2023年5月28日上午9:00，第27期山東省人工智能大講堂（暨李金屏科普工作室科普系列活動專家講座第11期）將在濟南大學(xué)第二學(xué)術(shù)報告廳舉行。本次活動由濟南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院、山東省人工智能學(xué)會科普工作委員會、山東省人工智能學(xué)會視覺應(yīng)用與智能技術(shù)專委會、李金屏視覺應(yīng)用與智能技術(shù)科普工作室聯(lián)合主辦。本期講堂主題為“人工智能·視覺感知”，將邀請陳松燦、朱磊、王琳3名人工智能領(lǐng)域的專家作主題報告，主要內(nèi)容為人工智能和智能數(shù)據(jù)處理方面的科普知識與研究進展。
騰訊會議號: 519-614-704
直播鏈接: https://live.bilibili.com/25973590
簽 到：8:30-9:00
致 辭：9:00-9:15
題目：長尾分類研究簡單回顧及我們的對策
講者：陳松燦，南京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院/人工智能學(xué)院教授
時間：9:15-10:00
摘要：長尾分類是計算機視覺等領(lǐng)域中極具挑戰(zhàn)的學(xué)習(xí)任務(wù)之一，旨在習(xí)得能適應(yīng)類數(shù)多但不平衡的識別模型。挑戰(zhàn)在于其大多數(shù)數(shù)據(jù)集中在少數(shù)頭部（大）類，而尾部類僅有少數(shù)樣本，這種極度不平衡性導(dǎo)致所學(xué)模型在尾類上的不佳表現(xiàn)。本次報告擬匯報我們針對該問題提出的一種有效再平衡策略。其關(guān)鍵在于結(jié)合mixup策略逐類增廣出矛盾于給定概念類的Universum（矛盾）數(shù)據(jù)，幫助尾部類的再平衡。其中所提出的高階mixup增廣策略自身對相關(guān)研究還具有獨立的參考價值。
講者簡介：
陳松燦，南京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院/人工智能學(xué)院教授，國務(wù)院特貼專家，國際模式識別學(xué)會會士 (IAPR Fellow)和中國人工智能學(xué)會會士(CAAI Fellow)。現(xiàn)任中國人工智能學(xué)會機器學(xué)習(xí)專委會主任、江蘇省人工智能學(xué)會理事長等。分別于2011年和2013年獲教育部自然科學(xué)1等獎和國家自然科學(xué)2等獎。至今獲國家自然科學(xué)基金資助12項，其中一項重點（結(jié)題獲評優(yōu)）。已培養(yǎng)畢業(yè)博士生43多名，7位獲江蘇省優(yōu)博，其中2位進一步獲全國百篇優(yōu)博論文提名獎。江蘇省優(yōu)秀研究生指導(dǎo)教師，所領(lǐng)導(dǎo)的團隊在2018年入選了江蘇省首屆“十佳研究生導(dǎo)師團隊”。
題目：跨模態(tài)檢索
講者：朱磊，山東師范大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師
時間：10:00-10:45
摘要：跨媒體數(shù)據(jù)跨模態(tài)、跨數(shù)據(jù)源、跨空間且在語義上相互關(guān)聯(lián)，促使面向跨源異構(gòu)媒體數(shù)據(jù)的跨模態(tài)檢索成為當(dāng)前信息檢索領(lǐng)域研究熱點和新趨勢。跨模態(tài)檢索旨在以任意模態(tài)數(shù)據(jù)檢索其他模態(tài)的語義相關(guān)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)圖像、視頻、文本、音頻等不同模態(tài)的交叉檢索。作為一種跨越不同模態(tài)類型的信息檢索方式，跨模態(tài)檢索克服了傳統(tǒng)的單一模態(tài)數(shù)據(jù)檢索的局限性，能更加靈活、全面地滿足用戶的檢索需求。本報告將介紹跨模態(tài)檢索的相關(guān)技術(shù)，以及存在的技術(shù)難點和挑戰(zhàn)，以及團隊在跨模態(tài)檢索方面的研究工作。
講者簡介：
朱磊，山東師范大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向是跨模態(tài)分析與檢索。共發(fā)表CCF A類會議長文、ACM/IEEE匯刊論文百余篇，主編學(xué)術(shù)專著一部，ESI高被引論文8篇，Google引用5800多次。獲得CCF A類會議等多個會議最佳論文獎/提名獎，1篇論文入選2019年中國百篇最具影響國際學(xué)術(shù)論文，擁有授權(quán)專利22件。擔(dān)任ACM TOMM、IEEE TBD、Information Sciences等多個國際期刊的編委，任多媒體領(lǐng)域權(quán)威國際會議ACM MM/IEEE ICME的領(lǐng)域主席（Area Chair），SIGIR/CIKM/AAAI高級程序委員會委員（SPC），CSIG青年工作委員會副秘書長。主持/參與基金委青年/面上項目、山東省優(yōu)秀青年基金項目等10余項橫縱課題。獲得ACM中國SIGMM新星獎，中國自動化學(xué)會優(yōu)秀碩士生導(dǎo)師獎、山東省留學(xué)回國人員創(chuàng)業(yè)獎、CSIG青工委優(yōu)秀服務(wù)獎等。
題目：Learning-Based Optimization and Reverse Modeling
講者：王琳，濟南大學(xué)教授
時間：10:45-11:30
摘要：Optimization is a critical field in machine learning for inducing models according to data or rewards. However, the optimization itself could also benefit from learning. In this talk, we will first rethink the No-Free-Lunch Theorem to find its loophole and exhibit some learning-based optimizers. Another section will focus on scientific modeling. We will introduce the evolving reverse modeling which brings a gleam of dawn for discovering knowledge and distilling natural laws. Some real-world examples of evolving reverse modeling will be exhibited.
講者簡介：
王琳，博士，博士生導(dǎo)師，濟南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授，山東省自然科學(xué)杰出青年基金獲得者、省泰山學(xué)者青年專家、首屆省優(yōu)青獲得者、省優(yōu)秀研究生導(dǎo)師、濟南市青年科技明星計劃獲得者。2016-2018年擔(dān)任加拿大滑鐵盧大學(xué)兼職副教授、研究生導(dǎo)師，2017年起擔(dān)任韓國水原大學(xué)兼職博士生導(dǎo)師。目前擔(dān)任ACM計算機科學(xué)教育分會中國區(qū)理事，ACM濟南分會秘書長，山東省人工智能學(xué)會副秘書長，中國自動化學(xué)會青年工作委員會委員，中國計算機學(xué)會人工智能與模式識別專委會委員，山東省人工智能學(xué)會常務(wù)理事，山東省人工智能學(xué)會高等教育專委會委員。擔(dān)任國際會議IEEE SPAC程序委員會共同主席，ACM SIGCSE China、AAAI（CCF A類會議）等重要國際會議程序委員會委員。主要從事機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用領(lǐng)域的研究工作，主持國家自然科學(xué)基金3項、山東省自然科學(xué)基金2項（含重點項目1項）、山東省重點研發(fā)計劃、濟南市科研帶頭人工作室，擔(dān)任山東省重大基礎(chǔ)研究項目參與單位負責(zé)人。獲得山東省科技進步二等獎、山東省人工智能自然科學(xué)一等獎、山東省自然科學(xué)學(xué)術(shù)創(chuàng)新獎、ACM濟南新星獎等獎勵。近年來在IEEE TEVC、TNNLS、TSMCS、TCYB、TCDS、AAAI、IJCAI、GECCO、《中國科學(xué)》、《軟件學(xué)報》等國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)刊物及國際會議上發(fā)表論文105篇，國家發(fā)明專利授權(quán)5項。
講座主席：李金屏
執(zhí)行主席：牛四杰
組織主席：董子昊、夏英杰
宣傳主席：楊清波
李金屏視覺應(yīng)用與智能技術(shù)科普工作室
山東省人工智能學(xué)會視覺應(yīng)用與智能技術(shù)專委會
山東省人工智能學(xué)會科普工作委員會
濟南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院
2023年5月24日
