CAAI-AIDL已经在北京、南京、深圳、武汉等地成功举办了七次,因其专业的解读和优质的教学内容广受好评,惠及超过2000人次。多位知名学者和行业专家共同参与,围绕深度学习、机器学习、大数据、智能感知、自然语言处理、计算机视觉等领域的热点前沿问题,提供了56场专题报告。
第八期CAAI-AIDL的主题为《自然语言理解、生成与人机对话》,由中国人工智能学会主办,复旦大学邱锡鹏教授和字节跳动的李磊总监共同负责。该讲习班邀请了自然语言处理领域的八位著名学者进行专题报告。参会者不仅能聆听专家们对本领域基础知识和最新进展的讲解,还能有机会与顶尖专家进行交流。
复旦大学计算机科学技术学院副教授,主要从事自然语言处理和深度学习方向的研究。他在ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP等国际顶级期刊和会议上发表过60余篇论文,引用次数超过2200次。他还获得了多项荣誉,包括ACL2017杰出论文奖和CCL2019最佳论文奖。他是开源中文自然语言处理工具FudanNLP的作者和FastNLP项目的负责人。
字节跳动人工智能实验室总监,本科毕业于上海交通大学,博士毕业于卡耐基梅隆大学。他在机器学习、数据挖掘和自然语言处理领域发表了50余篇国际顶级会议论文,并拥有三项美国技术发明专利。他也是CCF中文信息处理专委委员,并在多个学术会议中担任重要职务。
苏州大学教授,研究方向包括信息抽取、篇章关系理解、多模态机器翻译及智能问答。他介绍了信息抽取的基础任务,包括事件抽取、实体关系抽取和属性抽取。他还特别提到如何利用神经网络构建简单的信息抽取模型,以事件检测、实体关系分类和术语属性识别为例进行了详细说明。
中科院自动化所副研究员,研究方向包括信息抽取、网络挖掘、问答系统等。他介绍了基于符号表示的语义解析方法和基于深度学习的知识问答模型,包括Semantic Parsing、端到端知识问答方法和Neural Semantic Parsing等。他还讨论了知识图谱问答系统面临的挑战和未来趋势。
微软亚洲研究院自然语言计算组主管研究员,研究领域包括智能问答、语义理解、机器推理等。他介绍了知识驱动的智能问答和语义解析方法,包括语法知识、语境知识、数据知识和外部背景知识的应用。他通过实例展示了如何利用知识辅助问答系统。
字节跳动人工智能实验室高级研究员,研究领域包括深度文本生成模型。他介绍了序列到序列生成模型、变分自编码模型(VAE)和对抗生成网络(GAN),并讨论了它们在各种文本生成任务中的应用。他还分享了一些实际场景中的应用案例。
清华大学智能技术与系统实验室副主任,研究方向包括对话系统、阅读理解和情感分析。他介绍了现有自然语言生成模型面临的挑战,特别是在多样性和逻辑性方面的不足。他还探讨了如何利用常识和世界知识来提升自然语言生成的效果。
北京大学助理教授,研究方向包括开放领域对话系统。他回顾了人机对话的发展历程,分析了现有对话系统的不足,并展望了下一代人机对话系统的挑战。他还分享了课题组在人机对话方面的研究成果。
哈尔滨工业大学计算机学院教授,研究方向包括任务型对话系统。他介绍了任务型对话系统的背景和关键技术,包括自然语言理解、对话管理和自然语言生成。他还讨论了任务型对话系统的评价方法和应用趋势。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院副教授,研究方向包括任务型对话系统。他介绍了任务型对话系统的背景和关键技术,包括自然语言理解、对话管理和自然语言生成。他还讨论了任务型对话系统的评价方法和应用趋势。
主办单位:中国人工智能学会
2019年12月14日-15日,共2天
上海市张衡路825号(复旦大学张江校区)
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