秦曾昌  |

前Keep首席科学家

北京航空航天大学副教授

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。

现任北京航空航天大学自动化学院副教授、北航科技传播研究中心主任。 2001毕业于黑龙江大学自动化系获学士学位,并与2002年和2005年获得英国布里斯托(Bristol)大学硕士、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、数据挖掘、跨媒体检索与自然语言理解。出版英文专著1本;编辑论文集2本;在WSDM,CVPR,ICASSP,EMNLP等国际会议与Information Sciences, Neurocomputing等期刊共发表论文100余篇。10年教育部新世纪优秀人才获得者。同时广泛参与信息产业界的技术咨询工作,并曾任马上金融人工智能研究院副院长、Keep首席科学家兼人工智能研究院院长。

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。

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