成电讲堂

　　近日，IEEE Fellow、上海科技大学教授马毅受邀做客我校名师讲堂，与广大师生共同探讨“高维视觉数据的低维结构与深度模型”。讲座由自动化工程学院杨路副教授主持。

　　2016年，AlphaGo计算机围棋系统使用蒙特卡洛树搜索和深度学习结合的方式使计算机的围棋水平达到甚至超过了顶尖职业棋手的水平，引起了全世界的轰动。作为全球人工智能领域的著名科学家，马毅教授畅谈了自己对人工智能、大数据的深刻洞见，并结合自己十余年的人工智能研究经历向同学们描绘了未来全球人工智能，尤其是计算机视觉和机器学习技术在学术界和产业界的发展趋势。他重点讲解了人工智能中的稀疏表达模型和降维技术，表示其能有效从高维数据中提取丰富的低维结构，如图像和视频的分析。马毅教授在相关领域的工作对于恢复低维或稀疏信号提供了强大的理论保证和有效的优化算法。

　　此外，马毅教授介绍了压缩感知在凸优化的研究进展，说明了这些新的数学模型和工具可以解决许多具有挑战性的任务，及其在计算机视觉、图像处理和模式识别产生的深远影响。他还将所提出的原创性算法应用到其他数据类型，如3D数据、web文档图像标记，生物信息学数据、音频/音乐分析等方面。讲座最后，针对目前的研究热点深度学习，马毅教授从压缩感知算法的角度为进一步理解深度学习提供了新的观点。

　　整场报告风趣幽默，内容深入浅出，研究的方向也非常前沿，马毅教授对人工智能与机器学习的深刻理解赢得了参会师生的阵阵掌声。演讲结束之后，马毅教授和师生们进行了现场互动，为大家答疑解惑。马毅教授勉励成电学子要坚持做“真创新，真研究”，不能仅仅局限于跟踪国外的研究成果，而要努力在人工智能领域提出我们自己的原创性理论和算法，从而真正提升我国人工智能科研水平。

　　本次活动由人力资源部教师发展中心主办，机器人研究中心、自动化工程学院承办。