報告日期：2018年7月9日

報告時間：15:30

報 告 人：孫富春 教授（清華大學）

報告地點：長安校區(qū) 物理學與信息技術學院六層學術報告廳（致知樓3623）

主辦單位：物理學與信息技術學院

報告摘要：

本報告分析了以深度學習為代表人工智能的成功與不足，給出了人工智能發(fā)展的四元結構理論，給出了從硅云計算、網(wǎng)絡計算，再到生物計算的人工智能發(fā)展圖譜。在此基礎上，重點介紹了后深度學習時代的主要理論方法，包括可解釋人工智能、語義理解、經(jīng)驗學習和模仿學習、小樣本表示學習、偏好學習等。最后是人工智能面臨的挑戰(zhàn)和展望。

報告人簡介：

孫富春，清華大學計算機科學與技術系教授，博士生導師，清華大學校學術委員會委員，計算機科學與技術系學術委員會主任，智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室常務副主任。兼任擔任國家重大研發(fā)計劃機器人總體專家組成員，國家自然基金委重大研究計劃“視聽覺信息的認知計算”指導專家組成員，中國人工智能學會認知系統(tǒng)與信息處理專業(yè)委員會主任，中國自動化學會認知計算與系統(tǒng)專業(yè)委員會主任，國際刊物《IEEE Trans. on Fuzzy Systems》，《IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics: Systems》《Mechatronics》和《International Journal of Control, Automation, and Systems (IJCAS)》副主編或領域主編，國際刊物《Robotics and Autonumous Systems》和《International Journal of Computational Intelligence Systems》編委，國內(nèi)刊物《中國科學：F輯》和《自動化學報》編委。