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2022-04
吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座—加拿大皇家科学院裴健院士主题讲座
讲座题目：漫谈可信数据科学与人工智能报 告 人：裴健 教授、加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士、ACM会士、IEEE会士讲座时间：2022年5月2日（星期一）上午10:00（北京时间）讲座地址：zoom会议号：865 3507 1109 密码：2022直播链接：https://www.koushare.com/lives/room/831868讲座摘要：数据科学与人工智能技术正在改变我们的世界。正因如此，在数据科学与人工智能研究和应用中，以人为本尤为重要。无论技术模型如...
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2022-04
人工智能学院系列学术活动（第20场）——美国弗吉尼亚大学电气与计算机工程系李骏东助理教授学术报告
题目：基于图的因果关系学习摘要：具备因果关系的学习能力被认为是人类智能的重要组成部分，是人工智能的基础。在因果关系学习中，一个基本的问题是理解特定操作（例如药物处方）对重要结果（例如治愈疾病）的因果影响，这对医疗保健、教育和电子商务等关键领域具有重大意义。解决该问题的一种普遍方法是直接使用观察数据。因为在许多情况下，替代的随机实验可能是昂贵的、耗时的，甚至是不道德的。然而，现有数据驱动的方法往...
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2022-04
人工智能学院系列学术活动（第19场）——美国密歇根州立大学李照剑助理教授学术报告
报告题目：Internet of Mobility: Cloud-Facilitated Privacy-Aware Collaborative Sensing and Control in Connected Mobility摘要:With the advent of 5G technology, there is a renewed interest in utilizing cloud computing to revolutionize mobility systems with big data and high-performance computing capabilities. Meanwhile, modern vehicles are equipped with advanced sensing and connectivity functional...
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2022-04
人工智能学院系列学术活动（第18场）——美国加州大学戴维斯分校计算机系张嘉洧助理教授学术报告
题目：图深度学习：图神经网络的研究与应用摘要：图神经网络是一种专门应用于图数据的深度模型。通常，图本身复杂的结构(各种类型的节点和链接)以及不同的属性(附加到节点和链接上)使得处理图数据非常具有挑战性。图神经网络已经被证明可以有效地捕捉图的结构和属性信息，而且学到的表征也可以在各种下游应用任务中获得良好的性能。在本讲座中，将介绍张嘉洧在图神经网络方面的最新研究工作，包括GResnet、DifNet、和Graph-Bert...
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2022-04
人工智能学院系列学术活动（第17场）——北卡罗来纳大学教堂山分校信息与图书馆科学学院王悦助理教授学术报告
题目：面向专业搜索任务的可解释信息检索模型摘要：在专业搜索任务中，如精准的医学文献搜索，一个查询往往涉及多个方面的信息。为了评估一个文献的相关性，搜索者必须不厌其烦地验证查询中的每一个方面，并遵循特定任务的逻辑来做出相关性的判断。在这种情况下，搜索者所做的相关性判断是解构化的，而不是传统的单变量（二元或分级）的相关性判断。理想情况下，搜索引擎应该可以支持搜索者的工作流程，并遵循同样的步骤来预测...
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2022-03
美国牛津大学Sir Michael Brady教授学术报告
Time: 19:00 (GMT+8), Friday, 11th March 2022Zoom ID: 85652023554Password: 2022Introduction of the SpeakerProfessor Sir Michael Brady FRS FREng FMedSci is Professor in the Department of Oncology, University of Oxford, having retired in 2010 as Professor in Information Engineering. Prior to this, he was Senior Research Scientist in the Artificial Intelligence Laboratory, MIT. Until recently, he w...
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2022-03
人工智能学院系列学术活动（第16场）——唐晨博士学术报告
报告题目：声学反演成像报告简述: 复杂介质高精度成像在地球物理学和医学领域中拥有重要的应用价值。一般来说，高精度成像的过程可以被抽象为对一个数学反问题进行求解：即通过对模型参数的训练，来使模拟信号最接近真实信号。一个好的训练过程，需要在初值建立，最优化算法，模拟精度，训练效率，和质量控制等诸多方面进行考虑。本报告列举了声学反演成像中的几个问题，并对作者在过去数年中的一些研究工作做简要介绍。报告人...
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2021-12
吉林大学王湘浩人工智能杰出学者 系列讲座（第二场）——朱军教授主题报告会
根据吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座活动安排，人工智能学院、计算机科学与技术学院和软件学院联合举办了吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座（第二场），邀请清华大学朱军教授作主题报告。时间安排：2022年1月3日（星期一）上午9:00-11:30地点安排：中心校区东荣会议中心报告厅报 告 人：朱 军 清华大学教授、人智所所长报告主题：深度学习的对抗攻击与防御摘 要：在开放、动态、强对抗的应用环境中，人...
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2021-12
人工智能学院教师沙龙（5）——国家自然科学基金申报经验分享会
时 间：2021年12月31日（星期五）上午9:30地 点：正新楼人工智能学院智慧教室主持人：常 毅 科研院院长、人工智能学院院长主 题：国家自然科学基金申报经验分享主讲人：1.王 鑫 人工智能学院助理教授 2.姚美宝 人工智能学院助理教授参加人：人工智能学院全体教
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2021-12
人工智能学院系列学术活动（第15场）——美国弗吉尼亚大学计算机系王宏宁副教授学术报告
TiTle：Taming Latent Factor Models for Explainability题目：驯服隐变量模型以实现推荐系统中的可解释性Abstract:Latent factor and neural network models have achieved great success in personalized recommendations, but they are also notoriously difficult to explain. In this talk, I will share our recent effort in integrating regression trees and generative models to guide the learning of latent facto...
