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预告深度学习新星GANs的诞生与走向主讲

发布时间:2019-09-13 20:12:50 编辑:笔名

预告:深度学习新星:GANs的诞生与走向(主讲人冯佳时 )丨硬创公开课

在大数据和人工智能界,常有这么个说法“谁掌握了数据,谁就占据AI高地。”

但是“掌握数据”往往意味着巨大成本。首先海量数据经常被大型企业垄断,给原始数据标记也需要耗费巨大资金。

所以,基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧,而其中GANs模型训练方法更加具有激进意味:它生成数据本身。

GANs是“生成对抗络”(Generative Adversarial Networks)的简称,由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨。

Yann LeCun曾评价GANs是“20年来机器学习领域最酷的想法”。

在GANs这片新兴沃土

,除了Ian Goodfellow所在的OpenAI在火力全开,Facebook的人工智能实验室也在这一领域马不停蹄深耕,而苹果近日曝出的首篇AI论文,就是基于GANs的变种“SimGAN”。

从学术界到工业界,GANs席卷而来。

经360首席科学家、人工智能研究院院长颜水成强力推荐,本期(公众号:)硬创公开课特邀冯佳时博士,为大家做一期以《深度学习新星:GANs的诞生与走向》为主题的演讲,拨开围绕GANs的迷雾。

本次公开课内容包括但不限于

什么是生成对抗络(GANs)?

GANs现在为什么这么火?

GANs目前在深度学习领域处于一个什么样的位置?

如何看待OpenAI 、Facebook Fair等在GANs领域的现阶段工作?

如何评价苹果的首篇AI论文提出的SimGAN训练方法?

GANs适用于哪些商业领域?

GANs的未来发展方向是什么样的?

嘉宾介绍

冯佳时,现任新加坡国立大学电子与计算机工程系助理教授,机器学习与视觉实验室负责人。

中国科学技术大学自动化系学士,新加坡国立大学电子与计算机工程系博士。年在加州大学伯克利分校人工智能实验室从事博士后研究。现研究方向为图像识别、深度学习及面向大数据的鲁棒机器学习。冯佳时博士曾获ICCV’2015 TASK-CV最佳论文奖,2012年ACM多媒体会议最佳技术演示奖。担任ICMR 2017技术委员会主席,JMLR, IEEE TPAMI, TIP, TMM, TCSVT, TNNLS及 CVPR, ICCV, ECCV, ICML, NIPS, AAAI, IJCAI等期刊、会议审稿人。冯佳时博士已在计算机视觉、机器学习领域发表论文60余篇。

活动详情

主题:《深度学习新星:GANs的诞生与走向》

嘉宾:冯佳时

时间:1月5日(周四) 晚20:00

地址:硬创公开课 斗鱼直播间(房间号:788495)

本期硬创公开课将会有【斗鱼直播+群问答】两个环节。嘉宾直播授课分享结束后,将会在群与群友问答互动。

为了打造高质量且细分的读者交流群,我们需要您提交一些基本资料作简单审核,而本次公开课读者群将优先CV相关从业者和学生进入。

扫描下方海报上的二维码,进入人工智能垂直公众号【AI科技评论】后,可获得详细入群方式。

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