原标题:添州大学洛杉矶分校博士后王可泽:可注释性AI在视频分析中的钻研和行使 | 公开课预告

继「CV前沿讲座」之后,智东西公开课崭新推出「机器学习前沿讲座」,聚焦机器学习前沿周围钻研收获与挺进,包括(深度)深化学习、迁移学习、无监督学习、半监督学习、GNN/GCN、可注释性AI等前沿周围,吾们将赓续邀请钻研者、行家和资深开发者,为行家带来更众的直播讲解。直播由主讲环节和Q&A环节构成,共计90分钟。

机器学习周围,输入数据和输出应案之间不走不益看察的空间清淡被称为“暗箱”,也就是行家所关注的可注释性AI题目。在本次「机器学习前沿讲座」第1讲的讲座中,智东西公开课邀请到美国添州大学洛杉矶分校博士后王可泽,为行家带来主题为《可注释性AI在视频分析中的钻研和行使》的讲座。

相比于现有的机器学习范式,即人片面面地给定机器必要学习的视觉概念,输入海量标注数据,进而让计算机进走归纳学习。议决人机双向问应的过程,人和计算机能够逐渐同一对事物的意识,基于人机问应的交流疏导和新闻传递手段,在问应过程中别离为用户(人)和机器设计分别的视觉概念解析图模型。

视觉解析图是将常见的分别层级主不益看和客不益看的视觉概念(“实体”、“属性”、“有关”、“事件”等)连接成一个图状组织,用以外示用户或计算机所见的输入图像的理解和外述。该模型使得人机能够议决自然地说话问应以实现视觉概念和常识的传递和学习。同时,基于图模型,机器在问应过程中不息地对用户进走心理建模,并对用户意图进走预判,实现“组相符抽象”、“因果推理”以及在“学习中学习”等能力。这就使得用户能够在对查询需求相等暧昧的情况下,迅速地检索到所必要的视觉内容,从而有效地填补了用户与机器之间的意图鸿沟。

7月13日上午10点,智东西公开课「机器学习前沿讲座」第1讲将直播开讲,王博士将从可注释性AI在视频分析中的钻研起程,常见问题解析心理分析理论模型(ToM)的原理和基于图模型的用户心理建模及在视觉问应义务中的行使。感有趣的友人不要错过。

王可泽,美国添州大学洛杉矶分校博士后,导师为朱松纯,主要钻研倾向计算机视觉、机器学习、可注释人造智能。王博士针对现在海量复杂、众源异质、动态增补和无标注的海量图像视频数据,以缩短对训练样本倚赖和发掘海量无标签的图像数据为现在的,以融相符视觉周围知识和语义新闻的深度外达学习为主线,从监督学习演化到自立学习机制,以视觉高层语义理解为主要行使场景,睁开了一系列的钻研,挑出了说相符知识与数据驱动的学习范式,具有普及的行使前景。他的钻研收获发外了两篇TPAMI和数篇TNNLS、IJCV、TIP、TMM、TCSVT等顶级SCI期刊和10余篇顶级国际会议上,其中被引用次数总共超过800次。

睁开全文

课程时间

时间:7月13日早晨10点

地点:智东西公开课幼程序

课程细目

主题:

可注释性AI在视频分析中的钻研和行使

挑纲:

1、可注释性AI在视频分析中的钻研概述

2、心理分析理论模型(ToM)的原理解析

3、基于图模型的用户心理建模及可注释性

4、行使解析:视频分析中的视觉问应义务

讲师:

王可泽,美国添州大学洛杉矶分校博士后,导师为朱松纯,主要钻研倾向计算机视觉、机器学习、可注释人造智能。王博士针对现在海量复杂、众源异质、动态增补和无标注的海量图像视频数据,以缩短对训练样本倚赖和发掘海量无标签的图像数据为现在的,以融相符视觉周围知识和语义新闻的深度外达学习为主线,从监督学习演化到自立学习机制,以视觉高层语义理解为主要行使场景,睁开了一系列的钻研,挑出了说相符知识与数据驱动的学习范式,具有普及的行使前景。钻研收获发外了两篇TPAMI和数篇TNNLS、IJCV、TIP、TMM、TCSVT等顶级SCI期刊和10余篇顶级国际会议上。其中被引用次数总共超过800次。

报名手段

增补智东西公开课幼助手曼曼(ID:zhidxclass006)报名,增补时请备注“姓名-公司/私塾-职位/专科”,因报名人数过众,优先议决备注者。

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