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微軟研究院、清華大學、阿里云的人工智能專家,將分享對機器學習的思考 | 鈦坦白第32期

機器學習是人工智能的一個非常重要的理論基礎。它已經(jīng),并且將繼續(xù)改變甚至顛覆各行各業(yè),把許多不可能變成可能。

鈦坦白“AI已來”系列,重啟啦~~~

相信很多人還有印象,在鈦坦白第27期、28期,我們一共請來12位鈦客,分別圍繞“語音/語義識別”“自然語言處理”和“計算機視覺”進行了精彩分享(看往期干貨文章:http://www.chcmb.cn/tag/1508094)。在分享中,其實已經(jīng)無法避免地涉及到了“機器學習”的內容,但機器學習仍然值得我們專門用幾期來探討。

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機器學習之于人工智能的意義

機器學習,簡單來說就是讓機器自己去學習,通過學習到的知識來指導進一步的判斷。它是人工智能的一個非常重要的理論基礎。

為什么這么說呢?在人的智能活動中,推理、聯(lián)想與學習是三大主要功能。其中,推理與聯(lián)想也只能通過學習才能不斷完善與充實。如果機器能學習了,會怎么樣呢?“真正的大師永遠都是學徒”,這樣不知疲倦地學習下去,人工智能才真的“智能”,才真的會讓人產生危機感,AlaphGO已經(jīng)讓很多人認識到了這一點。

機器通過什么學習呢?簡單來說就是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)越多,它越聰明。所以機器學習非常廣泛地應用在上面提到的語音/語義識別、自然語言處理、計算機視覺,等等。它已經(jīng),并且將繼續(xù)改變甚至顛覆各行各業(yè),把許多不可能變成可能。

單拿醫(yī)療領域來說,人類大腦對于人類來說非常復雜、難以探究,現(xiàn)在已經(jīng)有科學家嘗試通過機器學習來處理海量大腦數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)大腦活動的模式來預測我們的感知,這不僅能應用在精神疾病、腦創(chuàng)傷修復,還將帶來更多新的發(fā)現(xiàn);今年初,美國啟動了“癌癥先進計算解決方案的聯(lián)合設計”,也是希望借助于機器學習加速抗癌研究……隨著大量數(shù)據(jù)的積累、應用,機器學習將發(fā)揮越來越重要的作用。

機器學習如此重要,讓我們一起進入——

鈦坦白第32期:AI已來之機器學習1

本期我們請來了來自微軟亞洲研究院、清華大學、阿里云的鈦客,他們將分享對機器學習的思考。以下是具體介紹:

3月6日(周一)19點-20點

微軟亞洲研究院主管研究員秦濤:深度學習的若干前沿問題

秦濤博士在國際會議和期刊上發(fā)表學術論文100余篇,曾/現(xiàn)任機器學習及人工智能方向多個國際大會領域主席或程序委員會成員,曾任多個國際學術研討會聯(lián)合主席。他是中國科學技術大學博士生導師,IEEE、ACM會員。他和他的團隊的研究重點是深度學習、強化學習的算法設計、理論分析及在實際問題中的應用。

3月7日(周二)19點-20點

清華大學交叉信息研究院助理教授、杉數(shù)科技科學家李建:深度學習在時空大數(shù)據(jù)分析中的應用

李建博士是清華大學交叉信息研究院助理教授、博士生導師、杉數(shù)科技科學家。在主流國際會議及刊物上發(fā)表專業(yè)論文60余篇,并獲得了VLDB 2009 、ESA 2010最佳論文獎。入選清華211基礎研究青年人才支持計劃、教育部新世紀人才支持計劃。其研究方向主要是算法設計與分析,機器學習與深度學習,隨機優(yōu)化與組合優(yōu)化。

3月8日(周三)19點-20點

阿里云人工智能科學家、人工智能孵化團隊負責人閔萬里:數(shù)據(jù)挖掘大賽KDD Cup 2017 背后的人工智能實踐

閔萬里博士是千人計劃專家,同濟大學客座教授,2017 KDD CUP 大賽出題者。14歲被中科大少年班錄取,19歲赴美攻讀物理學碩士,后獲得芝加哥大學統(tǒng)計學博士學位。先后在IBM TJ Watson Research Center及 Google 擔任研究員。2013年加入阿里巴巴,參與主導了杭州城市大腦、餓了么人工智能調度等大型AI項目。

閔萬里博士長期從事機器學習理論研究與應用算法研發(fā),在腦電波(EEG)解析、高維數(shù)據(jù)挖掘、隨機過程理論、時間序列分析、網(wǎng)絡流理論等領域獲得多項國際專利。2011年發(fā)表的道路交通流預測研究,是該領域全球五年來被引用次數(shù)最多的論文之一。曾推動紐約、新加坡、瑞典等地的智慧城市創(chuàng)新。

連續(xù)三晚,每晚1小時的干貨分享+垂直人群交流,歡迎人工智能相關從業(yè)者、投資人報名。

大家應該注意到了這是“AI已來之機器學習1”,后面當然還有2啦~~~

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