讲座题目：My Perspective on the Universal Functional Approximation of CNNs
主讲人：黄正能
主讲人简介：华盛顿大学（西雅图）电机工程系教授。于2001年当选IEEE Fellow，同时还是IEEE信号处理学会多媒体信号处理技术委员会的创办会员，并曾于1996-2000年担任IEEE神经网络委员会的学会代表。目前，担任IEEE通信学会多媒体技术委员会委员和IEEE信号处理学会多媒体信号处理技术委员会委员，多个IEEE系列顶级期刊编委，包括IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Neural Network等期刊的编委。还曾担任1998年ICASSP和2009年ISCAS等多个著名国际会议的程序委员会共同主席。
讲座时间：5月24日 10:00-11:30
讲座地点：行政楼912
主办单位：电子电气工程学院
5月24日，上海市海外名师美国华盛顿大学黄正能教授受电子电气工程学院邀请，在行政楼912为电子电气工程学院的教师和研究生作了一场题为“My Perspective on the Universal Functional Approximation of CNNs”的学术报告。听取报告会的有电子电气工程学院院长方志军教授、学院教师、w88优德体育各学院研究生、慕名而来的外校青年教师。
报告上，黄正能教授主要讲了用深度学习训练的卷积神经网络（CNNs）在分类、检测、分割及数据合成和特征变换的广泛应用，并回顾了CNN的近期发展，以及如何将这些CNN成功的应用，为大家在相关领域的研究提供了新方向新方法。整个会场座无虚席，报告内容深受师生欢迎，大家获益匪浅。
黄正能是美国华盛顿大学电气工程系终身教授，IEEE多媒体信号处理技术委员会创始人之一。他长期致力于多媒体信号处理与多媒体网络信息处理领域的相关工作。迄今为止他已撰写超过300篇期刊、会议论文，出版多媒体信号处理、多媒体系统集成和互联网领域的相关书籍。他的文章曾获得IEEE年度最佳论文奖。