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科研创新之“深度学习”系列活动

17/01/22 23:08:22 作者:陈鹏 鄢萌 刘超 点击:[] [小] [中] [大]

2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗——G. E. Hinton和他的学生R. R. Salakhutdinov在顶尖学术刊物《Science》上发表了一篇题名为“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。2013年4月《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首,并且已经彻底颠覆了语音识别、图像分类、自然语言处理等众多领域的传统解决思路。2016年AlphaGo连赢世界围棋高手60场的持续胜利,使得深度学习之风势不可挡。

威尼斯手机版娱乐场紧跟科研前沿,于2015年10月和2016年6月分别邀请了清华大学青年千人鲁继文副教授和南洋理工大学王刚副教授为全院师生作深度学习相关报告,掀起了深度学习在软件学院的学习热潮。

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图1清华大学鲁继文受邀来软件学院报告

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图2南洋理工大学王刚受邀来软件学院报告

为了夯实学生的科研基础,提高学生的科研能力,提升学生的创新能力,引领学生走向科研前沿,威尼斯手机版娱乐场智能服务与软件工程中心全体教师带领中心的全体学生利用寒假时间开展了为期十天的深度学习研讨班。全体师生在十天时间里,共话深度学习的起源、原理和应用(具体安排参看计划表)。

2017年1月9日早上10点,在威尼斯在线平台副校长杨丹教授,教务处副处长张小洪教授,软件学院洪明坚副教授,杨梦宁副教授,徐玲副教授,葛永新副教授,王洪星博士和黄晟博士的共同组织之下,智能服务与软件工程中心实验室开始了深度学习的第一次研讨班学习,并向全体学生宣布此次研讨班的内容和目标。

本次研讨班共吸引了校内外共40余人参与,其中还包括已经从软件学院毕业在重庆从事机器学习相关工作的数名校友。

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图3 实验室学生董家林报告

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4 实验室学生鄢萌报告

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5实验室全体人员合影

通过本次研讨,实验室的同学们对深度学习有了更深入的理解,对这“高大上的深度学习”不再恐惧,同时体会到了“深度学习”的魅力;更重要的是通过这样的研讨班学习,引导同学们的科研思路和科研方法,为逐步培养独立科研的能力打下了良好的基础。

“深度学习”研讨班计划表

日期

主题

负责人

第1期

2017.1.9周一

10:00-12:00

夯实基础:

1. 夯实DL必备基础,及DL的起源与发展

(从人工神经网络到深度学习);

2. BP神经网络与梯度下降,及其在软件仓库挖掘中案例;

3. 自编码与softmax,及其在计算机视觉中的案例等

鄢萌(组长)

刘超,

彭程

第2期

2017.1.11 周三

10:00-12:00

CNN+Caffe

1. CNN网络层级结构详解;

2. 典型卷积神经网络结构(AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet)详解;

3. Caffe常见网络的搭建、应用及案例讲解;

葛永新(组长)

张兴鹏,

王炜

谷新乾

第3期

2017.1.13 周五

13:00-15:00

RBM+DBN+Sparse Code

1. 波尔兹曼机与受限的波尔兹曼机详解;

2. DBN详细;

3. 稀疏编码及其在深度学习中的体现;

周稻祥(组长),

刘骁,

陈乐扬

董家林

第4期

2017.1.16 周一

10:00-12:00

RNN

1. RNN详解;

2. RNN在计算机视觉中的案例;

王洪星(组长)

杨旭

任薪宇

第5期

2017.1.18 周三

10:00-12:00

RNN扩展+Tensorflow

1. 典型RNN扩展详解(如LSTM);

2. RNN在软件仓库挖掘中的应用 ;

3. TensorFlow常见网络搭建与可视化;

黄晟(组长),

黄倩颖

王秋里

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