时间：2022年5月25日（星期三）15:30-16:30
地点：腾讯会议：678-648-025 密码：1906
主题：认识人工智能中机器学习与深度学习
主讲人：孟飞（beat365中国官方网站）
简介：孟飞，副教授、硕士生导师。主要从事复杂系统建模与控制技术、人工智能理论及其应用方面的研究。在IEEE/ASME Transactions on Mechatronics、IEEE Transactions on Vehicular Technology等学术期刊和国际学术会议上发表论文40余篇。主持及参与国家自然科学基金项目、上海市科学技术委员会科技等省部级项目8项。获得发明专利5项，实用新型专利5项。担任Advanced in mechanical engineering、Sensors期刊的客座编辑，并同时为IEEE/ASME Transactions on Mechatronics、IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Control Systems Technology等10余个SCI期刊审稿人。2015-2017年获Mechanical Systems and Signal Processing杰出审稿人，2016-2021年国家自然科学基金通讯评议人。美国电气与电子工程师学会（IEEE）会员，美国汽车工程师学会新能源车辆委员会（SAE）委员。
摘要：近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。最近几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。本报告主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的基础概念及相互关系。讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络及其在各领域的应用。
