秦曾昌
0 ? $score . '分' : '10.0分' ?>北京航空航天大學 副教授
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秦曾昌，北京航空航天大學自動化科學與電氣工程學院教授，教育部新世紀優(yōu)秀人才。英國布里斯托(Bristol)大學機器學習與人工智能方向碩士、博士。美國加州大學伯克利分校 (UC Berkeley) 博士后、牛津 (Oxford) 大學與卡內基梅隆大學 (CMU) 訪問學者。目前主要研究方向為人工智能、機器學習與數據挖掘、跨媒體檢索與自然語言理解。主持過國家自然基金在內的省部級基金10余項，出版英文專著1本、發(fā)表包括T-IP, T-Multimedia, Information Fusion, AAAI, IJCAI, MM,CVPR, EMNLP等專業(yè)期刊或會議論文近 130余篇。 是我國第一次太空授課專家組成員，也是青少年科技創(chuàng)新大賽、機器人大賽、宋慶齡發(fā)明獎等國內外很多青少年科技比賽的評審專家，開展網絡科普獲得搜狐視頻2023年百大播主稱號。
課程
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視覺問答與對話系統(tǒng)的新技術進展
案例背景:
對于跨模態(tài)信息的處理是目前很多推薦、廣告、檢索等智能系統(tǒng)的核心問題之一，尤其是針對跨模態(tài)的問答與對話技術。我們將討論如何應用深度學習模型對視覺問答系統(tǒng)于視覺對話系統(tǒng)提出新的技術解決方案。
解決思路:
我們將討論利用多模態(tài)信息的融合、圖卷積模型來設計相應的對話系統(tǒng)與問答系統(tǒng)。并考慮如何更好的利用知識圖譜與先驗的關系信息。
成果:
研究成果已經發(fā)布了國際同行認可的頂級期刊和會議。期待在實際工業(yè)落地的應用。
Jing Yu, Weifeng Zhang, Yuhang Lu, Zengchang Qin, Yue Hu, Jianlong Tan, Qi Wu (2020), Reasoning on the relation: enhancing visual representation for visual question answering and cross-modal retrieval, IEEE Transaction on Multimedia (IF=5.452).
3. Weifeng Zhang, Jing Yu, Hua Hu, Haiyang Hu, Zengchang Qin (2020), Multimodal feature fusion by relational reasoning and attention for visual question answering, Information Fusion (IF=10.716), Vol. 55: pp. 116-126.
Xiaoze Jiang, Jing Yu, Zengchang Qin, Yingying Zhuang, Xingxing Zhang, Yue Hu and Qi Wu (2020), DualVD: An adaptive dual encoding model for deep visual understanding in visual dialogue, Proceedings of National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2020)
暫無課程排期 -
深度學習詳解
1.熟悉和掌握深度學習背后的核心原理：從矩陣運算到隨機梯度下降，了解不同深度學習模型的原理與優(yōu)缺點。
2.深刻理解深度學習模型的關聯(lián)與邏輯關系，了解深度學習在機器視覺、自然語言處理及其他領域的應用。
3.課程將提供學員經過老師精心整理的配套學習資料和經典論文，在課程的不同階段給學員用來復習和學習。
4.課程采用雙語形式，課件為英文，用中文講授，為直接學習國際最前沿的技術論文打下良好基礎。暫無課程排期工程師 -
chatGPT與AI2.0技術
openai發(fā)布的chatgpt在人工智能科技行業(yè)掀起一陣浪潮，有人說，chatgpt帶來的是新一輪人工智能技術革命，且未來chatgpt延伸出的各種落地應用將會改寫無數擁有數字化能力企業(yè)的生產模式。伴隨chatgpt的大熱，AIGC(即利用AI技術進行內容生產創(chuàng)作）這一概念也逐漸走進大眾視野。本次分享將帶領學員深入解析支撐chatgpt背后的大模型技術，以及分享目前國內外AIGC的發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。最后，通過chatgpt的誕生來一同探討未來AI2.0時代企業(yè)應該具備的基礎建設與能力
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