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人工智能应用技术协同创新中心举行第4期学术沙龙

作者:何勇军、王北一责任编辑:王北一来源:科技处 日期时间:2018-11-22 10:57:54点击:

11月21日下午2:00,人工智能应用技术协同创新中心师生在西区新教学主楼E1819召开第4期学术沙龙。此次学术沙龙由计算机科学与技术学院赵晶博士介绍深度置信网络,赵晶博士详细阐述了深度学习的发展、DBN的结构和训练方法以及其应用领域。来自计算机科学与技术学院、自动化学院和软件与微电子学院的多名师生参加了本次学术沙龙。参会师生对深度置信网络进行了深入的探讨和交流,对深度学习的应用也提出了不同的看法,在交流中发现了几项可以研究的创新课题。

学术沙龙现场

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

人工智能应用技术协同创新中心是学术交流、合作发展、协同创新的跨学科交叉学术交流和科技成果转化平台。现在深度学习已经成为了人工智能产业发展的中坚力量,学校人工智能应用技术协同创新中心的师生将抓住机遇、把深度学习技术应用到各个领域,为我校创建一流大学、一流学科贡献应有的力量。

人工智能应用技术协同创新中心介绍

顺应时代发展,人工智能中心在校领导、科技处的大力支持下于今年5月开始筹建,历时5个月现已初具规模。中心面向人工智能应用技术,以推进大跨度的学科交叉和大范围的技术与产业、学校与企业融合为发展战略,围绕人工智能算法及其应用和基于可重构计算的人工智能应用系统架构设计及其VLSI硬件实现两个方向,力争将中心打造成为一个具有国内影响力的人工智能技术应用平台。

中心聘请清华大学刘雷波长聘教授担任名誉主任,现有成员40余人,设置两个协同创新研究部:人工智能算法及其应用研究部和可重构计算研究与应用研究部。中心依托现有研究成果,以基本理论和技术为基础,注重学科交叉协同创新,旨在提高我校青年教师的科研水平。

中心以“开放、合作、共同发展”为宗旨,面向全校,以项目驱动为导向,以定期举办学术沙龙和科研项目合作为载体,为广大师生提供一个合作共赢、共同进步的学术交流平台。

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