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人工智能的前世与今生
发布时间:2017-10-12    来源:

  青椒学术沙龙(第96期)预告:人工智能的前世与今生

  时间:2017年10月13日(周五)中午12点30分

  地点:北洋园校区郑东图书馆四层日新书斋

  报告题目:人工智能的前世与今生

  主讲人:郝建业

  主讲人简介:郝建业博士,现任天津大学软件学院副教授,天津市青年千人计划专家,天津大学“北洋青年学者”。本科毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业,博士毕业于香港中文大学计算机科学与工程专业,先后在麻省理工学院(计算机科学与人工智能实验室)和新加坡科技与设计大学担任博士后研究员。主要研究方向为人工智能、软件工程等。在多智能体系统、人工智能、软件工程等领域的顶级国际期刊(如JAAMAS、TAAS、TPAMI) 和国际会议 (如FSE、ICSE、AAMAS、IJCAI、AAAI等)上发表论文50余篇,出版专著1部。曾获得多项香港地区和国际学术奖励(包括ANAC国际谈判比赛2012年度冠军、2015年度亚军、澳大利亚教育部 Endeavor Fellowship、香港中文大学全球杰出研究者等)。同时担任多个顶级期刊(包括JAAMAS, TAAS,TOSEM等)审稿人,担任美国国家科学基金委物联网项目评审专家。

  报告内容简介:近年来随着人工智能技术的发展及其和各行业的深度融合,人工智能技术逐渐进入公众视野和大众日常生活,并且基于人工智能技术的交叉学科融合也方兴未艾。本次沙龙将从主要从计算机科学的视角,介绍人工智能的历史和发展历程,并结合我们课题组的研究方向,介绍相关人工智能技术的最新研究进展。

  相关学科:计算机科学、软件工程等

  主办单位:校工会、科研院、校青年教师联谊会、学生创新实践协会

  Lecture: The past and present of artificial intelligence

  When: 12:30 p.m., Friday, 10.13

  Where: Rixin Study, Fourth Floor, Zheng Dong Library, Peiyang Park Campus

  Lecturer: Jianye Hao is currently an Associate Professor in School of Software at Tianjin University. He received his Ph.D degree in Computer Science and Engineering from The Chinese University of Hong Kong in 2013 and B.E. degree from School of Computer Science and Technology at Harbin Institute of Technology in 2008. Jianye Hao was a Postdoctoral Research Fellow in the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) at Massachusetts Institute of Technology (MIT) and Pillar of Information System Technology and Design (ISTD) at Singapore University of Technology and Design (SUTD) from 2013 to 2015. He was also a Lecturer at ISTD of SUTD from Nov 2014 to Mar 2015. He was a Visiting Research Fellow at National University of Singapore and University of Wollongong in 2011 and 2014 respectively. His research areas focus on artificial intellgence, machine learning and game theory and has published more than 50 papers in top conferences and journals.

  About the Lecture: This talk will briefly introduce the history of artificial intelligence, and  recent research progress of AI, especially fousing on the topic of deep reinforcement learning towards general artificial intelligence.

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