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【博导论坛】深度学习在大数据的应用:挑战及机遇专题讲座

发布时间:2018-06-05     字体:[增加 减小]

  64日上午10:00,武汉理工大学第十七届计算机科技文化节系列活动之博导论坛在鉴湖校区主楼计算机学院会议室举行。美国乔治亚州立大学计算机科学系州校董教授、系主任潘毅教授应邀主讲。潘毅教授以深度学习在大数据的应用:挑战及机遇为题向大家介绍了深度学习领域的研究工作。我院部分老师及研究生参加了本次论坛。报告由副院长袁景凌教授主持。


  本次讲座中潘毅教授介绍了深度学习的概念以及在研究中所面临的挑战和机遇。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,但又不同于传统的人工神经网络。深度学习已经在大数据分析中得到了广泛的应用。由于深度学习算法的改进,大数据的存在和功能越来越强大的计算能力,现在可以比以往任何时候模拟更多层的神经元。 深度学习目前在计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理、音频识别和医学图像处理方面取得了许多显著的成就。 尽管各种深度学习架构和算法已经用于许多大数据应用,但将深度学习扩展到更复杂的应用(如生物信息学和高维数据),将需要更多在概念、架构、算法、理论和软件方面的突破,以及更强大的计算处理能力了。潘教授介绍了其在深度学习研究中取得的成果,其中包括新颖的深度学习架构、对高维数据处理的方法、超参数的自动寻找策路、新颖的算法和理论证明等,同时也指出了在这个领域来来的研究方向。


  在讲座最后,潘毅教授就深度学习领域等相关问题与与会师生进一步交流讨论。


主讲人简介:潘毅, 1982年在清华大学获得计算机工程学士学位。1984年在清华大学获得计算机工程硕士学位。1987年赴美国留学。1991年由美国匹载维(Pittburgh)大学计算机科学系获得计算机科学博士学位。同年开始在美国代顿(Dayton)大学计算机科学系任教。1996年晋升为副教授,1997年获代顿大学终生教职。2000年加入乔治亚州立大学计算机科学系, 2013年晋升为校级杰出教授,2015年晋升为州校董教授。曾担任该校的文理学院剧院长及生物系主任。现任该校的计算机系主任。