人工智能前沿讲习班（AIDL）是中国人工智能学会主办并由学会副理事长谭铁牛院士牵头发起，旨在帮助学员们在短时间内集中学习这一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产·学·研相关从业人员相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者、预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。”AIDL已经成功举办三次，前三次主题分别为《深度学习如何促进AI发展》（学术主任：陶建华）、《机器学习前沿》（学术主任：周志华）和《大数据：理论与应用》（学术主任：程学旗）。
人工智能的第三次大潮已经切实到来，人工智能已经不再是一个概念，而是正在切实地影响着人们的生活。人工智能的主要发展方向之一即为感知智能。感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力。感知智能方面已经发展到什么水平？是否已经接近或超过人类？机器在感知世界之后，将如何同世界进行交互？本次主题主要围绕智能感知与交互展开，旨在帮助学员们在短时间内集中学习这一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产·学·研相关从业人员相互交流。这对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者、预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。本次讲习班的学术主任将由北航计算机学院副院长王蕴红教授任学术主任，将带给我们一场学术和产业前沿的思想碰撞！
2017年9月22日-24日 北京 中科院自动化研究所
王蕴红，北京航空航天大学计算机学院教授、副院长，中国计算机学会理事，中国人工智能学会、图象图形学会常务理事，中国人工智能学会智能交互专业委员会主任，计算机学会推荐的A类学术期刊IEEE Transactions on Information Forensics and Security编委，IEEE Senior Member。在模式识别与图像理解方面进行了深入研究，在人脸识别、步态识别、物体识别、信息隐藏检测方面的成果被广泛引用。作为负责人已主持国家级自然科学基金、863项目、973课题16项。在IEEE Transactions on PAMI等权威国内外学术期刊和国际会议发表学术论文200余篇，发表论文被Google Scholar引用一万余次，获得授权国家专利14项。2005年入选教育部新世纪优秀人才，曾获国家技术发明二等奖、北京市科学技术奖一等奖，2013年获得中国青年科技奖。
罗杰波: 《Computer Vision++: Where Do We Go from Here?》
摘要：With the huge successes of deep learning in computer vision, many computer vision problems are seemingly being solved. Where do we go from here? We will discuss a few directions where computer vision can be either further pushed to deal with data scarcity and data noise, or synergistically integrated with other disciplines such as NLP and data mining, to continue to advance the frontiers of artificial intelligence.
简介：罗杰波教授是IEEE、SPIE和IAPR等国际著名学会的会士（Fellow），图像处理、计算机视觉、机器学习，数据挖掘等领域著名国际学者。罗杰波教授曾于“柯达实验室”从事研究长达十五年，并担任该实验室首席科学家。2011年秋，罗教授正式加入美国罗彻斯特大学计算机科学系。罗杰波教授是国际顶级会议ACM Multimedia 2010、CVPR 2012、ICIP 2017大会共同主席，Journal of Multimedia主编，并担任IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI)、IEEE Transactions on Multimedia (TMM)、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (CSVT)、Pattern Recognition (PR)、以及Machine Vision and Applications (MVA)等国际顶尖学术期刊编委会成员。罗杰波教授的研究涉及图像处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、医学影像分析、普适性计算等多个前沿领域，发表超过三百篇学术论文，持有超过八十项美国专利。近年来，罗杰波教授在社交多媒体研究及其社会应用中做出了巨大的贡献。
朱松纯：《A Cognitive Architecture for Human-Machine Teaming》
摘要：The recent advances in fields, such as vision, language and learning have inspired renewed interest in academics and the public for developing general AI machines that are capable of communicating and collaborating with humans. In the first half of this talk, I will discuss my personal assessment of the current state of AI. In short, AI is entering an era of big integration, embracing six areas: vision, NLP, cognition, learning, robotics and social ethics (game theories). It calls for a unified representation and inference framework for a wide range of tasks. I propose my own solution --- the spatial, temporal and causal and-or graph (STC-AOG) as a unifying representation, and review some ongoing work in these areas. In the second part, I will discuss the layered infrastructures underneath human communication and collaborations, and propose a paradigm called communicative learning to formulate the complexity of human learning and communication, including the theory of mind, i.e. the beliefs and intents of others. Then I will discuss the challenges for constructing a cognitive architecture for human-machine communication and teaming, and the fundamental limit of learning. I will show a few examples of human robot collaborations.
简介：全球著名计算机视觉专家，统计与应用数学家、人工智能专家。美国洛杉矶加州大学(UCLA)统计系兼计算机系教授、计算机视觉与图像科学中心主任、长江学者、千人计划专家、IEEE Fellow。在计算机视觉、统计建模与推理方面发表论文140余篇。在美国获得多项国家级与世界级奖励，包括三次获得计算机视觉大会（ICCV）颁发的Marr prize和2008年国际模式识别学会（IAPR）颁发的Aggarwal prize，目前主持多项美国重大研究计划。
陈恩红：《面向智慧教育的数据挖掘技术及应用》
简介：博士，教授，博导，国家杰出青年基金获得者，科技部重点领域创新团队负责人，CCF会士。现任中国科学技术大学计算机科学与技术学院副院长，语音及语言信息处理国家工程实验室副主任，大数据分析及应用安徽省重点实验室主任。教育部计算机类专业教学指导委员会委员，安徽省计算机学会理事长，中国计算机学会理事、人工智能与模式识别专委会委员、数据库专委会委员、大数据专家委员会委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员、机器学习专委会常务委员。曾任中国计算机学会YOCSEF合肥分论坛首任主席（2011年）。WWW Journal、IEEE Transactions on System、Man and Cybernetics：System，计算机研究与发展、模式识别与人工智能、计算机应用等国内外学术期刊编委，KDD、AAAI、ICDM、PAKDD、SDM等重要国际学术会议的程序委员会委员，全国性学术会议NDBC’2012、CCDM’2014、CNCC’2015等的程序委员会主席等。承担了国家自然科学基金杰出青年基金项目、面上项目、联合重点基金项目，以及863计划、国家重点研发计划课题等项目，以及与诺基亚、阿里巴巴、华为、讯飞的合作项目。在国内外重要学术期刊TKDE、TKDD、TMC、TIST、TC和数据挖掘领域重要国际学术会议KDD、WWW、SIGIR、ICDM、NIPS、ECML-PKDD、CIKM等发表学术论文100余篇，获数据挖掘领域顶级会议KDD2008最佳应用论文奖、ICDM2011最佳研究论文奖、SDM2015最佳论文提名奖等，获2012年度教育部自然科学二等奖，多次获得中科院优秀导师奖、中科院朱李月华优秀教师奖。指导的博士生获得中科院、中国计算机学会、中国人工智能学会等的优秀博士论文奖，以及中科院院长中科院院长特别奖、优秀奖等。
顾嘉唯：《万物有灵的人机共生世界》
简介：物灵科技CEO、联合创始人。打造以人工智能技术与关系式人机交互结合的创新产品与体验，构建“万物有灵”的智能生活，打造有生命感的AI-IOT消费者品牌，最终实现一个人机共生的灵性世界。毕业于清华大学，前百度人工智能研究院人机交互负责人，前微软研究院研究员。拥有囊括硬件和软件的22项美国发明专利，120余项国内专利，是美国斯坦福大学ME310国际创新课程的客座监事。2016年被美国麻省理工学院《技术评论》（Technology Review）评选为MIT TR35全球35位世界科技创新家，2015年被《福布斯》Forbes评为中国最具发展潜力设计师。
鲁继文：《面向视觉内容理解的深度度量学习》
摘要：深度度量学习是深度学习领域的一个热点方向，在多个视觉内容理解中均取得较好的性能。报告将首先介绍深度度量学习的基本概念及相关研究进展，然后将重点介绍系列代表性深度度量学习方法，包括判别深度度量学习、深度迁移度量学习、深度耦合度量学习、深度局部度量学习、多视图深度度量学习、深度哈希度量学习和多流形深度度量学习等方法，以及它们在人脸和属性识别、行人跟踪与识别、跨模态识别与检索多个视觉内容理解任务中的应用。
简介：清华大学自动化系副教授，博士生导师，主要研究方向为计算机视觉、模式识别和机器学习，具体研究内容包括深度学习、度量学习、人脸识别和视频分析等，发表CCF A类期刊会议论文50余篇（其中PAMI论文7篇），SCI他引1000余次，Google Scholar引用3700余次。担任IEEE电路与系统学会多媒体系统与应用技术委员会委员、IEEE信号处理学会信息取证与安全技术委员会委员、Pattern Recognition等4个国际期刊的编委、Computer Vision and Image Understanding等5个国际期刊专刊的客座编委、ICIP等10个国际会议的领域主席。
梅涛: 《深度视觉理解》
摘要：自1960年代起，计算机视觉科学家就致力于让机器可以读懂和描述所见。近年来，深度学习的涌起推动了计算机视觉研究领域的飞速发展。一些科学家认为计算机视觉已经初步具备了相当于低龄（比如三岁）人类的视觉能力，这使得人机之间基于视觉的对话成为可能。在这场报告中，我们将回顾过去50年来计算机视觉，尤其是视觉理解领域的发展，包括精细粒度的图像识别、视频特征学习和识别，以及视觉和语言的最新研究成果。
梅涛博士，微软亚洲研究院资深研究员，国际模式识别学会会士，美国计算机协会杰出科学家，中国科技大学和中山大学兼职教授博导。主要研究兴趣为多媒体分析、计算机视觉和机器学习，发表论文 100余篇（h-index 43），先后10余次荣获最佳论文奖，拥有40余项美国和国际专利（18项授权），其研究成果10余次被成功转化到微软的产品和服务中。他的研究团队目前致力于视频和图像的深度理解、分析和应用。他同时担任 IEEE 和 ACM 多媒体汇刊（IEEE TMM 和 ACM TOMM）以及模式识别（Pattern Recognition）等学术期刊的编委，并且是多个国际多媒体会议（如 ACM Multimedia, IEEE ICME, IEEE MMSP 等）的大会主席和程序委员会主席。
山世光：《知人识面Seeta：X数据驱动的视觉感知》
简介：中国科学院计算所研究员。主要从事图像处理与理解、计算机视觉、模式识别、智能人机交互界面等研究。在包括IEEE Trans. on PAMI, IEEE Trans. on Image Processing以及CVPR, ICCV, ECCV等国内外学术期刊和会议上发表论文100余篇。与博士生合作完成的有关流形到流形距离的论文获CVPR2008 Best Student Poster Award Runner-up奖。现任国际学术刊物Neurocomputing的编委(AE)，长期担任十多个重要国际期刊以及国内主要一级学报(计算机领域)的审稿人。
陶建华: 《多通道自然人机对话》
摘要: 多通道自然人机对话的目标是使得计算机系统与用户之间的交流像人与人之间的交流一样自然流畅。人们在对话过程中，除了使用口语交互外，还会很自然地利用表情、姿态等多模态信息辅助。多通道自然人机对话的难点在于有效接收、融合并分析来自不同通道的用户行为信息，准确判断出用户的意图。报告主要介绍多通道自然人机对话的发展及目前的进展，也对多通道自然人机对话未来发展进行讨论。
简介：中科院自动化所研究员、博士生导师，模式识别国家重点实验室副主任，国家杰出青年科学基金获得者。1993年和1996年分别获得南京大学电子系学士和硕士学位，2001年获清华大学计算机系博士学位。主要研究包括：语音合成与识别、语音编码、人机交互、多媒体信息处理和模式识别。负责国家863、自然科学基金、国家重点研发计划等项目20余项，在包括IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing等国内外学术期刊和会议上发表论文240余篇，其中SCI或EI检索110余篇，已授权国内发明专利15项，国际专利1项，并多次在国内外重要学术会议上获奖。多次在国内外著名的学术会议上担任程序委员会主席或委员，包括ICPR,ACII,ICMI, ISCSLP, NCMMSC等。他目前还担任中国计算机学会常务理事、中国人工智能学会理事、中国中文信息学会理事、中国图象图形学学会人机交互专委会主任、中国中文信息学会语音信息专业委员会副主任、中国语言学会语音学分会副主任、中文语言资源联盟秘书长、AAAC学会执行理事、中国声学学会言语音乐听觉分会委员、中国图象图形学学会虚拟现实专业委员会委员等职务。担任Speech Communication期刊Subject Editor, IEEE Transactions on Affective Computing期刊Steering Committee Member, Journal on Multimodal User Interface 和International Journal on Synthetic Emotions编委，中国语音学报副主编。多次担任863和国家自然科学基金等国家项目会评专家.
姚力:《基于神经生理信息的智能交互与应用》
简介：北京师范大学信息科学与技术学院院长，北京师范大学“认知神经科学与学习”国家重点实验室主要成员。兼任中国电子教育学会理事、中国生物医学工程学会医学神经工程分会委员。主持多项国家自然科学基金项目（包括重点项目、重大研究计划、海外青年学者合作研究基金项目、面上项目）、主持了1项863项目、主持了北京市自然科学基金重点项目等多项重要项目。近5年发表SCI论文20余篇， EI论文40余篇。
多种报名方式：
1. 扫描下图海报中二维码进行在线报名
2.点击阅读原文进行在线报名
3.中国人工智能学会官网在线报名，报名网址为 http://caai-aidl.caai.cn/
（本次活动仅接收200位参会者，报名从速！按照付款顺序进行录取）
注意事项：
1. 2017年9月15日前注册并缴费：CAAI会员/AIDL会员2000元/人，非会员2500元/人，2017年9月17日之后及现场缴费CAAI会员/非会员均为3000元/人。
2. 注册费包含讲课资料和三天会议期间午餐，其他食宿交通自理。
3. 会议提供邀请函以供报销，如您需要请添加AIDL小助手微信索要。
4. 如您需要使用公务卡进行支付，请先行在线缴费报名，会议现场可提供POS机刷公务卡，刷卡之后将返还在线支付的款项。
5. 如您需要使用单位银行账户银行转账，请点击阅读原文按钮-在线报名-选择银行转账，获取银行转账账号信息。
6. 活动时间为2017年9月22日-24日，地点为：北京市海淀区中关村东路95号自动化研究所 智能化大厦三层学术报告厅
