• 机器学习

       针对当前以深度学习、强化学习等为代表的人工智能算法存在的三个问题:1) 可解释性缺失,2)大数据依赖,3)模型场景化,我们聚焦“User-friendly AI”, 以用户友好(AI4U = Understandable, Usable, Universal, Ubiquitous)为目标,从四个方面展开前沿的人工智能算法研究:

       1)研究深度学习、强化学习的泛化理论,模型设计理论,贝叶斯深度学习模型,提升用户对AI的理解和降低AI的黑盒效应;

       2)研究小样本学习理论与算法,减少用户标注大数据的痛苦;

       3)研究深度学习模型结构自学习、自适应的理论与算法,降低用户使用AI的门槛;

       4)基于以上三点研究,探索AI在尚未探索/极具挑战性领域的应用,如多边交易市场、群体智能、分子生物学等。


    首席科学家:颜水成

    依图科技首席技术官,IEEE、IAPR Fellow及ACM杰出科学家。他的主要研究领域是计算机视觉、机器学习与多媒体分析,发表近600篇高质量学术论文,论文引用过4万次,H-index 88。2014、2015、2016、2018四次入选全球高引用学者 (TR Highly-cited researchers)。他领导的团队是计算机视觉领域两个核心竞赛Pascal VOC 2012收官之战和ImageNet2017收官之战的双料冠军团队,前后八年共10次获得两个竞赛winner 和 honorable to-mention 奖项,10余次最佳(学生)论文奖项,曾取得多媒体领域核心会议 ACM MM 最佳论文奖,最佳学生论文奖,最佳技术演示奖的大满贯。

    程斌

    PM

    PI

    IEEE和IAPR双料Fellow, 杰出青年科学家,在机器学习和数值优化领域取得突出成果,是机器学习领域顶级杂志IJCV的第一个国内编委,是国际机器学习领域的领军人物。

    PI

    长期从事机器学习基础理论研究,在机器学习核心问题“泛化理论、表示理论和优化方法”方面贡献巨大,是机器学习领域顶级杂志TPMAI的编委,是国内机器学习泛化理论领域的学术带头人。

    PI

    IEEE Fellow,与周志华教授一起被称作国内机器学习领域两大代表人物,是机器学习领域顶级杂志TPAMI副主编,是国内机器学习领域的早期开拓者。

    PI

    在贝叶斯深度学习理论等领域取得突出成果,在深度学习攻防领域获得多次世界冠军,是机器学习领域顶级杂志TPAMI副主编, 是国内机器学习领域的青年领军人物。

    PI

    作为机器学习领域的国际领军人物,在大规模稀疏模型学习中处于国际领先地位,多次获得ICML/KDD最佳(学生)论文奖,并在滴滴大规模使用机器学习最新理论,拥有丰富的实践经验。

    PI

    在深度学习和计算机视觉领域都取得世界一流成果,两次获得国际顶级会议CVPR的Best Paper,ResNet成为深度学习的通用模型,产生了及其深远的影响。

    青年科学家

    清华大学自动化系助理教授,博士生导师。提出了随机深度网络、自适应推理神经网络等深度学习算法模型,曾获得2017年国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)最佳论文奖。

    青年科学家

    旷视科技研究院资深研究组负责人,研究方向包括深度卷积网络设计,深度模型的裁剪与加速等。曾在CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/TPAMI等顶级会议/期刊上发表论文二十余篇,获CVPR 2016最佳论文奖,并多次获得顶级视觉竞赛ImageNet/COCO冠军。

    青年科学家

    清华大学计算机系长聘副教授,博士生导师。在网络表示学习和社会感知的多媒体计算方面取得一系列创新成果,获得国家自然科学二等奖一项和省部级一等奖三项,入选中组部万人计划青年拔尖人才,荣获中国计算机学会青年科学家奖和国际计算机协会中国新星奖。

    青年科学家

    清华大学交叉信息研究院长聘副教授,博士生导师,计算经济学研究室主任,南京图灵人工智能研究院副院长。致力于人工智能与博弈论的交叉研究,设计人工智能与优化算法。阿里巴巴全球创新计划,中组部青年千人计划和全国计算机专业优秀教师奖励计划的入选者,并入选麻省理工科技评论35岁以下35位创新领袖。

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