【上海人工智能大讲堂暨“星河Talk”】香港大学马毅：通过闭环转录学习高维数据里的低维结构 | 活动预告

在深度神经网络和人工智能复兴的十年中，深度学习取得重大突破，多模态、巨型数据集飞速发展，但在深度学习下的众多复杂因素中，如何判断哪些是不可或缺的本质因素，哪些是无效的冗余因素，是深度学习理论发展的难题。

本期上海人工智能大讲堂AI TALK暨星河TALK邀请香港大学数据科学研究院院长、加州大学伯克利分校电子工程与计算机系教授马毅带来最新研究成果分享, 通过“闭环”反馈和博弈，以从高维数据中学习低维结构的角度阐明理解深度网络的方法。

本期AI TALK由上海市经济和信息化委员会、徐汇区人民政府指导，上海人工智能实验室和全球高校人工智能学术联盟（GAIAA）主办。

01.

活动信息

报告题目：

《通过闭环转录学习高维数据里的低维结构》

活动时间：

2023年4月4日（周二） 13:30-16:00

活动地点：

上海市徐汇区云锦路701号AI TOWER

02.

主讲人介绍

马毅

香港大学数据科学研究院院长

加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系教授

研究兴趣主要包括计算机视觉、高维数据分析和集成智能系统。马毅于1995年获得清华大学自动化和应用数学学士学位，1997年获得电气工程与计算机科学（EECS）和数学两个硕士学位，2000年获得加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学博士学位。2000年至2011年在美国伊利诺伊大学香槟分校电子与计算机工程系任教，2009年至2014年在微软亚洲研究院担任首席研究员、视觉计算组主任，2014年至2017年在上海科技大学信息科学与技术学院任执行院长，于2018年加入加州大学伯克利分校电子工程与计算机系。

在计算机视觉、广义主成分分析和高维数据分析方面发表了约60篇期刊论文，120篇会议论文，以及三本教科书；在2004年获得美国自然科学基金优秀青年学者奖，在2005年获得美国海军研究局青年研究奖；曾获得1999年国际计算机视觉大会（ICCV）马尔奖（David Marr Prize）， ECCV 2004年和ACCV 2009年最佳论文奖；曾担任2013年ICCV的程序委员会主席和2015年ICCV的大会主席；IEEE、ACM和SIAM会士。

03.

主持人介绍

王延峰

上海人工智能实验室主任助理、教授

全球高校人工智能学术联盟秘书长

国家发改委人工智能专家委员会委员、科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目指南专家组成员。主要研究方向为人工智能、智慧医疗、新兴信息技术商业应用。

04.

AI观察团

本次活动我们还邀请到三位上海人工智能实验室青年科学家作为AI观察团成员与马毅教授深入交流互动：

陈恺

上海人工智能实验室青年科学家

陆超超

上海人工智能实验室青年科学家

戴勃

上海人工智能实验室青年科学家

05.

立即加入TALK交流群

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如果您想与我们进一步交流或对讲座有任何疑问，请添加TALK小助手微信（id：xiaosadeniu22），备注「AITALK&星河Talk」进行咨询。

06.

报名方式

此次活动是一场公益线下讲座，参会人数限制在 50 人左右。感兴趣的读者可以点击阅读原文填写问卷报名。工作人员会将审核结果反馈至报名邮箱，凭报名成功邮件方可入场，请注意查收。

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上海人工智能大讲堂（Shanghai AI Talk）是在上海市经济与信息化委员会和上海市徐汇区政府的指导下开展的系列公开讲座，致力于面向大众传播人工智能最前沿的洞见与思考。自2019年开设以来，邀请到了国内外人工智能领域有影响力的专家、学者，以及与人工智能有示范性的结合应用案例的行业领袖。

上海人工智能实验室学术论坛之“星河TALK”由上海人工智能实验室主办，不定期邀请全球顶尖学者作为嘉宾，线上线下分享学术成果、探讨科技前沿。