深度学习最新研究简介 --谈谈生成对抗网络GAN报告会的通知

发布时间:2019-09-06浏览次数:1511

报告人:章志华

题目:深度学习最新研究简介 --谈谈生成对抗网络GAN


时间:

20199月11日19:00-21:00--第1讲:深度学习与生成对抗网络GAN简介

20199月18日19:00-21:00--第2讲:生成对抗网络GAN研究及其应用

地点:新安学堂104


报告人简介:章志华,男,教授,1987年毕业于合肥工业大学计算机应用专业,获得工学学士学位;1990年毕业于合肥工业大学智能数字系统方向,获得工学硕士学位;2001年毕业于国立日本九州工业大学大学院(研究生院)计算机科学与系统工程研究院日本知识工学与CAD国家重点研究室,获得信息工学博士学位;1996~1997年任公立日本九州系统信息技术研究所(ISIT)高级研究员;现任日本山阳女子大学人类生活学科(系)教授,学科长及大学的信息中心长;IEEE Computer Society学会、日本人工智能学会、日本情报处理学会等学会的正会员;日本精密仪器工学会KE-CAD专业委员会委员;担任国际学术杂志《INFORMTION》及《智能工程与系统IJIES》两个学术杂志的主任编委;2010年作为中国科协海智专家,应邀出席在武汉召开的中国科学技术大会年会;被收录入2011年《Who's Who in the world》世界名人录。

近年,机器学习作为构成AI的基本技术有了显著的发展。特别是深度学习技术的研究成果,被广泛应用于图像分类,对象检测,分割,自然语言处理和语音识别等领域。由于其卓越的表现能力,现在已显示出超越传统机器学习技术的巨大潜力和成果。

深度学习技术的发展日新月异,一旦有新的研究成果发表,其实装代码往往也会随之公布,其应用研究也迅速得到展开并很快应用于各类商业领域中。其中,最近最受关注的技术之一是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)。GAN是一种生成模型,它通过从数据中学习特征,然后根据现有数据的特征生成或转换出现实不存在的数据。

GAN作为一种“无监督学习”的方法而受到关注,该方法在不提供正解数据的情况下也能学习特征。由于其架构的灵活性,它可以根据各类灵感应用于广泛的领域。其应用研究和理论研究也在迅速不断地进化,其未来发展也因此受到高度期待。

本次讲座通过对机器学习,特别是生成对抗网络GAN的入门介绍,使大家对机器学习的最新研究有所了解,提高学生对机器学习研究的兴趣并为今后的发展方向提供有益的参考。




计算机与信息系

20199月6日