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报告题目:“进化宽度学习”的创新理论研究及应用
报告人: 高尚策,副教授,博导
报告时间: 2020年10月28日(周三)下午2:00
报告形式: 腾讯会议
会议ID: 875 831 382(密码:123456)
主办单位: bat365中文官方网站
报告摘要:
本报告聚焦人工智能重大科学前沿问题,以突破深度学习的基础机理、模型和算法瓶颈为重点,从宏观的进化理论以及微观的单个神经元结构出发,在树突状神经元模型的基础上,提出“进化宽度学习”的创新理论。具体而言,以单个神经元为研究对象,考虑其庞大的树突状连接结构,构建宽度结构下的单独神经元学习模型,进而从统计、结构和抽象三个理论支柱出发,利用智能优化和智能学习的核心算法实现“进化宽度学习”,并以智能视频分析与监控为例,面向这种大规模、动态、多目标复杂优化的大数据分析与挖掘问题,实施以应用为驱动的研究。
报告人简介:
主要从事人工智能、神经网络以及进化计算等领域的研究,主持日本文部省自然科学基金、中国国家自然科学基金项目、教育部博士点基金项目、中央高校项目、上海市人才引进项目等科研项目20余项。获上海市“晨光学者”及“青年科技启明星”等学术奖励称号,获日本情报处理协会(IPSJ)研究贡献奖、日本电子情报通信协会(IEICE)优秀学者奖、IEEE PIC大会最佳论文奖,美国IEEE Senior Member。
在《IEEE Trans. Cybernetics》、《IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE/ACM Trans. Computational Biology and Bioinformatics》、《IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics: Systems》、《IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems》、《IEEE Trans. Vehicular Technology》、《IEEE Internet of Things Journal》和《IEEE Trans. Big Data》等期刊上发表论文逾100篇。担任国际人工智能大会AAAI和 NeurIPS的程序委员会委员, 第四届亚洲人工智能技术大会的大会主席, 为IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, IEEE Access, Mathematical Problems in Engineering等SCI期刊的副主编。