钛坦白第32期:AI已来之机器学习1

钛坦白第32期:AI已来之机器学习1

汇聚人工智能领域资深学者、技术专家、创新创业者、投资人、媒体人,带你关注最有价值的应用,探讨最核心的问题,触摸人工智能技术的边缘。

活动时间: 2017年03月06日 19:00 - 2017年03月08日 21:00

活动地点:钛坦白 | 人工智能(微信群)

会议状态: 已结束

报名参会:0 人

钛坦白“AI已来”系列,重启啦~~~

相信很多人还有印象,在钛坦白第27期、28期,我们一共请来12位钛客,分别围绕“语音/语义识别”“自然语言处理”和“计算机视觉”进行了精彩分享(看往期干货文章:http://www.tmtpost.com/tag/1508094)。在分享中,其实已经无法避免地涉及到了“机器学习”的内容,但机器学习仍然值得我们专门用几期来探讨。

机器学习之于人工智能的意义

机器学习,简单来说就是让机器自己去学习,通过学习到的知识来指导进一步的判断。它是人工智能的一个非常重要的理论基础。

为什么这么说呢?在人的智能活动中,推理、联想与学习是三大主要功能。其中,推理与联想也只能通过学习才能不断完善与充实。如果机器能学习了,会怎么样呢?“真正的大师永远都是学徒”,这样不知疲倦地学习下去,人工智能才真的“智能”,才真的会让人产生危机感,AlaphGO已经让很多人认识到了这一点。

机器通过什么学习呢?简单来说就是数据。数据越多,它越聪明。所以机器学习非常广泛地应用在上面提到的语音/语义识别、自然语言处理、计算机视觉,等等。它已经,并且将继续改变甚至颠覆各行各业,把许多不可能变成可能。

单拿医疗领域来说,人类大脑对于人类来说非常复杂、难以探究,现在已经有科学家尝试通过机器学习来处理海量大脑数据,发现大脑活动的模式来预测我们的感知,这不仅能应用在精神疾病、脑创伤修复,还将带来更多新的发现;今年初,美国启动了“癌症先进计算解决方案的联合设计”,也是希望借助于机器学习加速抗癌研究……随着大量数据的积累、应用,机器学习将发挥越来越重要的作用。

机器学习如此重要,让我们一起进入——

钛坦白第32期:AI已来之机器学习1

本期我们请来了来自微软亚洲研究院、清华大学、阿里云的钛客,他们将分享对机器学习的思考。以下是具体介绍:

3月6日(周一)19点-20点

微软亚洲研究院主管研究员秦涛:深度学习的若干前沿问题

秦涛博士在国际会议和期刊上发表学术论文100余篇,曾/现任机器学习及人工智能方向多个国际大会领域主席或程序委员会成员,曾任多个国际学术研讨会联合主席。他是中国科学技术大学博士生导师,IEEE、ACM会员。他和他的团队的研究重点是深度学习、强化学习的算法设计、理论分析及在实际问题中的应用。

3月7日(周二)19点-20点

清华大学交叉信息研究院助理教授、杉数科技科学家李建:深度学习在时空大数据分析中的应用

李建博士是清华大学交叉信息研究院助理教授、博士生导师、杉数科技科学家。在主流国际会议及刊物上发表专业论文60余篇,并获得了VLDB 2009 、ESA 2010最佳论文奖。入选清华211基础研究青年人才支持计划、教育部新世纪人才支持计划。其研究方向主要是算法设计与分析,机器学习与深度学习,随机优化与组合优化。

3月8日(周三)19点-20点

阿里云人工智能科学家、人工智能孵化团队负责人闵万里:数据挖掘大赛KDD Cup 2017 背后的人工智能实践

闵万里博士是千人计划专家,同济大学客座教授,2017 KDD CUP 大赛出题者。14岁被中科大少年班录取,19岁赴美攻读物理学硕士,后获得芝加哥大学统计学博士学位。先后在IBM TJ Watson Research Center及 Google 担任研究员。2013年加入阿里巴巴,参与主导了杭州城市大脑、饿了么人工智能调度等大型AI项目。

闵万里博士长期从事机器学习理论研究与应用算法研发,在脑电波(EEG)解析、高维数据挖掘、随机过程理论、时间序列分析、网络流理论等领域获得多项国际专利。2011年发表的道路交通流预测研究,是该领域全球五年来被引用次数最多的论文之一。曾推动纽约、新加坡、瑞典等地的智慧城市创新。

连续三晚,每晚1小时的干货分享+垂直人群交流,欢迎人工智能相关从业者、投资人报名。

大家应该注意到了这是“AI已来之机器学习1”,后面当然还有2啦~~~

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