学术报告

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讲座:CSIG图像图形中国行-上海工程技术大学暨科技部科技创新2030-新一代人工智能重大项目研讨会系列报告

时间:2023-06-01浏览:12来源:新闻网作者:摄影:

CSIG图形中国行-上海工程技术大学

暨科技部科技创新2030-新一代人工智能重大项目研讨会

系列报告

 

      报告地点:上海工程技术大学(松江校区)航飞楼一楼报告厅

   报告日期:2023年6月2日上午9:20-11:40

   主办单位:中国图象图形学会上海工程技术大学

   承办单位:上海工程技术大学电子电气工程学院、东华大学计算机科学与技术学院、上海市数据智能技术及其应用协同创新中心

 

   报告时间9:20-9:50

   报告题目:数据-知识协同驱动的细粒度多模态感知与生成

   报告嘉宾:彭宇新教授

个人简介北京大学二级教授、博雅特聘教授、博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者、科技部中青年科技创新领军人才、863项目首席专家、中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任、中国工程院“人工智能2.0”规划专家委员会专家、北京图象图形学学会副理事长、中国图象图形学学会会士和副秘书长兼提名与奖励委员会副主任。主要从事跨媒体分析、计算机视觉、机器学习、人工智能等方面的研究。以第一完成人获2016年北京市科学技术奖一等奖和2020年中国电子学会科技进步一等奖,2008年获北京大学宝钢奖教金优秀奖,2017年获北京大学教学优秀奖。主持了863、国家自然科学基金重点等30多个项目,发表论文170多篇,包括ACM/IEEE Trans和CCF A类论文80多篇。多次参加由美国国家标准技术局NIST举办的国际评测TRECVID视频样例搜索比赛,均获第一名。主持研发的跨媒体互联网内容分析与识别系统已应用于公安部、工信部、国家广播电视总局等单位。担任IEEE TCSVT等期刊编委。 

报告摘要:随着多媒体和互联网技术的迅猛发展,图像、视频、文本、音频等多模态大数据快速增长,同时呈现出细粒度的特点,例如鸟类、车类、飞机类下面具体的子类别,将鸟分为阿卡迪亚霸鹟、大冠蝇霸鹟等;将车分为奥迪A4、A6、A8等;将飞机分为波音737、747、777等。细粒度多模态协同感知、认知与生成对于刻画真实世界和人类生产生活方式具有重要意义。研究目标是借鉴人脑的跨模态特性,通过挖掘并协同多源、互补、关联的细粒度和多模态信息,实现对真实世界概念、规则及其演化的深层感知、认知与综合归纳,使得计算机从能看会认的“感知智能”迈向能理解会思考的“认知智能”。然而,现有方法多以数据驱动为主,无法充分利用已有的人类知识,导致模型缺少泛化性和可解释性,难以处理复杂的推理决策问题。其中关键的科学问题是如何将数据驱动与知识驱动相结合,提高计算机对客观世界规律的综合归纳与分析推理的能力。根据计算机对细粒度多模态信息的理解模式,本报告将从细粒度辨识增强、多模态关联、多模态协同、跨模态生成四个方面介绍我们在数据-知识协同驱动的细粒度多模态感知与生成上的最新研究进展,并对未来发展方向和趋势进行简要讨论和展望。

 

  报告时间9:50-10:20

  报告题目大型语言模型MOSS:技术、实现与展望

  报告嘉宾:邱锡鹏教授

  个人简介邱锡鹏,复旦大学计算机学院教授,担任中国中文信息学会理事、上海市计算机学会自然语言处理专委会主任等,主要研究方向为自然语言处理基础技术和基础模型,发表CCF A/B类论文80余篇,被引用1万余次,入选 “爱思唯尔2022中国高被引学者”。获得ACL 2017杰出论文奖(CCF A类)、CCL 2019最佳论文奖、《中国科学:技术科学》2021年度高影响力论文奖,有5篇论文入选ACL/EMNLP等会议的最有影响力论文,主持开发了开源框架FudanNLP和FastNLP,已被国内外数百家单位使用,发布了MOSSCPT、BART-Chinese中文预训练模型,在中文模型中下载量排名前列。曾获中国科协青年人才托举工程项目、国家优青项目、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题等,2020年获第四届上海高校青年教师教学竞赛优等奖,2021年获首届上海市计算机学会教学成果奖一等奖(第一完成人),2022年获钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖(第一完成人)。

报告摘要2022年底,美国OpenAI公司发布了ChatGPT,一个可以与人类对话交互的千亿规模参数的大型语言模型。它可以根据用户输入的指令完成各种语言相关的任务,例如写文章、写代码、回答问题、日常聊天等等,能够极大地提高人们的生产力,这归功于它所表现出的强大的意图理解能力、流畅的对话能力和丰富的世界知识。ChatGPT展现了研发通用人工智能助手广阔的研究和应用前景。目前,ChatGPT的技术细节及模型参数均未开源。本报告主要介绍大型语言模型的技术路径分析和能力评测、实现MOSS的关键技术以及对对话式大型语言模型的未来展望。

 

  时间10:40-11:10

  报告题目:视觉识别:从可用到可信

  报告嘉宾:邓伟洪 教授

个人简介:北京邮电大学人工智能学院教授,教育部青年长江学者,研究方向为计算机视觉与模式识别、可信人工智能、情感计算、多模态学习。近年来主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等项目30余项,在IEEE TPAMI、IJCV、TIP、 ICCV、CVPR等国际期刊和会议上发表论文100多篇,谷歌学术引用1.2万余次,多次担任ACM MM、ECCV、IJCAI、ICME、ICPR等会议的领域主席,曾入选北京市优秀博士学位论文获得者和指导教师、北京市科技新星、教育部新世纪优秀人才、Elsevier中国高被引学者等。

报告摘要海量标注数据和深度学习技术推动了视觉识别的广泛应用,现有模型在封闭数据集上的性能已经超越人类。然而,在真实世界中,数据噪声、环境和地区差异、伪造和对抗攻击等挑战导致大部分视觉识别应用的稳定性仍不理想,甚至造成种族偏见等伦理问题和伪造图像等安全问题等。同时,隐私保护和数据安全也引起了人们的广泛担忧。面向以上安全可信的识别难题,本报告将汇报课题组在以下方面的研究进展:1)噪声标签下的稳定性特征学习;2)面向微弱信号的特征解耦与对抗鲁棒性特征学习;3)数据偏差下的公平性和适应性特征学习;4)数据隐私保护条件下的高精度模型训练。

 

  时间11:10-11:40

  报告题目:人机协同边缘群体智能

  报告嘉宾:刘驰 教授

个人简介刘驰,教授、博导、北京理工大学计算机学院副院长,智能信息技术北京市重点实验室主任,计算机科学与技术学科责任教授,国家优秀青年科学基金获得者,国家重点研发计划首席科学家、中国电子学会会士、IET Fellow。分别于清华大学和英国帝国理工学院获得学士和博士学位,后在德国电信研究总院任博士后研究员,及在美国IBM TJ Watson研究中心和IBM中国研究院任研究主管。主要研究方向是:智能物联网技术。主持国家重点研发计划“工业软件”重点专项项目、国家自然科学基金青年/面上/优青/重点项目、国防科技173计划技术领域基金、166工程项目等;发表CCF-A类论文70余篇,授权国内外发明专利39项,谷歌引用7500余次,H index为40。获ACM SigKDD 2021最佳论文亚军、ACM MobiCom 2021最佳社区论文亚军,省部级一等奖1次、二等奖2次。现任国家信息产业“十四五”规划专家顾问组成员、第四届全国信标委技术委员会委员、IEEE Transactions on Network Science and Engineering编委等。

报告摘要:人机协同边缘群体智能技术利用多种无人移动平台(自动驾驶汽车、无人机、无人艇、无人船等)和人所携带的丰富的传感器对物联网类大数据进行长时间、高质量、广覆盖的采集,可以在智慧城市、应急响应、未来国防等诸多方面发挥重要的作用。本报告将从人机协同群体部署、群体感知、和群体计算三个维度逐层递进探讨其中的关键技术挑战、解决方案以及应用。


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