人工智能,方兴未艾
你是否想起了
机器学习、自动驾驶、NLP、CV、语音
这么多细分的方向和领域?
研海茫茫,何以为舟?
白驹过隙,忽然而已
总是在追逐最新科研成果,
你是否有时力不从心?
蓦然回首,灯火阑珊
本周六下午
让我们相约在周六的1911餐厅
一起聆听未来的声音!
本次研讨会暨“计算未来”博硕论坛064期
集结了
三位企业嘉宾和四位来自清华计算机系的博士生
分享他们的工作
为大家奉上一场
智能技术与系统前沿研讨会
欢迎感兴趣的朋友报名参与哦~
姚皓天
01
姚皓天 2017年毕业于清华大学自动化系,毕业后加入旷视科技从事视频结构化系统的研发工作。现任ReID组负责人,负责行人重识别(ReID)算法研发和业务落地。
报告题目: 旷视ReID相关技术介绍
旷视科技的视频结构化系统聚焦于对人员、车辆及其行为的全方位信息提取,将视频提取成可检索可分析的结构化数据,而行人车辆重识别(ReID)正是其中的一个核心技术。本次分享我们将向大家介绍视频结构化和ReID技术以及旷视在ReID 领域的一些研究成果。
林衍凯
02
林衍凯,微信模式识别中心高级研究员,主要研究方向包括信息抽取、预训练模型、自动问答等。目前已在人工智能、自然语言处理等领域的顶级国际会议IJCAI,AAAI,EMNLP,ACL发表相关论文多篇,Google Scholar引用数超过3000。
报告题目:微信AI的NLP研究与应用
微信,是一个生活方式。作为一款超过10亿人使用的手机应用,微信正潜移默化地影响着我们日常生活的方方面面。我们每天在微信中进行交流、阅读、支付。那么,NLP技术对于微信这样一款超级应用来说有多大影响?微信AI对于NLP技术是如何布局的?面向微信场景,我们将如何进行NLP技术研究,使得NLP技术发展可以更好地服务于用户?本次报告将深入解析微信AI中的NLP研究与应用。
马舒蕾
03
马舒蕾,Hulu广告算法工程师。2017年硕士毕业于北京大学信息科学技术学院,一直从事广告算法研发相关工作,目前主要负责Hulu广告部门用户定向和效果广告探索相关的项目。
报告题目:Hulu视频广告系统中的算法应用
互联网广告有着非常复杂的生态,Hulu作为一家依靠付费用户和广告业务双重盈利模式的流媒体平台,一直以来在视频广告领域有颇多探索。本次分享主要介绍Hulu视频广告系统的组成以及其中的算法技术点,并重点探讨Hulu在几个经典算法应用,包括用户定向、库存预估、在线库存分配上的一些优化实践。
柯沛
04
柯沛,清华大学计算机系四年级博士生,导师为朱小燕教授。研究领域为自然语言处理和深度学习,博士期间在ACL, EMNLP等会议上发表论文。
报告题目: 利用语言学知识构建适用于情感分析的预训练语言表示模型
在本次报告中,我们将讨论如何将词级别的语言学知识引入预训练语言模型中,并从知识获取和知识融合两个角度探究如何利用语言学知识构建适用于情感分析的语言表示模型。
鲍凡
05
鲍凡,清华大学计算机系博士二年级。
分享论文: Bi-level Score Matching for Learning Energy-based Latent Variable Models
隐变量能量模型是一种生成模型,他的定义灵活,同时拥有丰富的功能,例如生成图像、特征提取、条件生成、相对密度估计等。另一方面,由于隐变量和配分函数的存在,隐变量能量模型很久以来没有一个一般性的训练算法。本工作提出了一个隐变量能量模型的一个一般性的训练算法。
王焯
06
王焯,清华大学计算机系2018级博士生,导师王建勇教授,研究方向为具有可解释性的机器学习模型。
分享论文: Transparent Classification with Multilayer Logical Perceptrons and Random Binarization
在本次报告中,首先会给大家介绍机器学习可解释性的研究背景与动机,之后介绍该领域的最新研究进展和目前所面临的挑战。然后介绍我们的解决方案:利用多层逻辑感知机和随机二值化高效求解内部结构透明、可解释性好的概念规则集。最后介绍我们在未来的工作计划。
袁泰凌
07
袁泰凌,清华大学计算机系博士生,研究方向包括文字识别、二维码识别等。
分享论文: A Large Chinese Text Dataset in the Wild
在本次讲座中,首先会给大家介绍一个大型街景汉字数据集,以及该数据集上的任务和评价指标,然后介绍几种基线算法在该数据集上的性能。
欢迎同学们报名参加!!
主题:智能技术与系统
时间:2020年11月07日(周六) 14:30 - 17:00
地点:1911餐厅(清华大学东南门)
活动形式:线下与线上直播
报名方式:线下参与通过活动行报名,线上参与请加交流群
活动行报名二维码:
博论交流群:
特别鸣谢
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