大数据、深度学习与人工智能 2019-08-05

报告题目:  大数据、深度学习与人工智能

报告人: 马尽文教授(北京大学数学科学学院信息与计算科学系)

时间：2019年8月5日（周一）下午3点开始

地点：BEAT365唯一官网315会议室

欢迎广大师生前来参加！

摘要:  随着信息技术的快速发展，我们已经进入了一个新的大数据时代，同时也面临着新的挑战和机遇。本报告首先分析了大数据产生的根源和挑战，然后对深度学习的思想、数学模型、学习算法及其应用进行了分析和介绍，最后讨论了深度学习对人工智能的作用和影响。

马尽文教授简介：1992年毕业于南开大学概率论与数理统计专业，获理学博士学位。现为北京大学数学科学学院信息与计算科学系教授、博士生导师。从上世纪九十年代初开始从事人工神经网络和学习算法方面的理论及其应用研究，涉及的领域包括神经计算、模式识别、生物信息、机器学习、计算机视觉、智能信息处理等方面。曾先后赴香港中文大学计算机科学与工程学系、日本理化学研究所(RIKEN)脑科学研究所、美国康乃尔大学卫理公会医院生物信息中心进行合作研究和访问，担任研究员或科学家。目前已发表学术论文150余篇，其中被SCI收录60余篇，被引用2500余次，单篇最高引用达800余次（根据Google学术搜索计算）,多篇论文发表在《Neural Computation》、《IEEE Trans. on System, Man and Cybernetics, Part B》、《IEEE Trans. on Image Processing》、《IEEE Trans.on Neural Networks and Learning Systems》、《Neural Networks》、《Pattern Recognition》等国际著名期刊和SIGIR、SIGKDD、CVPR、NIPS、ICML等顶尖国际学术会议文集上。在高斯混合模型的参数学习和自适应模型选择方面建立了一套系统的理论和有效的学习算法,并被广泛地应用于聚类分析、模型识别和图像处理的等领域。先后主持与承担国家自然科学基金项目8项、国家科技重大专项课题3项和省部级及横行科研基金项目10余项。担任或曾担任中国电子学会信号处理分会常务委员，中国工业与应用数学学会理事， 《Mathematical Computation》《The Scientific World Journal》、《Journal of Industrial Mathematics》、《信号处理》等杂志的主编或编委。并多次担任ISNN, ICIC, ICONIP, ICSP等重要国际学术会议的程序委员会议委员，并且10余次被邀请在国际学术会议上做大会邀请报告。目前主要针对大数据的挑战进行数据挖掘、机器学习和智能信息处理和图像搜索等方面的研究，包括计算机视觉、图像处理、文本检测和挖掘、曲线聚类、时间序列的分析与预测等方面。