CFAI进高校丨交流促提升,强学育人才,CFAI走进宁夏大学圆满举行

文摘   2024-03-10 22:23   宁夏  



3月9日-3月10日,“CFAI走进高校之宁夏大学报告会”圆满举办,来自宁夏大学的师生积极参加了本次活动。本次活动由中国人工智能学会主办,CFAI人工智能基础专委会承办,宁夏大学协办。此次活动旨在聚焦国家“东数西算” 重大战略发展需求和人工智能领域关键问题,探讨宁夏“六新六特六优”产业数字化、数字产业化需求,推动宁夏科技创新和发展。





本次报告会由宁夏大学汪文帅教授和刘昊教授主持。会议伊始,宁夏大学信息工程学院党总支书记汪文帅主持会议,院长冯锋为报告会开幕致辞,向大家介绍了报告会的主题和专家学者,并对CFAI人工智能基础专委会的各位专家学者的到来表示热烈欢迎和衷心感谢。随后专委会主任、北京航空航天大学李昂生教授为报告会开幕致辞。




汪文帅书记主持会议


冯锋院长致辞


李昂生教授致辞




本次报告会由北京航空航天大学李昂生教授、湖南师范大学代建华教授、东南大学魏秀参教授、北京航空航天大学黄迪教授、上海交通大学王韫博教授、南开大学汪定教授、上海交通大学傅洛伊副教授、上海人工智能实验室陆超超研究员,围绕人工智能领域的热点研究问题作主旨报告。






主旨报告环节,北京航空航天大学李昂生教授作题为《人工智能科学:智能的数学原理》的报告,针对“信息世界的科学体系是什么?”“怎样在信息世界科学体系下建立人工智能科学?”两大问题,从其创立的《结构信息论》,信息世界的层谱抽象科学范式,学习的信息理论、自我意识的信息理论和博弈/谋算理论为三大支柱的人工智能信息科学原理,编码树的概念、结构熵的度量,孙子兵法的科学原理等方面展开深入浅出的介绍。



李昂生教授作报告




湖南师范大学代建华教授作题为《部分标记数据的属性约简初步研究》的报告,针对现实中往往存在部分标记的数据的问题,介绍了半监督属性约简问题,并从粒计算的角度初步讨论了两种部分标记数据的属性约简方法,即基于属性不可区分性的方法和基于标记增强的方法来展开介绍。




代建华教授作报告




东南大学魏秀参教授作题为《细粒度图像分析及其应用初探》的报告,随着细粒度图像分析的应用场景向多维领域快速扩展,其处于静态封闭环境的经典假定不再成立,不可避免地将面临开放动态环境挑战。报告针对监督信息匮乏、样本分布长尾、检索数据庞杂等现实频发问题,介绍在细粒度图像分析领域其课题组的相关研究成果,及面向人民生命健康和国家重大需求方面的应用实践。



魏秀参教授作报告




北京航空航天大学计算机学院黄迪教授作题为《针对物理和数字攻击的人脸防伪》的报告,本次报告聚焦人脸图像防伪技术,介绍了团队在检测物理空间和数字空间人脸攻击方面的最新研究进展,重点讨论面向未知攻击类型的检测范式、空域频域特征学习方法、纹理几何信息融合策略等主要内容,以及一些对于未来研究方向的思考。



黄迪教授作报告




上海交通大学王韫博教授作题为《物理世界的逆向生成表达》直觉推理与决策两方面研究的报告,针对如何在复杂的视觉场景中建立有效的世界模型这一开放课题。报告围绕世界模型的“观察”与“交互”两个方面,分别介绍“三维逆图形学物理推断”和“基于世界模型的强化学习”方法,介绍了分别发表于ICML 2022(Spotlight)、NeurIPS 2022 (Spotlight)、ICLR 2024的相关工作。前者为流体动力学模拟提供了一种新思路,后者应用于机械臂控制和无人驾驶任务,为当前最佳基线模型之一。



王韫博教授作报告




南开大学汪定教授作题为《口令猜测的新路线:基于经典机器学习的猜测技术》的报告,针对解决基于传统统计学和基于深度学习的口令猜测算法存在的数据稀疏、过拟合、效率低等问题,介绍了其团队开辟的新的口令猜测技术路线:基于经典机器学习技术来设计口令猜测算法。报告以随机森林技术为例,显示如何通过对口令字符的重新编码,将口令猜测生成过程转换为多分类问题,来设计新型口令猜测框架RFGuess,涵盖漫步猜测场景和定向猜测场景。基于13个大规模真实口令数据集,证实了RFGuess的有效性,对其团队提出的新方法展开介绍。



汪定教授作报告




上海交通大学傅洛伊副教授作题为《基于网络结构特征驱动的去匿名化关键技术研究》的报告,本次报告分享其团队在网络去匿名化领域的一些代表性工作。介绍了如何将对称性和图去匿名性进行结合,将去匿名性的上界量化为对称性量化,对一般的图去匿名性的上界值量化为匿名图与辅助图顶点排序映射的双随机矩阵的对角值的和。这种量化方法给出了一个理论的上界值,同时,基于该上界,其团队设计的基于“Motif(基元)单位结构”的采样算法来高效提取图中的对称结构。所介绍在网络去匿名化方向的研究对于实践的攻击、保护、或者量化方法提供了实际参考价值。



傅洛伊教授作报告




上海人工智能实验室青年科学家陆超超博士作题为《通向因果人工智能:从深度学习到深度理解》的报告,介绍当今人工智能和机器学习中存在的可解释性问题、泛化问题、效率问题、适应问题、公平性问题等,使得通用人工智能的研究陷入困境。并指出目前大部分机器学习算法都是建立在统计相关性的基础上,极大地限制了机器学习的适用范围。因此,需更进一步考虑统计相关性背后更本质的因果结构。因为因果模型对现实世界中数据的变化更加鲁棒,所以拥有了因果推断能力的机器学习算法可以更好地预测未来。由于因果关系是所有事物之间最本质的关系,而探索因果关系是所有科学研究最核心的内容,所以因果人工智能将会成为实现通用人工智能最有前景的解决方案之一。陆博士针对因果人工智能各个方面的前沿进展,以及它们在各个实际场景中的具体应用展开深入介绍。



陆超超博士作报告


CFAI走进高校@宁夏大学报告会为计算机领域的研究人员搭建了科研互动的平台,促进了相互之间的学术交流。未来,我们将发挥平台作用,持续开展该类型活动,提供更多学术交流渠道。


活动合影




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文字、图片 | 刘昊

排版 | 张羽

责任编辑 | 孙莉



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