贺兰山学术讲座(第二十二、二十三期)暨信息论坛第八场学术报告

发布日期:2018-09-25 浏览次数:

时间2018.9.26下午230

地点:信息工程学院网络安全实验室(410

报告题目:面向新一代人工智能的类脑视觉计算

报告摘要

人工智能已经走过六十多年历程,从经典人工智能发展到了以深度学习为代表的机器学习。中国《新一代人工智能发展规划》将人工智能提到国家战略的高度,指明了我国未来十五年人工智能发展的目标和主要内容。国家新一代人工智能的终极发展目标是研究强人工智能。强人工智能也称通用人工智能(AGI),是指达到人类水平的(因而超越人类)、能够自适应地应对外界环境挑战的、具有自我意识的人工智能。这种AI能否实现?如何实现?何时能实现?本报告将以类脑视觉计算为例,初步展示发展新一代人工智能的可行技术路线。

报告人简介

田永鸿,北京大学教授,博士生导师。主要研究方向为视频大数据分析处理、机器学习与类脑计算。累计主持国家重点研发计划项目、国家自然基金重点项目、863计划课题、北京市科技计划重大项目等国家与省部级项目20余项,在IEEE TPMAI/TIP/TNNLS/ TMM/TVSVT/TKDEACM CSUR/TOMM/TOISIJCV/PR等期刊和NIPS/ICCV/CVPR/ AAAI/ECCV/ACM MM等会议发表学术论文180余篇,获欧洲信号处理学会JIVP期刊2015年度最佳论文奖,拥有美/中国发明专利57项,获2017年国家技术发明二等奖、2010年国家科技进步二等奖、2015年中国电子学会技术发明一等奖、2009年教育部科技进步一等奖以及2016年中国专利优秀奖。目前,他()担任国际期刊IEEE TCSVTIEEE TMMIEEE MultimediaIEEE Access编委,()IEEE ICME 2015IEEE BigMM 2015IEEE ISM 2015IEEE MIPR 2018/2019程序委员会共同主席,并任ACM MM 2009等十余个国际会议组委会成员,以及IEEE CVPRIEEE ICCVACM KDDACM MMAAAIECCV等顶级国际会议程序委员会委员。

报告题目:可视媒体视觉计算

报告摘要

图像、视频、三维模型等可视媒体是人类获取信息、认知世界的重要途径,其解析能力已成为计算与智能技术发展的重要标志。以图像视频为例,2025年全球图像视频规模将达到80ZB,但据IDC预测其中仅3%已被有效解析。因此,海量可视媒体的有效解析已经成为亟需解决的重大挑战。本报告将围绕隐含在可视媒体内容中的空频相关、结构互补、特征成簇等关联,介绍课题组在可视媒体视觉计算模型与方法等方面取得的进展,以及相关模型方法在视觉显著计算、场景内容解析、对象语义理解等领域的应用。

报告人简介:

李甲,博士,北京航空航天大学特聘研究员,博士生导师。主要研究方向为数据驱动的视觉计算。先后主持和参与国家自然科学基金重点/面上项目和国家863计划课题等纵横向项目20余项,在IEEE TPMAI/TIP/TNNLS/TMM/TCSVTIJCV/PR等期刊和NIPS/ICCV/CVPR/ AAAI/ECCV/ACM MM等会议发表学术论文50余篇,中国美国专利授权20项,出版英文专著1部。入选北京市科技新星计划,获北京市优秀博士学位论文和中国科学院优秀博士学位论文,教育部科学技术进步奖一等奖、IEEE国际会议BigMM 2015唯一最佳论文奖等奖励。目前是IEEE/CCF/CIE高级会员,担任中国计算机学会的计算机视觉专委委员、虚拟现实与可视化技术专委委员,以及中国图象图形学学会视觉大数据专委委员,并兼任国际期刊IET Computer Vision编委、Frontier of Computer Science青年编委、International Journal of Multimedia Data Engineering and Management编委。

 

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