大学信息科学技术学院智能科学系教授,博士生导师。主要研究领域:模式识别与机器学习、生物特征识别及其应用。在国内外期刊和国际会议上发表论文100多篇。1993年,获第一届亚洲计算机视觉国际会议优秀论文奖。2000年获中国高校科技进步二等奖。2012年获公安部科学技术二等奖。


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