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中国最强的人工智能学术会议来了

时间:2017-06-10 23:58来源:香港现场开奖 作者:本港台直播 点击:
学术引领,创新为先 人工智能技术风潮正以摧枯拉朽之势席卷全球,所及之处,颠覆行行业业,改变你我的生活。而学术研究中的每一次新理论提出,旧问题攻克,都令这股力量更强

学术引领,创新为先

人工智能技术风潮正以摧枯拉朽之势席卷全球,所及之处,颠覆行行业业,改变你我的生活。而学术研究中的每一次新理论提出,旧问题攻克,都令这股力量更强大——它是浪潮的原动力,是预知未来的风向标。

7月22-23日,本年度中国人工智能学术会议最强音——2017中国人工智能大会(CCAI 2017)即将在杭州国际会议中心唱响。

由中国科学院院士谭铁牛、阿里巴巴技术委员会主席王坚、香港科技大学计算机系主任杨强、蚂蚁金服首席数据科学家漆远、南京大学教授周志华共同甄选本年度海内外最值得关注的学术进展,汇集超过40位学术带头人,8场权威专家主题报告,4场开放式专题研讨会,直播,届时将有超过2000位人工智能专业人士将参与本次会议。

会聚世界级学术带头人

各国年度关键进展完整呈现

多位世界级专家将在Keynote报告中分享人工智能关键领域的学术进展,还将带来与企业界应用结合的最新实战案例,内容涵盖了商务智能中机器学习与知识解释的结合、监督弱化分类、人工智能系统安全、金融实践等多个领域。他们还将介绍各国的人工智能技术的最新进展。

如果人工智能技术在关乎生计的领域应用不当,可能会对人类生活和经济造成威胁,机器学习技术奠基人之一,美国人工智能协会的前任主席、国际机器学习协会的创始主席Thomas G. Dietterich教授将介绍如何通过适当的算法确保人工智能系统安全,并综合考虑“已知的未知”情况(对不确定情形有一个明确模型)以及“未知的未知”情况(模型不完整或错误)。此外,他还将分享针对生态系统管理进行风险敏感型规划,并针对机器学习技术在开放领域应用进行异常监测的场景,同时展示从这些工作中获取的示例。

Dietterich教授曾参与撰写了美国白宫发布的两份重磅AI报告《为人工智能的未来做准备》和《美国国家人工智能研究与发展策略规划》。

德国人工智能研究中心(DFKI)的科技总监Hans Uszkoreit负责领导德国人工智能研究中心的柏林站点及其语言技术实验室。他在信息提取、跨语言IR、问题解答、解析、机器翻译和深层语言处理等方面都有深入研究。HansUszkoreit将分享如何在商务智能应用中将机器学习和基于知识的解释相结合。方法包含了不同类型的机器学习和基于知识的自然语言理解技术,能够充分利用知识图片和各种其他结构化数据源,实现信息的互补。在这种方法中,文本分析管道被嵌入在开源大数据分析平台Apache Flink中,能够支持近乎实时地快速处理海量数据。

基于大数据的机器学习取得了巨大的成功。然而,有许多应用领域都禁止使用大量标签数据。日本理化学研究所先进智能研究中心主任Masashi Sugiyama将介绍监督弱化分类方面的最新研究进展,包括两组未标记数据分类、正面数据和未标记数据分类、半监督分类的新方法和补充标签分类,以及日本研究者在人工智能领域的科研进展。

此外,中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅,香港科技大学计算机系主任、AAAIFellow 杨强,蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远,澳大利亚新南威尔士大学教授、AAAI执行委员Toby Walsh等嘉宾的主题报告值得期待,众多顶级专家都将在现场分享前沿技术观点。

既研讨技术,亦结交朋友

本次大会还将开设4个主题论坛,通过语言智能与应用、智能金融、人工智能的科学与艺术、人工智能青年四个方面展开解读和互动讨论。每个论坛策划都独具匠心。现场保留了充分的互动时间,让与会者与专家之间有深度的沟通和交流。在CCAI,参会者既能研讨前沿学术,亦能结交志趣相投的朋友。

人工智能已不单单是刷新正确率的竞赛,抑或全民参与的新闻事件,它早在为各行各业的先行者们创造着实实在在的利润和商业价值。而且,随着算法改进、硬件升级、架构优化,atv,应用人工智能技术带来的收益还会越来越高。假如还未考虑在公司业务中应用人工智能技术,就有被对手超越的风险。智能金融论坛将由蚂蚁金服人工智能部技术总监李小龙担任论坛主席,同时将邀请了多位拥有在人工智能和金融行业实践领域结合的实践上有丰富经验的专家共同参与,围绕人工智能在金融领域的应用问题及应用场景为核心进行重点讨论。

近年来随着大数据和深度学习技术的成功应用,NLP技术得到了高度关注。面对理论困难和应用需求的双重夹击,如何通过产学研多方的通力合作冲出突围,迈向智能科学的制高点,则是目前该领域面临的重要挑战。这也是设立语言智能与应用论坛的目的,由中科院自动化研究所研究员宗成庆担任主席。据悉,这场论坛将针对包括如下问题在内的若干主题展开深入讨论:目前自然语言处理面临的最大问题是什么?什么方法或技术有可能成为深度学习之后的黑马?学术界和企业界各自关注NLP技术的哪些方面?产学研合作的成功模式应该是什么样子?相信论坛嘉宾之间的精彩PK、台上台下的互动探讨一定会对该领域的研究和技术开发带来有益的参考。

(责任编辑:本港台直播)
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