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ADL,一直走在学科前沿的讲习班

阅读量:136
2019-09-27

9月23日,CCF秘书长杜子德来到ADL103《群体智能计算》讲习班现场,向本期学术主任,北京航空航天大学特聘研究员童咏昕颁发感谢牌,并向全体学员介绍ADL的初衷、宗旨与目标。杜子德表示,CCF有庞大的专家队伍做支撑,ADL会一直走在学科前沿。

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CCF秘书长杜子德在ADL103《群体智能计算》讲习班讲话

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杜子德为童咏昕颁发感谢牌

杜子德表示,CCF开设学科前沿讲习班(ADL),比其他机构具有更大的优势,是由于CCF有庞大的专家队伍,有这些资深专家做支撑,ADL会一直走在学科前沿。这些学界、业界的专家愿意为学会做贡献,他们来到ADL的讲台,围绕计算领域的不同方向,深入系统地讲解该领域最前沿的理论、技术和发展趋势,以满足青年学者学术发展的需要。接下来,ADL会采取一系列措施进行改革,学术主任不但需要总体把控本期ADL质量,还要负责总体课程设计,梳理课程内容,并起到承上启下的作用。每期三天的课程要保质保量,让学员在这三天内,把这个领域的前沿发展状况大体上搞清楚。

作为CCF的品牌活动,ADL围绕计算领域的不同方向开设,由在业界有影响力的学者担任学术主任,由他们邀请该领域的顶级权威专家授课。ADL每年10期左右,每期三天。本期ADL以“群体智能计算”为主题,讲授当前该领域的最新研究进展和关键技术突破。由北京航空航天大学研究员童咏昕担任学术主任,邀请到了本领域7位来自海内外著名高校与科研机构的重量级专家学者做主题报告。他们介绍了群体智能中的核心算法与应用技术,并深入浅出地讲解该领域当前的热点问题,联系实际案例对如何开展本领域前沿技术研究进行指导。

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ADL103《群体智能计算》全体学员合影

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ADL103《群体智能计算》讲习班现场


ADL103《群体智能计算》活动回顾:

       ADL103《群体智能计算》,由北京航空航天大学特聘研究员、国家自然科学基金优秀青年基金获得者童咏昕担任学术主任,邀请到以研究联邦学习与迁移学习著名的微众银行首席人工智能官、香港科技大学讲席教授杨强;清华大学教授、软件所所长、青年长江学者李国良;北京大学博雅讲席教授、欧洲科学院院士张大庆;香港科技大学教授陈雷;上海交通大学助理教授张伟楠等做精彩演讲。

21日上午,ADL103《群体智能计算》正式开讲。童咏昕研究员介绍了群体智能的国家战略、学科背景,按照群智发展历程对本次讲习班的主题报告进行了梳理,并对远道而来的各位老师和同学表示欢迎。

随后,来自香港科技大学的陈雷教授做了《Data-driven Human-powered Artificial Intelligence》专题学术报告,讲述了大数据和人力对人工智能的重要意义,介绍了数据驱动人力赋能的人工智能范式中的挑战、解决方案与发展方向。下午,来自上海交通大学的助理教授张伟楠博士做了《多智能体强化学习:算法与系统》专题学术报告,重点介绍了多智能体深度强化学习算法以及海量智能体情况下的强化学习算法和实验平台。

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香港科技大学教授陈雷作学术报告

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上海交通大学助理教授张伟楠作学术报告

22日上午,来自清华大学的李国良教授做了《大数据群体计算》专题学术报告,介绍了人机协作的群体计算模型、质量感知的群体计算方法以及资源可控的群体计算机理等方面最新研究成果。下午,来自香港科技大学的杨强教授做了《联邦学习与人工智能》专题学术报告,描述利用迁移学习和联邦学习所设计的解决方案,得到可以保护隐私的机器学习模型训练和应用,以及解决小数据的问题。

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清华大学教授李国良作学术报告

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微众银行首席人工智能官、香港科技大学讲座教授杨强作学术报告

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学术主任童咏昕为杨强颁发感谢牌

23日上午,来自北京大学的张大庆教授和王乐业助理教授做了《智能城市感知:从无线非接触感知到群智迁移》专题学术报告,从无线非接触人体行为感知和稀疏群智感知与城市迁移学习两个方面分享智慧城市感知的最新进展。下午,来自北京航空航天大学的童咏昕研究员做了《面向共享出行的时空众包计算》专题学术报告,介绍了时空众包计算的的核心技术,以及面向共享出行的时空众包任务分配模型、路径规划方法与群体激励机制等方面最新研究成果。

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北京大学教授张大庆作学术报告

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北京大学助理教授王乐业作学术报告

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北京航空航天大学特聘研究员童咏昕作学术报告

在问答环节,学员们踊跃提问,希望能对群体智能的前沿研究有更深入的了解,各位专家学者也对学员们的疑问进行了详细解答。

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学员踊跃提问

本次学科前沿讲习班给参与的学员带来了群体智能领域的前沿发展动态,开拓了学员们的学术眼界,为学员们提高学术水平,促进职业发展提供了帮助。


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