报 告 人：向世明，中国科学院自动化研究所

报告时间：2024年11月23日（周六）9:30-11:30

报告地点：中国农业大学东区 信息与电气工程学院 237会议室

联 系 人：马老师   13391809180

联系邮箱：sockline@163.com

报告人简介：

      向世明，博士，中国科学院自动化研究所 多模态人工智能系统全国重点实验室研究员，中国科学院大学人工智能学院岗位教授，博士生导师，研究方向为模式识别、机器学习、计算机视觉。

      迄今已在高水平国际期刊或主流会议上发表论文200余篇，部分工作发表在IEEE T-PAMI、IJCV、IEEE T-IP、IEEE T-NNLS、IEEE T-KDE、IEEE T-SMC-B、IEEE T-MM、IEEE T-CSVT、IEEE T-GRS、PR等国际杂志和NeurIPS、ICCV、CVPR、ECCV、IJCAI、AAAI、ACM MM、ACM KDD、EMNLP等国际主流会议上。其中，IEEE Trans论文40余篇（含IEEE T-PAMI 10篇），IJCV论文2篇。论文Google Scholar 总引次数达到17000+次。出版图书三部。获得专利14项。主持完成一项国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目、“科技部国家重点研发计划“新一代人工智能（2030）”专项项目中的课题。任国际模式识别杂志《Pattern Recognition》编委。

报告摘要：

      当前，深度学习方法在人工智能的多个领域中取得了巨大的成功。本报告将首先从时间维度和技术维度重点介绍通用深层神经网络模型和任务专用模型的发展之路，主要呈现图像分类、目标检测、语义分割、网络结构自动设计、图神经网络、表示学习、预训练模型、扩散模型等相关前沿动态；其次，本报告将讲述视觉内容理解、图神经网络、网络结构自动设计及其应用等主题中的部分研究进展；最后，在人工智能的背景下分析深度学习的研究热点和未来发展趋势。