秦曾昌 |
前Keep首席科学家 北京航空航天大学教授
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院教授；英国布里斯托(Bristol)大学机器学习与人工智能方向硕士、博士；美国加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 博士后、牛津 (Oxford) 大学与卡内基梅隆大学 (CMU) 访问学者。目前主要研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘、跨媒体检索与自然语言理解。主持过国家自然基金在内的省部级基金项目10余项，发表英文专著2本，发表专业论文 140余篇。秦教授是央视《顶尖科学》栏目人工智能时代篇特邀主持嘉宾，我国第一次太空授课专家团成员，也是全国各大青少年科技创新比赛的终审评委。
秦曾昌 |
前Keep首席科学家
北京航空航天大学教授
北京航空航天大学教授
即将开始的A2M课程
Deep Learning for Cross-Modal Content Modeling
机器学习
2019-05-18 10:00--11:00
报告讨论了如何利用深度学习方法来对不同的模态信息进行建模，实现跨媒体的搜索与其他应用， 如图像-文字之间的语义匹配。
目前互联网信息中大量的涉及到跨媒体的信息。对于不同模态的语义信息建模一直是一个重点研究方向。我们讨论了该研究的背景以及如何应用到Keep或其他的社区的场景中。
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院教授；英国布里斯托(Bristol)大学机器学习与人工智能方向硕士、博士；美国加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 博士后、牛津 (Oxford) 大学与卡内基梅隆大学 (CMU) 访问学者。目前主要研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘、跨媒体检索与自然语言理解。主持过国家自然基金在内的省部级基金项目10余项，发表英文专著2本，发表专业论文 140余篇。秦教授是央视《顶尖科学》栏目人工智能时代篇特邀主持嘉宾，我国第一次太空授课专家团成员，也是全国各大青少年科技创新比赛的终审评委。
即将开始的A2M课程
Deep Learning for Cross-Modal Content Modeling
机器学习
2019-05-18 10:00--11:00
报告讨论了如何利用深度学习方法来对不同的模态信息进行建模，实现跨媒体的搜索与其他应用， 如图像-文字之间的语义匹配。
目前互联网信息中大量的涉及到跨媒体的信息。对于不同模态的语义信息建模一直是一个重点研究方向。我们讨论了该研究的背景以及如何应用到Keep或其他的社区的场景中。
