有了深度学习的加入，生成代码变得更智能、更高效了

作为机器学习的重要分支，深度学习是一种对数据进行表征学习的端到端方法，并已被广泛应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、音频识别与生物信息学等领域并取得了极好的效果。同时，深度学习在程序理解与生成领域也有了「一席之地」。

程序理解是一个通过分析、抽象、推理从计算机程序中获取知识信息的过程，需要从程序中提取与程序理解相关的特征信息。如果能够利用深度学习技术自动学习程序数据中蕴含的特征，则会大大提升程序理解的效率。而作为与程序理解相互依存的另一任务，程序生成领域也慢慢引入了深度学习技术。

为了进一步了解深度学习在这一领域的应用和存在的问题，北京时间 10 月 31 日 19:00-20:00，机器之心最新一期线上分享邀请到了北京大学计算机学院长聘教授、博士生导师李戈，他将带来主题为《基于深度学习的程序理解与生成》的精彩分享。

分享主题：基于深度学习的程序理解与生成

分享摘要： 程序理解与程序生成是一对相互依存的经典研究任务。讲者所在研究团队是基于深度学习的程序理解与生成领域的早期开拓和持续贡献团队。讲者以自身研究经历为背景，对基于深度学习的程序理解与生成方法的发展历程和发展状态进行简要阐述，并着重对当前研究和产业化中存在的问题进行探讨。

嘉宾简介： 李戈，北京大学计算机学院长聘教授、博士生导师、教育部长江学者、CCF 软件工程专委会秘书长。长期聚焦于程序理解、程序生成、深度学习等技术的研究，是国际上最早从事「基于深度学习的程序理解与生成」研究并取得代表性成果的研究者，多项成果被国际学者认为是「首创和先驱性成果」并被广泛引用，多次获 ACM 杰出论文奖。科研转化成果 aiXcoder 为航天领域的重大工程、金融与 IT 领域的多家大型企业及数十万国际开发者提供服务。

直播时间：2022 年 10 月 31 日 19:00-20:00

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交流群： 本次直播设有 QA 环节，欢迎加入本次直播交流群探讨交流。

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