计算机学院举办“献礼二十大,强国新征程——人工智能学术月”第五期学术讲座

2022614日下午,计算机学院举办“献礼二十大,强国新征程——人工智能学术月”第五期学术讲座,分享北大计算机领域的最新前沿成果,展现北大计算机人以梦为马,以码筑梦的精神风貌,推动计算机学科和其他学科的碰撞交融,为学校新工科、新文科、新医科建设贡献力量!

 

 

本期讲座特别邀请到了北京大学计算机学院博雅特聘教授,国家杰出青年基金获得者,IEEE Fellow田永鸿教授和北京大学计算机学院长聘副教授,博雅青年学者,求是杰出青年学者奖获得者孙栩教授主讲。第五期讲座在腾讯会议线上进行,并有北大官方抖音、快手、视频号、微博、bilibili5个平台进行同步直播,近20万人次线上观看。北京大学计算机学院研究员施柏鑫担任主持。

 

施柏鑫主持

 

施柏鑫首先介绍了“人工智能学术月”系列活动的背景并代表会议主办方感谢田永鸿教授和孙栩教授参加此次讲座分享人工智能相关的知识。

田永鸿线上讲座

 

田永鸿教授认为纵观科学技术发展史,借鉴和模仿大脑一直是智能技术创新的源泉。人类大脑是一个高效智能的超大规模生物脉冲网络。作为脑网络启发的第三代神经网络,目前脉冲神经网络(SNN)在规模和性能上均不及深度神经网络,面对复杂任务的泛化性和灵活性存在严重不足,因此迫切需要借鉴大脑机制发展大规模脉冲学习理论与方法。讲座围绕着兼具生物合理和计算有效的大规模脉冲神经网络学习这一主题,重点分享在神经元建模、脉冲网络生长与剪枝、深度脉冲神经网络学习等三方面的挑战问题与研究进展,并探讨在神经形态视觉领域的创新应用。

 

孙栩线上讲座

 

孙栩教授表示语言是承载智能的重要媒介,语言智能技术的进一步发展也离不开多模态信息的深度学习,此次讲座介绍了多模态学习、模型结构优化等方法在语言智能领域中的前沿探索,以点带面,通过近期研究介绍现有语言智能方法在多个维度的改进。介绍了模态关系一致性假设、高一致性持续学习动力学机制、神经元网络结构和训练样本梯度相似性关系等理论方法在语言智能中的实践,探讨跨模态、可持续、自适应的语言智能技术的前沿发展。

 

会议最后,主持人再次对两位讲座嘉宾的精彩分享以及线上各位观众对计算机学院举办“献礼二十大,强国新征程——人工智能学术月”系列活动的关注到来表示感谢。本次学术月10次讲座至此圆满结束,希望各位观众持续关注之后由北京大学计算机学院主办的其他学术、交流活动。

 

*讲座回放:可通过快手软件搜索“北京大学”观看计算机学院“献礼二十大,强国新征程——人工智能学术月”系列活动的回放。