2018年大数据智能创新研讨会

2018年1月13日,中国科学技术大学举办了2018年大数据智能创新研讨会,旨在更好地交流国内外大数据于人工智能领域最新研究成果,推动大数据智能创新与应用。

会上邀请了多名来自国内外的大数据应用与学术领域的著名专家学者进行主题报告。

第一场报告题目的是“Board Learning via of Heterogeneous Information”,由美国伊利诺伊大学芝加哥分校特聘教授Philip S.Yu教授进行报告。Philip S.Yu教授详细讲述了如何利用宽度学习(Board Learning)进行多源异构信息的融合,并详细介绍了如何通过融合异构数据提升各类应用的数据挖掘效率。

随后华东师范大学副校长周傲英教授展开了题为“人工智能vs数据库:大数据的角色”的报告,通过对人工智能及大数据这两个关键字进行相关概念和演变历史的解读,并表明互联网和大数据时代的信息技术的研究特点为:应用驱动创新,开源助力创新,硬件加速创新。

经过短暂休息,澳门大学科技学院院长陈俊龙教授以“Broad Learning:A paradigm shift in discriminative incremental learning”为主题向我们报告了宽度学习,宽度学习是一种全新的判别学习方法(discriminative learning),不需要很深层次的网络结构就能够实现较高的算法精度。陈教授围绕宽度学习的理论、方法与算法展开详细介绍,包括宽度学习的基本概念,主要的思想,计算的优势,仿真技巧以及宽度学习和深度学习的比较分析等等。

美国罗格斯-新泽西州立大学信息安全中心主任熊辉教授做了题为“Talent Analytics Prospects and Opportunities”的报告,针对应用于人力资源管理和人生职业规划的大数据技术进行了简要的介绍,以全新的角度介绍和使用数据挖掘技术。

最后,来自新南威尔士大学计算机科学及工程学院的林学民教授报告了“Advances in Big Graph Processing”。图是大数据的重要组成部分,林教授介绍了其团队近期在处理图方面的研究工作并该领域的未来进行了展望。

本次研讨会集中展现了大数据和人工智能领域的学术和产业前沿,对了解和确定大数据和人工智能领域的今后研究方向、促进大数据和人工智能产业发展具有重要意义。


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