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一场关于机器视觉理论的分享活动,让大家仿佛回到了大学校园

[日期:2016-12-01] 来源:深圳湾  作者: [字体: ]

在人工智能领域,机器视觉扮演着获取信息的角色,帮助机器去感知世界。计算机深度学习技术的出现,让机器从被动接受命令到主动去感知世界,从而大大提升机器视觉技术的发展。11 月 23 日 第二期 ACT TALK,ACT Lab(Advanced Cognitive Technology Laboratory) 瑞知先进认知技术实验室邀请到了 哈工大博士何震宇、 阅面科技创始人赵京雷、 商汤科技工程总监刘文志等机器视觉领域的学术代表和产业实践者,与大家分享,机器视觉技术的算法研究和应用实践。

首先,来自哈工大的何震宇博士为大家带来「计算机视觉技术从算法研究到应用实践」的分享,何博士多年来从事人工智能、机器学习、图像处理、计算机视觉等领域的研究工作。有别于他在大学的课程讲解,何博士在整个分享会上抛开公式化,和大家只谈技术思想。他提到每次机器视觉的重大变革都是在描述图像的基础上发生重大变化,并且认为视觉主要是这样三个阶段 :最低层次的阶段属于像素;中层次阶段是局部特性的描述;高层次阶段是教育、语意的理解,把低层次信息和中层次信息进行融合。

何博士表示,他团队目前主要从事计算机视觉领域的研究,特别专注于行人跟踪、人脸检测这方面,现在已经取到阶段性的成果,能应用到很多实际的场景上,比如直播以及安防领域。最后何博士希望高校与企业之间能密切联系,高校利用人才优势、技术优势助力企业往前走,同时也希望企业能推着高校往前走,相互扶持,企业有企业工程的优势,更有着商业敏感、资金资本的优势。

何博士说这是他的「第一次」,第一次参加非学术类的报告活动

学术界分享完毕,紧接着就是工业界的分享——阅面科技的创始人赵京雷, 他是上海交通大学人工智能博士,前阿里巴巴北京算法研究中心负责人,高级算法专家,专注人工智能领域算法研究超过 15 年。2015 年,本着对人工智能的炙热追求,创立了阅面科技——一家专注于深度学习和计算机视觉,提供消费级智能机器视觉认知方案的公司。赵京雷为大家分享何为「人性化的机器视界」。

分享会上,赵京雷表示,在人工智能领域,学术界已经打下良好的学术基础,而工业界需要做的就是让它变得更加智能,这是做产品的唯一想法。他希望,未来在做机器视觉方面,能做到把我们真正需要的基层技术标准化,即插即用化,让人使用这个技术而感知不到这个技术的存在。就像现在的 wifi,没有几个人会告诉你或者关心它的原理,是这样一个即插即用的存在。

阅面科技赵京雷的分享干货很多,信息量很大

最后为大家带来分享的是商汤科技的工程总监刘文志,毕业于中国科学院研究生院, 曾于 2011 年至 2014 年间于英伟达担任并行计算工程师。后就职百度深度学习研究院高级研发工程师,负责异构计算组日常工作。工作期间参与两项美国专利申请。已出版四本个人著作,这次为大家分享的主题是——「人工智能的加速器」。

刘志文表示,深度学习是最重要的人工智能技术,如果我们把一个人工智能系统比喻成一个火箭的话,深度学习是它的引擎,这个大数据是它的原料,而超级预算是它的加速器。对深度学习来说,他的团队目前专注于这两方面:一是做深度学习的训练平台,二是做部署平台。

商汤科技工程总监刘文志激情演讲

会上「同学们」都听得特别用心,全神贯注似乎忘掉了周围的一切...

 

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