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面对人工智能,学而优者的正确入局姿势是怎样的?-网页版

作者:网页版 时间:2021-01-30 00:03
本文摘要:在中国人工智能学术领域,我们邀请的另一位嘉宾杨强也是中国机器学习和数据挖掘领域的领军人物。如果你期望在会议上提供更好的学术和科学知识,或者想了解其他人工智能专家的研究项目,那么这无疑是最好的机会,或许你可以在这里找到合适的人,向某个方向申报一个课题(友好提醒:学术交流区仅限学术持票人)。

机器学习

人工智能、机器人、无人机和无人驾驶是会议的四大主题。在这些课题中,包括多智能体系统、深度自学、语音处理、语义解释、计算机视觉等人工智能的前沿技术。

当然,高压不是整个会议。四大人工智能实验室帮助世界上人工智能实验室太多了,但是我们邀请了其中的四大实验室亲自来现场。它还包括谷歌深度思维实验室、宾夕法尼亚大学标准化机器人、自动化、传感和感觉实验室(GRASP)、麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(MITCSAIL)和卡耐基梅隆大学国家机器人工程中心(NREC)。

这四个实验室的代表也是学术界的领军人物。他们是研究多智能体系统的Michael woodridge(deepmind与牛津大学合作的带头人)、空中机器人与合作无人机的先驱vijay Kumar(grass vijay Kumar实验室的带头人)、分布式智能机器人的带头人daniela Rus(麻省理工csail实验室主任)、机器人商业化专家Herman(卡耐基梅隆大学NREC实验室主任)。

我坚信,这四个牛人的事迹,以前早有耳闻!八位院士,十三位院士,如果你指出会议上只有这些人工智能实验室的代表,那就是大错特错了!我们还邀请了国内外的学术权威人士来网站分享技术。比如中国工程院院士高文、徐扬生、郑南宁、范邦魁,中国科学院院士丁涵、加拿大皇家学会院士李明等8位院士(不包括美国国家工程院院士维贾伊库马尔、丹妮拉鲁斯)。

此外,我们重复使用IEEE 13/ACM/AAAI和其他你能想到的伙伴。南京大学计算机科学与技术系副主任周志华就是其中之一。他是中国领先的机器学习专家,也是CCF人工智能委员会的主任。

周志华的光环将不会在这里描述(AAAI,乔春明,IAPR研究员.)。他对2007年成立的南京大学机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)特别熟悉。

现在这个实验室被指出是国内最差的机器学习实验室之一。在中国人工智能学术领域,我们邀请的另一位嘉宾杨强也是中国机器学习和数据挖掘领域的领军人物。他现在是香港科技大学的教授。

作为顶尖的学术专家,杨强也是一个很有幽默感的人。他曾经解释过数据挖掘和机器学习:比如你训练一只狗,几年后,如果它突然有一天可以擦鞋洗衣服,那么这就是数据挖掘;如果有一天,突然,你发现狗狗乔装成老太婆消失了,那么这就是机器学习。

说到这里,我要给大家看看!会议期间,周志华教授和杨强教授将出现在同一个舞台上,伍尔德里奇将与他们进行巅峰对话。预计这三个人不会产生什么样的火花.嘿嘿嘿!现在,边肖可以负责任地告诉大家,这是国内仅次于最低水平的人工智能学术会议,也是国内人工智能行业与学术界的一次伟大交流!这个阵容太豪华了,看不下去!鸡蛋!看到这里,你可能要吐槽了,光听这些大牛的演讲没什么特别的!但是,程想告诉他,除了各种讲座,我们还在CCF-GAIR: 1中确定了一些非常有吸引力的项目。学术交流区的讲座无法满足非学术人员的所有市场需求,线下交流也是必不可少的。

然而,必须指出,这次会议将有多达1000名与会者。找自己领域的专家交流显然不容易。

既然来了,肯定会让大家失望的。我们会在场馆区设立学术交流区,不会组织专门的小组讨论。你可以随时重新加入你感兴趣的小组。

如果你期望在会议上提供更好的学术和科学知识,或者想了解其他人工智能专家的研究项目,那么这无疑是最好的机会,或许你可以在这里找到合适的人,向某个方向申报一个课题(友好提醒:学术交流区仅限学术持票人)。2.疾病交流会为期两天的会议包括人工智能、机器人、无人机、自动驾驶四个议题,但你可能无法完成每个环节的发言。最后,我们已经为每个人制定了计划。

在会议休会期间,我们将再次在这四个地区召开疾病交流会议。如何参与?每一个参与者都会被冲到本次会议的微信交流群。如果有参加疾病交流会议的市场需求,可能需要向管理员申请。

通过管理员考试后,就可以拿到疾病交流会的门票了。在这里,你可以和各个领域的专家进行对话。在了解各个领域最近的研究进展和发展趋势的同时,你也可能找到创业的灵感。3.海报区海报区设置在学术交流区。

这是干什么?这是为参与者展示学术论文而获得的区域。俗话说,酒香也怕巷子深。也许你的论文已经足够优秀了,但是还没有被很好的曝光。别担心,海报区会给参与者提供展示论文的绝佳机会,所以也许你可以在这里一战中留下印记!当然,如果你的论文真的有需要改进的地方,海报区也是偏向你来参展的,不会得到国内外专家的建议。

4.学术界和工业界的联系是建立在所谓的“学习胜于商业”的基础上的,许多优秀的学者已经开始占领商业领域,这是人工智能领域的一个趋势。如果会议的与会者有这样的市场准入,或者寻找产学研合作的机会,或者想了解R&D方向在行业中应用的实际情况,我们已经不能满足了!某种程度上,只要我们申请,就不会决定找一个合适的访问对象。如果你也关注人工智能领域,如果你专攻学术研究,CCF-GAIR大会非常看好你的到来,有1000多位顶级人工智能专家等着你!如果你心脏病发作,快速选择!我们可以为团体参与者提供5倍的腰围折扣!(请求在此削减团体票销售)允许禁止发表原创文章。

以下是发布通知。


本文关键词:实验室,学术交流,机器学习,院士,网页版,数据挖掘

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