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人工智能学院2020年系列学术活动(第三场)——北京交通大学于剑教授学术报告

发布时间:2020-01-03 点击:


报告题目:基于认知的机器学习公理化

报告内容:在大数据时代,因应用需求的驱动,大量新机器学习方法不断产生。 这些新算法理论依据各异,彼此之间的关系极其复杂,对学习算法的使用者要求极高。但是, 儿童的学习能力虽高, 却不能掌握现今机器学习的理论。 是否能够提出一套符合人类认知的机器学习理论,是当前一个亟待解决的问题。本次报告试图提出一个统一基于认知的机器学习公理化框架,  其基本假设是: 归哪类,像哪类;像哪类,归哪类。该机器学习理论可以推演出归类方法的三条设计原则, 以统一的方式重新解释了数据降维、密度估计、回归,聚类和分类等问题,而且与日常生活中的认知原则一致。

报告人介绍:于剑,现任北京交通大学人工智能研究院常务副院长,二级教授,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会第九届主任(2020-2023),CAAI副秘书长兼常务理事,CAAI机器学习专业委员会副主任。著有学术专著《机器学习:从公理到算法》,是CAAI组织编写教材《人工智能导论》的执行主编。

报告时间:2020年1月10日 星期五 10:00am

报告地点:人工智能学院(中心校区行政楼601)

主办单位:人工智能学院

 

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