报告日期：2018年7月9日
报告时间：15:30
报 告 人：孙富春 教授（清华大学）
报告地点：长安校区 物理学与信息技术学院六层学术报告厅（致知楼3623）
主办单位：物理学与信息技术学院
报告摘要：
本报告分析了以深度学习为代表人工智能的成功与不足，给出了人工智能发展的四元结构理论，给出了从硅云计算、网络计算，再到生物计算的人工智能发展图谱。在此基础上，重点介绍了后深度学习时代的主要理论方法，包括可解释人工智能、语义理解、经验学习和模仿学习、小样本表示学习、偏好学习等。最后是人工智能面临的挑战和展望。
报告人简介：
孙富春，清华大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，清华大学校学术委员会委员，计算机科学与技术系学术委员会主任，智能技术与系统国家重点实验室常务副主任。兼任担任国家重大研发计划机器人总体专家组成员，国家自然基金委重大研究计划“视听觉信息的认知计算”指导专家组成员，中国人工智能学会认知系统与信息处理专业委员会主任，中国自动化学会认知计算与系统专业委员会主任，国际刊物《IEEE Trans. on Fuzzy Systems》，《IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics: Systems》《Mechatronics》和《International Journal of Control, Automation, and Systems (IJCAS)》副主编或领域主编，国际刊物《Robotics and Autonumous Systems》和《International Journal of Computational Intelligence Systems》编委，国内刊物《中国科学：F辑》和《自动化学报》编委。
