AI研習社每周公開課預告（10.24-10.27）

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AI研習社是雷鋒網旗下的AI求知求職社區，基於專業直播平台，進行技術交流的公益傳播和深度交流。
AI研習社公開課通過邀請學術界、工業界學者進行高質量內容分享，讓廣大學術青年了解最前沿的學術與行業技術進展，成為連接學術界與工業界之間的橋樑，雷鋒網希望能夠從中發現一大批優秀AI人才，推動國內AI行業的持續發展。

接下來是本周的公開課預告：

10月24日 20:00

主題：加速深度學習的訓練和推理

分享內容：隨著深度學習在計算機視覺上的廣泛成功，學術界和工業界都開始越來越關注其落地能力。如何在短時間內訓練出龐大又複雜的高性能模型，如何向存儲和運算能力有限的邊緣設備部署模型，成為極大的挑戰。本次分享會嘉賓將和大家分享雲從科技的心得體會。

分享人：蹇易，現雲從科技高級演算法工程師。本科和碩士畢業於華中科技大學計算機學院。從事深度學習分散式框架、度量學習和模型減枝/壓縮的研究和開發。

10月25日 20:00

主題：用於文檔理解的面向對象神經規劃

分享內容：深度好奇提出了用於垂直領域文檔理解的OONP框架，它使用離散的對象本體圖結構作為中間狀態，該狀態被OONP創建、更新直至最終輸出。這個解析過程被OONP轉化成為按照文本閱讀順序的離散動作的決策序列，模仿了人理解文本的認知程。OONP框架提供了神經符號主義的一個實例：在OONP框架內，連續信號、表示、操作和離散信號、表示、操作緊密結合，形成信息閉環。這使得OONP可以靈活地將各種先驗知識用不同形式加入到行間記憶和策略網路中。為了優化OONP，深度好奇利用監督學習和強化學習以及二者的各種混合態，以適應不同強度和形式的監督信號以訓練參數。

分享人：鄭達奇，博士期間師從中科院計算所/都柏林城市大學劉群教授，後加入深度好奇。期間作為學術帶頭人在深度學慣用於長文本生成等項目有重要貢獻，參與了面向對象的神經規劃、非線性文本表示等研究項目。鄭博士長期從事機器翻譯及人工智慧的研究，在自然語言處理和神經符號智能等領域有較深的造詣。

10月26日 20:00

主題：醫學影像計算與分析--2017MICCAI選文剖析

分享內容：人工智慧應用於臨床醫學影像計算與分析成為近年來的研究熱點，本次分享以2017年MICCAI錄取論文為基礎，選摘代表性的論文，介紹醫學影像計算與分析的前沿方法和趨勢。

分享人：陳浩，視見醫療創始人兼首席科學家，在香港中文大學取得博士學位並獲得香港政府博士獎學金，本科畢業於北京航空航天大學並獲得金質獎章。研究興趣包括醫學影像計算，機器學習（深度學習）, 計算機視覺等。博士期間發表數十篇頂級會議和期刊論文，包括CVPR、MICCAI、AAAI、MIA、IEEE-TMI、NeuroImage等。擔任包括NIPS、MICCAI、IEEE-TMI、NeuroImage等國際會議和期刊審稿人。三維全卷積神經網路相關論文獲得2016 MIAR最佳論文獎。2014年以來帶領團隊在數十項國際性醫學影像分析和識別挑戰賽中獲得冠軍。

10月27日 20:00

主題：Deep Learning 讀書分享-深度模型中的優化

分享內容：本次讀書分享主要針對《深度學習》第八章內容，梳理本章的主要內容：學習和純優化有什麼不同;神經網路優化中的挑戰;基本演算法;參數初始化策略;自適應學習率演算法;二階近似方法;優化策略和元演算法.

分享人：孫嘉睿，迅雷人工智慧圖像演算法工程師，北京大學信息工程學院博士，京都大學情報學碩士。

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