Year: 2016
CAM-Net Digest, Vol. 13 (2016), Iss. 11 : p. 1
Abstract
2016年5月24日下午，微软亚洲研究院刘铁岩首席研究员应国家数学与交叉科学中心（以下简称“交叉中心”）的邀请，作了题为“Distributed Deep Learning: New Driving Force of Artificial Intelligence”的综合报告。报告会由马志明院士主持，数学院副院长、交叉中心生物/医学部主任巩馥洲研究员等出席报告。报告内容精彩丰富，全程讲解生动有趣。
报告会开始前，巩馥洲研究员代表交叉中心向刘铁岩研究员颁发了讲座证书。
报告从微软同声传译系统、阿法尔狗这类人工智能应用带来的突破出发，引出其背后的关键技术深度神经网络（DNN）。刘铁岩研究员从简单的全连接神经网络入手，进而对卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、深度残差网络（Deep Residual network）等进行了介绍。随后，他谈到了在大规模网络训练过程中遇到的困难和挑战，以及他们为解决这些问题而在分布式机器学习上所作出的相关研究成果。
报告结束后，与会师生积极提问，刘铁岩研究员针对听众提出的问题，给出了详细而深刻的回答。
刘铁岩研究员，微软亚洲研究院机器学习组首席研究员，美国卡内基梅隆大学（CMU）客座教授、英国诺丁汉大学荣誉教授、中国科技大学、中山大学、南开大学兼职教授/博导。其研究兴趣包括：人工智能、机器学习、信息检索、数据挖掘、博弈机器学习等。刘铁岩研究员曾获得SIGIR的最佳论文奖和国际期刊《视觉通信与图像表达》的最高引用论文奖等荣誉。他拥有近40项美国或国际专利，多项技术已经被应用到微软的在线产品之中。由于刘铁岩博士的突出成果，他受邀担任了多个国际顶级会议像ICML、AAAI、KDD、IJCAI、WWW等的领域主席或资深程序委员。他还是国际电子电气工程师学会（IEEE）、美国计算机学会（ACM）和中国计算机学会（CCF）的高级会员，中国计算机学会的杰出演讲者。
You do not have full access to this article.
Already a Subscriber? Sign in as an individual or via your institution
Journal Article Details
Publisher Name: Global Science Press
Language: Multiple languages
DOI: https://doi.org/2016-CAM-14654
CAM-Net Digest, Vol. 13 (2016), Iss. 11 : p. 1
Published online: 2016-01
AMS Subject Headings: Global Science Press
Copyright: COPYRIGHT: © Global Science Press
Pages: 1