报告题目：视觉语言模型中的表征学习

报告人：劳琪成 北京邮电大学人工智能学院特聘研究员

主持人：仲苏玉 特聘副研究员

报告时间：2022年11月9号（周三）16：00-17：00

腾讯会议：944-361-412

报告摘要:

表征学习（Representation Learning）是人工智能的核心基石问题，表征提取的好坏往往决定了人工智能算法研发及其在各行业领域中应用的成败。表征学习通过深度神经网络的多层级抽象化，最终可实现表征在高度抽象空间的转换和迁移，如近几年兴起的视觉语言模型（Vision Language Models）也是表征学习在多模态数据（文本、图像）上的成功应用。本次讲座将以视觉语言模型为切入点，围绕表征学习的几个关键性问题展开讲解，并进一步介绍和讨论一系列相关研究工作。

专家简介：

劳琪成，北京邮电大学特聘研究员，博士生导师。此前在国际最前沿的人工智能研究中心之一的加拿大蒙特利尔Mila实验室（Montreal Institute for Learning Algorithms）从事博士后工作。研究方向是深度学习、计算机视觉及其在医学上的应用，目前主要侧重于表征学习的可解耦、可泛化和可持续。主要研究工作在相关领域顶级会议和期刊上发表，包括计算机视觉顶级会议ICCV，机器学习顶级会议ICML，人工智能顶级会议AAAI，和IEEE TNNLS，Pattern Recognition，IEEE TKDE等高质量期刊，以及医学影像分析相关的顶级会议MICCAI和期刊Medical Image Analysis等。