YOCSEF学术报告会预告：大数据时代的机器学习-CCF老网站-中国计算机学会_188体育app官网

您的位置：首页 > 往期新闻查询 > CCF老网站

YOCSEF学术报告会预告：大数据时代的机器学习

阅读量：6

2014-06-10

收藏本文

中国计算机学会青年计算机科技论坛
CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum
CCF YOCSEF
于2014年6月13日(星期五)14:00-17:00
在中科院计算所四层报告厅举行
学术报告会，敬请光临
报告会主题
大数据时代的机器学习
程序

13:30 签到
14:00 报告会开始
特邀讲者：张长水清华大学教授
演讲题目：大数据环境下机器学习面临的挑战
特邀讲者：于剑    北京交通大学教授
演讲题目：从认知角度看大数据时代的机器学习问题
特邀讲者：李沐   微软亚洲研究院高级研究员
演讲题目：深度学习在机器翻译领域的应用
特邀讲者：徐盈辉    淘宝高级技术专家
演讲题目：大规模机器学习在阿里搜索和广告中应用和实践
特邀讲者：李沐    Baidu 深度学习研究院少帅学者
演讲题目：Parameter Server：加速大规模分布式机器学习
执行主席：郭莉中科院信息工程研究所正高工
                  CCF YOCSEF学术委员会委员
执行主席：胡清华天津大学教授
                  CCF YOCSEF天津主席
执行主席：李学龙中科院西安光学精密机械研究所研究员
                  CCF YOCSEF学术委员会委员
参加人员：IT领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者
报名方式：请于6月11日前回复参会回执至yocsef@ccf.org.cn。Tel: (010)6256 2503转14;
参加方式：
1、CCF会员凭会员证免费参加；媒体免费参加。
2、非CCF会员办理入会手续，可以免费参加。加入方式：
学生会员登录:http://www.ccf.org.cn/ccf/studentRegister.do，提交申请
会员登录：http://www.ccf.org.cn/ccf/commonRegister.do，提交申请。
会费：学生50元/年，会员：260元/年
缴费方式：/sites/ccf/jffs.jsp

大数据时代的机器学习

机器学习是人工智能的核心研究分支，旨在探究机器的拟人学习机制和方法，其成果已经广泛应用于自然语言理解、计算机视觉、图像处理、语音识别、信息检索、智能机器人等多个领域。近年来随着数据收集手段和能力的提升，可获取的数据量急剧增加，人们更迫切地从巨量数据中发现隐藏的、有效的、可理解的知识。这已经带来了一场大数据的变革，而这场革命的核心技术就是高性能的大规模数据处理能力。作为大数据分析的主要工具，机器学习在研究方向、评测指标以及关键技术等方面又将面临哪些新机遇和新挑战？产生了哪些新突破?

CCF YOCSEF邀请了来自国内的知名研究机构和企业的学者和业内精英，围绕当下最受关注的大数据和机器学习，展开深入探讨，内容将覆盖最热门的机器学习研究、相关业界前沿产品、未来技术发展机遇和趋势等方面。

特邀讲者张长水
1986 年7 月毕业于北京大学数学系，获得学士学位。1992年7 月毕业于清华大学自动化系，获得博士学位。1992 年7 月至今在清华大学自动化系从事教学和科研工作。现任清华大学自动化系教授，主要研究兴趣包括：机器学习、模式识别、计算视觉等方面。目前是CCF高级会员、自动化学会理事、人工智能学会常务理事；担任学术期刊：”Pattern Recognition”, “International Journal of Applied Mathematics & Computer Science”, “计算机学报”，”自动化学报”等编委；近年来在国际期刊发表论文50多篇，在顶级会议上发表论文40多篇。
报告提要：在这个报告中，讨论大数据时代的机器学习和传统机器学习的不同，结合两个例子讨论大数据给我们带来好处和挑战。

特邀讲者于剑
北京交通大学教授，现任交通数据分析与挖掘北京市重点实验室，计算机学院计算机科学系主任等。CCF YOCSEF委员。1991年于北京大学获得学士学位， 1994年于北京大学获理学硕士学位，2000年于北京大学获理学博士学位， 2000年任职于北京交通大学计算机学院，从事机器学习，模式识别与数据挖掘方面的研究工作。现为中国计算机学会人工智能与模式识别专委会副主任兼秘书长，中国人工智能学会机器学习专委会副主任，并担任计算机学报，软件学报等多个国内学术期刊的编委。
报告提要：随着大数据时代的来临，如何利用大数据提上议事日程。机器学习为利用大数据提供好了重要的理论基础。但是大数据对于机器学习到底有何影响？本次报告将从认知科学的角度入手，分析数据与知识的关系，深入探讨大数据对于机器学习带来的影响，并对机器学习未来的研究发展做出分析。

特邀讲者李沐
微软亚洲研究院研究员。2001年于东北大学获计算机科学与理论博士学位，毕业后进入微软亚洲研究院语言组工作。已于相关领域国际权威会议和期刊上发表论文60余篇，拥有国际专利10余项。研究兴趣包括：中文信息处理，自然语言分析与建模，信息检索，机器学习等。
报告提要：深度学习近年来在人工智能研究中取得了令人瞩目的成绩。报告首先简要介绍了深度学习在机器学习领域，特别是自然语言处理方向的最新的研究进展，然后详细讨论了在双语词对齐、层次化机器翻译解码和主题建模这几个机器翻译的主要任务中，如何应用深度学习的方法来改善机器翻译的质量。

特邀讲者徐盈辉
博士，淘宝搜索算法高级研发专家，用户数据，搜索基础排序，个性化方向的技术负责人。曾在理光日本中央研究所任职，负责过图像分类和自动标注系统的研究与开发，电子化文本图像检索系统的研发，交互式电子白板的触摸描画技术的研发；并获取理光集团的技术创新奖，利益贡献奖。2012年加入阿里搜索算法团队，主导建立电子商务平台的个性化体系；优化并完善搜索算法的技术体系架构，推动阿里大规模机器学习平台的快速发展。
报告提要：报告主要涉及阿里现有大规模机器学习平台在电子商务平台上的应用场景，数据规模以及相应的技术课题和解决方案；进而阐述下在电子商务平台领域涉及到的大数据机器学习挑战和未来的发展。

特邀讲者李沐
百度深度学习研究院少帅学者，就读于卡内基梅隆大学计算机系，师从alex smola。曾就职于百度商务搜索部，为百度占收入90%以上的凤巢广告系统开发了支持千亿样本和特征的大规模机器学习系统。曾是香港科技大学访问学者，本科和研究生毕业于上海交通大学。
报告提要：这个报告我们将介绍联合Baidu, CMU, Google等公司和学校一起开发的开源大规模分布式机器学习系统。我们将介绍面临过的挑战和一些成功的机器学习应用例子。

执行主席郭莉
CCF YOCSEF学术委员会委员。中国科学院信息工程研究所正高工，所长助理，第二研究室主任，信息内容安全技术国家工程实验室常务副主任。电子科技大学兼职博导，北京邮电大学兼职教授。主要研究领域为网络信息安全。作为负责人主持过国家自然科学基金、863、242信息安全计划、科学院知识创新、科学院先导专项课题、发改委信息安全专项等多项重大科研课题研发，获得过国家科技进步奖一等奖、国家科技进步二等奖等。

执行主席胡清华
CCF YOCSEF天津2013-2014年度主席，CCF天津执委兼秘书。天津大学计算机学院教授，系主任。国家首批优秀青年基金获得者，教育部新世纪优秀人才以及天津市131人才工程第一层次人选。主要从事复杂数据机器学习、数据挖掘及其应用方面的研究，关注混合数据、多模态数据的知识发现，并将其成果应用于新能源电力建模、复杂动力系统状态监测与故障诊断、天文大数据分析。先后主持或者参与国家自然科学基金、973课题、总参以及企业合作课题十余项。在科学出版社出版学术专著一部，发表学术论文100余篇。

执行主席李学龙
CCF YOCSEF学术委员会委员。光学影像分析与学习中心（OPTIMAL: Center for OPTical IMagery Analysis and Learning）主任。从事图像/视频和模式识别的应用研究。130余篇IEEE汇刊。《中国科学》、《PR》及六种IEEE汇刊编委。千人、杰青。陈嘉庚青年科学奖、中国青年科技奖、中科院青年科学家奖、中国青年五四奖章。IEEE/IAPR/OSA/SPIE/IEE/BCS/HEA Fellow、国际欧亚科学院院士（IEAS Academician）、国际青年科学院委员（GYA Member）。千人联谊会副秘书长、全国青联委员、全国侨联特聘专家。

参会回执