中国计算机学会YOCSEF TDS《专题探索班》，新一代人工智能的基础与前瞻

人工智能诞生于上世纪60年代，其初衷是让机器像人一样认知、思考和学习，经过60年的发展，尤其是近年随着大数据和机器学习的快速发展，人工智能展现了很多全新的变化，正在加速迈向“2.0时代”。

科技部今年发布的“科技创新2030—重大项目”已经将人工智能进一步上升为国家战略。从学科发展的角度，人工智能覆盖的学科范围也越来越广，不仅包括计算机、自动控制、电子，还包括汽车、经济博弈、材料、生命科学等，涉及到国家安全、经济发展和社会生活等各个方面，相关的应用无处不在。

强人工智能认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的，可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。

本期CCFYOCSEF专题探索报告会“新一代人工智能的基础与前瞻”邀请到了机器学习、计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理领域重量级的专家学者做主题报告。他们将对新一代人工智能的基础学习理论、关键技术方法以及当前热点应用问题进行深入探索性的介绍，并对如何开展本领域前瞻性的研究等进行探讨。使参加者在了解学科专题基础、提高理论水平的同时，掌握本领域最新技术动态，了解未来技术趋势。

 

特邀讲者 

张长水，清华大学自动化系教授，IEEE Fellow

清华大学自动化系教授、博士生导师，智能技术与系统国家重点实验室副主任，IEEE Fellow。主要从事图像处理、信号处理、模式识别与人工智能、进化计算等研究领域的研究，和工业界有较多的合作。

李航，今日头条人工智能实验室主任，IEEE Fellow

李航，今日头条人工智能实验室主任，北京大学、南京大学客座教授，IEEE Fellow，ACM  杰出科学家，CCF高级会员。他的研究方向包括信息检索，自然语言处理，统计机器学习，及数据挖掘。他1988年毕业于日本京都大学电气工程系，1998 年获得日本东京大学计算机科学博士学位。

Philip Yu，美国伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)教授，ACM/IEEEFellow

美国伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)计算机科学系教授、IEEE/ACM Fellow。曾获2016年ACM SIGKDD创新奖，2013年IEEE CS技术成就奖，2003年IEEE ICDM研究贡献奖。在国际著名学术期刊及会议上发表论文 1 千余篇，论文引用超过88000次，申请专利300余项。曾任IEEE TKDE主编、ACM TKDD主编。曾获2013年ICDM十年最有影响论文奖和2014年EDBT Test of Time  Award。

杨强，香港科技大学教授，IEEE Fellow

香港科技大新明工程学讲座教授，计算机科学与工程系主任，同时是香港科大大数据研究所主任。他曾经是华为诺亚方舟实验室主任（2012-2014）。他是AAAI/IEEE/AAAS/IAPR  Fellow和ACM杰出科学家。他的主要研究兴趣是人工智能和数据挖掘。在2017年，他获得ACM  SIGKDD的杰出贡献奖，同年被选为IJCAI理事会主席。

王晓刚，香港中文大学副教授

2009年获得美国MIT博士，现为香港中文大学电子工程系副教授，主要研究方向包括视频监控、运动分析、目标跟踪及识别、人脸识别及机器学习等。他已在TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、NIPS等国际顶级杂志和会议上发表学术论文80余篇，相关工作被引用次数超过10000次。

企业讲者

庄  园，北京钢铁侠科技联合创始人

吴国斌，滴滴学术合作总监

 执行主席

唐杰，清华大学计算机系副教授

CCF  YOCSEF 学术委员会副主席、CCF杰出会员、杰出演讲者。清华-工程院知识智能联合实验室主任。研究兴趣包括：社会网络分析、数据挖掘和知识图谱。发表论文200余篇，引用9600多次（个人h-指数50）。主持了学术网络挖掘系统AMiner，吸引了220个国家/地区800多万独立IP访问。获北京市科技进步一等奖、人工智能学会科技进步一等奖、首届优青和CCF青年科学家奖等。

苗启广，西安电子科技大学教授

中国计算机学会（CCF）理事，CCF  YOCSEF 学术委员会主席、CCF杰出会员、杰出演讲者。2012年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”；  CCF人工智能与模式识别专委会委员，CCF计算机视觉专委会常务委员，CCF 大数据专委会委员，IEEE Senior Member。主要从事智能图像处理与机器学习、大数据挖掘等方面的研究。

2017年12月15日北京

地址：中科院自动化所新楼三层多功能厅

日程安排

报名方式

点击底部“阅读原文”即刻报名。

关于PaperWeekly

PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击「交流群」，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。

▽ 点击 | 阅读原文 | 进行报名