【IJCAI 2018】30大 Tutorial，人工智能百花齐放

2018 年 7 月 16 日 专知

【导读】当地时间 7 月 13 - 19 日，备受关注的 AI 顶级国际会议 IJCAI 在瑞典斯德哥尔摩举行。在这次会议上，人工智能和机器学习领域的研究者为我们呈现了这一领域的研究前沿，其中包括：约束学习Constraint Learning、生成对抗网络（GAN）、博弈论、AI伦理 等等，呈现出很强的多样性；与此同时，一些资深研究者也带来了一些极具看点和启发价值的演讲和教程，其中包括：Bengio《基于深度学习的人工智能 Deep Learning for AI》和中科院自动化所王飞跃《基于模糊逻辑的可解释性深度学习》等等。

IJCAI-ECAI 2018Accepted Tutorials and Schedule

以下是专知对下面Tutorials 的简单介绍：

T01. 对抗机器学习
Adversarial Machine Learning
Battista Biggio and Fabio Roli
链接：

https://www.pluribus-one.it/sec-ml/wild-patterns/

T02. 使用Google-AIY树莓派套件的设计马拉松
“AI forSocial Good” Design Hackathon Using Google-AIY Kits
Tara Chklovski and Yolanda Gil
链接：

http://iridescentlearning.org/ai-curriculum-hackathon-ijcai-2018/

T03. 程序性社会介入
Algorithmic Social Intervention
Bryan Wilder and Yevgeniy Vorobeychik
链接：

http://teamcore.usc.edu/people/bryanwilder/ijcai-algorithmic-social-intervention.htm

T04. 人工智能与法律
ArtificialIntelligence and the Law
Adam Wyner
链接：

http://www.ijcai-18.org/wp-content/uploads/2018/05/T04-AI-and-the-Law-IJCAI-ECAI-18.pdf

T05. 机器学习助力优化算法
BoostingOptimization via Machine Learning
Michele Lombardi and Michela Milano
链接：

https://sites.google.com/view/boostingopt2018/

T06. 计算性社会选择及人工智能的道德准则
Computational Social Choice and Moral Artificial Intelligence

Vincent Conitzer

链接：

https://users.cs.duke.edu/~conitzer/IJCAI18comsoctutorial.html

T07.深度生成模型
DeepGenerative Models
Aditya Grover and Stefano Ermon
链接：

https://ermongroup.github.io/generative-models/

T08. 基于深度学习的人工智能
DeepLearning for AI
Yoshua Bengio
链接：

http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/talks/IJCAI2018-DLtutorial.html

T09. 可废止的描述逻辑
Defeasible Description Logics
Ivan Varzinczak

描述逻辑（description logic）是一種用于知识表示的逻辑语言和以其为对象的推理方法，主要用于描述概念分类及其概念之间的关系。描述逻辑方法多数被用到涉及知识分类的应用领域，如数字图书馆和面向万维网的信息处理。描述逻辑是当前语义网发展中本体的理论基础。

链接：

http://ijv.ovh/ijcai2018-tutorial/

T10. 梦想机器
Imagination Machines

提出利用人工智能处理一些现象中的场景数据
Sridhar Mahadevan

链接：https://people.cs.umass.edu/~mahadeva/IJCAI_2018_Tutorial/Welcome.html

T11. 多赢选择：应用，原理，算法及演化
Multiwinner Elections: Applications, Axioms, Algorithms, and Generalizations
Piotr Faliszewski, Piotr Skowron, and Nimrod Talmon
链接：

http://home.agh.edu.pl/~faliszew/ijcai-ecai18/

T12. 人工智能生成音乐
Musical Metacreation: AI for Generative Music
Philippe Paquier
链接：

http://musicalmetacreation.org/musical-metacreation-tutorial-ijcai-2018/

T13. 有约束的神经符号学习和推理
Neural-symbolic Learning and Reasoning with Constraints
Luis Lamb, Marco Gori, Artur Garcez, Luciano Serafini, and Michael Spranger
链接：

http://www.neural-symbolic.org/

T15. 基于本体的数据介入：理论和实践
Ontology-based Data Access: Theory and Practice
Roman Kontchakov and Guohui Xiao
链接：

http://ontop.inf.unibz.it/ijcai-2018-tutorial/

T16. 预测人的决策过程：从预测到行动
Predicting Human Decision-Making: From Prediction to Action
Ariel Rosenfeld and Sarit Kraus
链接：

/https://sites.google.com/view/predicting-human-dm

T17. 知识编辑最新进展
Recent Advances in Knowledge Compilation
Adnan Darwiche and Pierre Marquis
链接：

http://beyondnp.org/tutorial18/

T18. 启发式搜索的最新研究方向
Recent Directions in Heuristic Search
Ariel Felner, Daniel Harabor, Sven Koenig and Nathan Sturtevant
链接：

https://movingai.com/IJCAI18-HS/

T19. 可扩展离散集成和取样:基础和挑战
Scaling Discrete Integration and Sampling: Foundations and Challenges
Supratik Chakraborty and Kuldeep S. Meel
链接：

http://www.comp.nus.edu.sg/~meel/Tutorials/ijcai18.html

T20. 维基百科在文本分析和检索中所起的作用
The Role of Wikipedia in Text Analysis and Retrieval
Marius Pasca
链接：

http://www.ijcai-18.org/wp-content/uploads/2018/05/T20-Wikipedia-Text-Analysis-Retrieval-IJCAI-ECAI-18.pdf

T21. 基于模糊逻辑的可解释性深度学习
Toward Interpretable Deep Learning via Fuzzy Logic
Lixin Fan, Chee Seng Chan, and Fei-Yue Wang
链接：

http://web.fsktm.um.edu.my/~cschan/ijcai2018

T22. 验证基于主体的自治系统
Verifying Agent-Based Autonomous Systems
Louise Dennis and Michael Fisher
链接：

http://cgi.csc.liv.ac.uk/~lad/vabas/

QUARTER-DAYTUTORIALS

T23. 当论证遇上计算性社会选择
Argumentation Meets Computational Social Choice: A Tutorial
Dorothea Baumeister, Daniel Neugebauer, and Jörg Rothe
链接：

https://ccc.cs.uni-duesseldorf.de/~rothe/IJCAI-2018-Tutorial-Argumentation-Meets-COMSOC

T24. 约束学习
Constraint Learning
Luc De Raedt, Andrea Passerini, and Stefano Teso
链接：

https://dtai.cs.kuleuven.be/events/tutorial-constraint-learning-ijcai18

T25. 声明式空间推理：教程，方法与应用
Declarative Spatial Reasoning: Theory, Methods, Applications
Mehul Blatt and Carl Schultz
链接：

http://hcc.uni-bremen.de/spatial-reasoning/

T26. 社交网络中的扩散机制设计
Diffusion Mechanism Design in Social Networks
Dengji Zhao
链接：

http://dengji-zhao.net/ijcaiecai18.html

T27. 人工智能中的认知推理
Epistemic Reasoning in AI
François Schwarzentruber
链接：

http://people.irisa.fr/Francois.Schwarzentruber/ijcai2018_tutorial/

T28. 基于博弈论和机器学习的安全分析
GameTheory and Machine Learning for Security
Fei Fang
链接：

https://feifang.info/ijcai-2018-tutorial/

T29. 数据科学中的博弈论:获取真实的信息
Game Theory to Data Science: Eliciting Truthful Information
Boi Faltings and Goran Radanovic
链接：

https://lia.epfl.ch/~faltings/ijcai2018_tutorial_web/

T30. 知道正确而不能做错事的机器:机器伦理的理论和实践
Machines that Know Right and Can Not Do Wrong: The Theory and Practice of Machine Ethics
Louise Dennis and Marija Slavkovik
链接：

http://slavkovik.com/ijcaitutorial.html

链接：

https://www.ijcai-18.org/tutorials/

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