报告题目：现代人工智能的本质、途径和方向

主讲人：张志华教授

单位：北京大学

时间：4月13日10:00

地点：学院南阶梯教室

摘要：现代人工智能是通过机器学习及由其驱动而发展起来的计算机视觉、自然语言处理和语音识别技术来实现多模态数据融合的现实交互。人工智能主要处理识别、决策和生成三大任务，这和机器学习的三大学习范式有监督学习、强化学习和无监督学习相一致。数学上，人工智能是试图求解具有组合结构的高维复杂问题，从而如何克服维数诅咒而利用维数祝福，核心要素在于解决表示、计算和对齐问题。推断思维和算法思维相结合是研究该问题途径，而利用数据的分布信息和问题的结构信息可以有效帮助我们分析和设计算法。该报告将试图讨论了人工智能的技术路线以及一些未来研究方向。

简介：张志华，北京大学数学科学学院教授，北京大学计算机学院兼职教授。主要从事统计学、机器学习与理论计算机科学领域的研究和教学。曾多次担任NeurIPS、 ICML、ICLR 等国际重要人工智能和机器学习会议领域主席。是国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research的执行编委，CSIAM Transactions on Applied Mathematics编委。中国现场统计研究会机器学习分会理事长。已在JMLR、AI、TPAM I、AOS、MP等期刊以及COLT、NeurIPS、ICML、ICLR、IJCAI、AAAI、AISTATS、UAI、MLSys、KDD、CVPR、ACL、EMNLP等会议发表论文100多篇，并著有《深度强化学习》，组织翻译了《深度学习》和《人工智能：现代方法》经典教材。开放有《机器学习导论》、《统计机器学习》、《深度学习》和《强化学习》等网上公开课。