“拓界”读书会 | 第一季“DeepAI+”讲者招募

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同济大学学生科学技术协会

“拓界”读书会

第一季 "Deep AI+"讲者招募

第一季 主题简介

“DeepAI+”，从“全局”的角度聆听关于人工智能（AI）和机器学习的有趣讨论

 众所周知，AI技术已经在计算机视觉、自然语言处理等“传统”智能问题上做出了相当多的贡献。作为当前的热门前沿学科，其已经对全局的科学研究范式产生了不可估量的影响。由此，AI技术逐渐延展出很多变式，成为交叉学科发展的新契机。但受限于场景迁移，这些创新潜能却鲜为人所挖掘。

     此外，在现有的“AI+”的研究中，神经网络成为一把拟合决策的“万能钥匙”，但缺乏对于场景与解决方案的匹配。在算力成指数级增长的环境中，这样的“交叉”无法彻底解决传统行业中的问题。未来的“AI+”，应该将应用落地更多聚焦在具体的学科场景中。在此，“拓界”希望能借助你的创意和想法，共同探讨将AI下沉进各类传统学科的可能性，创造出新的研究范式，以全新的视角解决传统领域的问题。

     本季“拓界”以“DeepAI+”为话题，邀请讲者深入剖析某个学科领域的具体问题，并讲述与“以AI技术为主的解决方法”的相关论文，就“如何做AI交叉”进行深入思考；或分享针对传统行业的非常规机器学习、深度学习模型。

希望通过本季“Deep AI+”的专题读书会，我们能够一起探讨和交流“How to make AI+ deeper”。让研究AI理论的学者意识到“神经网络”不能解决所有问题，要在更加理解传统行业场景的基础上，充分发挥AI的潜能；同时也希望能够让做传统学科的老师和学生们理性认知AI工具，它们既不是万能钥匙也不是毫无理论支持的拟合工具。

主题发起人介绍

马腾，土木工程学院2020级博士研究生，同济大学学生科学技术协会副主席。研究方向：数据驱动动力系统重构、钝体空气动力学。

第一季 讲者招募

如果你从事AI领域交叉学科理论框架研究，了解一些非常规的AI框架；如果你重视探索AI重塑传统学科问题的路径，可以抽象具体场景到AI模型；

     如果你实践AI+的学术道路，可以对某一交叉方向中AI模型的作用进行解读；

     如果你觉得在AI交叉传统场景的研究旅途上孤独前行，找不到交流的平台。

     如果你希望在AI交叉的研究中找寻更多的灵感，探索未曾设想的AI for science。

     那么诚挚地邀请您，加入“DeepAI+”读书会分享团队，这里有充满激情的同路人在等您！

第一季读书会分享团队主题包括但不限于：

1. 面向交叉领域的非常规AI框架

2. 发掘科学机理和问题的AI方法

3. 传统学科问题的AI场景重塑

4. 传统学科AI解决方案类型归纳

5. 其他有趣的AI+议题

注：本次分享会欢迎各位对上述问题有自己见解的研究生和本科生参加，不局限于分享自己的工作（当然亮眼的代表作绝对欢迎）。我们更愿意看到大家从自身的角度站在前人工作的肩膀上探索AI+的可能性。

请有意报名&交流的同学扫描下方的二维码填写信息，提供个人基本信息、分享主题、参考文献等。后续发起人讲根据报名信息联系讲者。

重要时间节点：

1. 演讲者报名时间：2022.5.4-2022.5.17
   

2. 演讲者主题确定：2022.5.11-2022.5.17

3. 议程公布&观众报名：待定

4. Deep AI+发布会：待定

讲者报名通道：

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文案 ｜ 潘   琪、帅   婧

编辑 ｜ 沙易雯、王远嘉

校审 ｜ 马   腾、郭宇婷

责编 ｜ 孙羽捷、张绣宇

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