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“智能算法”论坛探索AI应用

2019-07-11

2019627-29日,国际智能计算机大会在深圳召开。在29日“智能算法”分论坛上,来自中国科学技术大学的陈恩红教授、清华大学的李建教授、南京大学的俞扬教授、浙江大学的吴飞教授以及中科院计算技术研究所的孙晓明教授针对智能算法在人工智能领域中的研究和发展分别做了相关的专题报告。

陈恩红以“认知建模方法及其在智慧教育中的应用”为题发表报告。陈恩红针对智慧教育这一研究领域,重点分析了不同的模型理论在教育认知学习方面的应用。陈恩红提出,通过知识学习模型、深度学习模型等建模思路对学生的能力进行评估,提出教育方案,做到因材施教。他认为,教育模型的建立为现在智慧教育的实现提供了一条切实可行的途径。

李建针对智能算法的发展过程进行了专题报告。李建教授结合传统的数学理论和统计物理理论,针对深度学习模型中的常见的问题,从物理学和数学的角度对其本质原因进行解释,提出算法优化的方案。他认为物理学模型的抽提和数学方法的应用是优化深度学习理论算法的重要手段。

俞扬针对强化学习落地这一问题进行了“强化学习落地的探索”专题报告。俞扬表示,强化学习需要大量的试错操作才能做出比较精确的决策,这给强化学习的实际应用带来了挑战。俞扬通过多个不同的技术和知识引入提高学习效率,为强化学习的应用提供可能。同时,他提出通过建立高精度的模拟器来进行强化学习探索,实现零试错决策。

吴飞发表了题为“大数据智能:从关联挖掘到因果推理”的专题报告。在报告中,针对大数据人工智能面临的挑战和机遇,吴飞提出关联分析大数据,建立大数据因果推理,面向具体研究体系,推动迈向智能自主系统的人工智能2.0时代。吴飞结合国家重大政策、人工智能的发展趋势等提出了人工智能基础架构、人工智能新理论和模型、知识计算引擎等人工智能2.0的研究方向,并应用于解决工程应用、生命研究等实际应用领域中的问题。

孙晓明围绕着量子计算机的发展历程、应用领域以及未来的发展趋势作了专题报告。孙晓明认为,随着现代计算机技术以及先进量子算法的提出,量子计算机近年来得到了飞速发展。其超强的计算能力在人工智能、深度学习等研究领域发挥着至关重要的作用,推动了现在计算机技术的发展。

2019国际智能计算机大会会期3天,期间举行了15个专题论坛,包含近百个专题报告。国家超算深圳中心同中科曙光、信诺公益一道承办了本次大会。

 

(内容未经演讲者审核,如有出入,责在报道者。) 

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