預告:深度學習新星:GANs的誕生與走向(主講人馮佳時 )丨硬創公開課

 2016-12-30 19:07:00.0

預告:深度學習新星:GANs的誕生與走向(主講人馮佳時 )丨硬創公開課

在大數據和人工智能界,常有這麼個說法「誰掌握了數據,誰就佔據AI高地。」

但是「掌握數據」往往意味着巨大成本。首先海量數據經常被大型企業壟斷,給原始數據標記也需要耗費巨大資金。

所以,基於數據而習得「特徵」的深度學習技術受到狂熱追捧,而其中GANs模型訓練方法更加具有激進意味:它生成數據本身

GANs是「生成對抗網絡」(Generative Adversarial Networks)的簡稱,由2014年還在蒙特利爾讀博士的Ian Goodfellow引入深度學習領域。2016年,GANs熱潮席捲AI領域頂級會議,從ICLR到NIPS,大量高質量論文被髮表和探討。

Yann LeCun曾評價GANs是「20年來機器學習領域最酷的想法」。

在GANs這片新興沃土,除了Ian Goodfellow所在的OpenAI在火力全開,Facebook的人工智能實驗室也在這一領域馬不停蹄深耕,而蘋果近日曝出的首篇AI論文,就是基於GANs的變種「SimGAN」。

從學術界到工業界,GANs席捲而來。

經360首席科學家、人工智能研究院院長顏水成強力推薦,本期雷鋒網硬創公開課特邀馮佳時博士,爲大家做一期以《深度學習新星:GANs的誕生與走向》爲主題的演講,撥開圍繞GANs的迷霧。

本次公開課內容包括但不限於

  • 什麼是生成對抗網絡(GANs)?

  • GANs現在爲什麼這麼火?

  • GANs目前在深度學習領域處於一個什麼樣的位置?

  • 如何看待OpenAI 、Facebook Fair等在GANs領域的現階段工作?

  • 如何評價蘋果的首篇AI論文提出的SimGAN訓練方法?

  • GANs適用於哪些商業領域?

  • GANs的未來發展方向是什麼樣的?

嘉賓介紹

馮佳時,現任新加坡國立大學電子與計算機工程系助理教授,機器學習與視覺實驗室負責人。

中國科學技術大學自動化系學士,新加坡國立大學電子與計算機工程系博士。2014-2015年在加州大學伯克利分校人工智能實驗室從事博士後研究。現研究方向爲圖像識別、深度學習及面向大數據的魯棒機器學習。馮佳時博士曾獲ICCV’2015 TASK-CV最佳論文獎,2012年ACM多媒體會議最佳技術演示獎。擔任ICMR 2017技術委員會主席,JMLR, IEEE TPAMI, TIP, TMM, TCSVT, TNNLS及 CVPR, ICCV, ECCV, ICML, NIPS, AAAI, IJCAI等期刊、會議審稿人。馮佳時博士已在計算機視覺、機器學習領域發表論文60餘篇。

預告:深度學習新星:GANs的誕生與走向(主講人馮佳時 )丨硬創公開課

活動詳情

主題:《深度學習新星:GANs的誕生與走向》

嘉賓:馮佳時

時間:1月5日(週四) 晚20:00

地址:硬創公開課 鬥魚直播間(房間號:788495

本期雷鋒網硬創公開課將會有【鬥魚直播+微信羣問答】兩個環節。嘉賓直播授課分享結束後,將會在微信羣與羣友問答互動

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文章來源:雷鋒網