中国人工智能大会(CCAI 2017)参会见闻–主题报告速记与评述(一)

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CCAI 2017于2017.7.22-7.23在杭州国际会议中心举办,笔者有幸参加。
有诸多人工智能领域的国际一流学者进行了“学术性”和“趣味性”并存的精彩报告。
笔者根据自身的研究兴趣,着重选取了以下几个报告进行了速记,并整理加入了个人的评述:
1. “大数据如何帮助小数据” Fei Sha (南加州大学副教授)
2. “众包中的统计推断与激励机制” 周登勇 (美国微软雷德蒙研究院首席研究员)
3. “深度学习的迁移模型” 杨强 (港科大计算机系主任 AAAI Fellow)

接下来三天,每天梳理一个发布一个,现在都在上面,请戳对应链接。

其它精彩的报告在CCAI、新智源等公众号已经有了较丰富的评述,例如:
1. “L3的挑战与量产” 李德毅 (中科院自动化所\中国工程院院士) 在一个月前的 CICV年会有报告,雷锋网已有相应解读。
2. “构建鲁棒的人工智能” Thomas Dietterich (俄勒冈州立大学教授 AAAI前主席) 在AAAI 2016有更完整的主席报告,Slides基本复用。
3. “弱监督机器学习研究新进展” Masashi Sugiyama(日本理化学研究所先进智能研究中心主任)。因为杉山将的报告和他那本<图说机器学习>风格一样太“公式化”。个人不太喜欢这样的报告风格,宁可根据需要去读他的paper,CCAI评述链接在此。

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