活动报名|高等院校人工智能教学研讨会

与人工智能跨学科方向领军学者,面对面交流

作为新一轮产业变革的核心驱动力,人工智能展现了其在科技等产业领域带来的巨大可能性,经过多年的发展,人工智能已经从单点技术发展到多学科+人工智能的技术协同融合新阶段,形成创新发展的新兴力量,其中跨学科AI+人才将成为推动产业升级的关键动力和底层力量。如何通过理论教学与实践应用,培养AI+的跨学科人才,已经成为高等院校人工智能教学的重中之重。
2021年8月13日,由北京大学光华管理学院主办,矩池云协办的“智识·致远 高等院校人工智能教学研讨会”将在光华管理学院举办,会议将在线上举办,欢迎开设或准备开设人工智能相关课程的老师参加本次研讨会。
本次会议将邀请多名在人工智能跨学科方向领军学者,讨论深度学习在跨学科领域的教学经验,以及指导学生进行AI+实验实践经验,分享面向多专业背景学生、面向跨专业教学的心得。
会议议程

演讲嘉宾

付彦伟,复旦大学大数据学院青年研究员、博士生导师,上海高校特聘教授 (东方学者), Australian ARC DECRA Fellow。 2014年获得伦敦大学玛丽皇后学院博士学位, 2014年12月至2016年7月,在美国Disney Research博士后研究员,2016年获 ARC DECRA Fellow。2016年7月份加入复旦大数据学院。先后入选东方学者等人才项目支持。目前主要研究计算机视觉及机器学习领域多个问题,包括小样本识别、人脸识别及行人再识别,图像及视频理解及生成,基于图像的3D物体建模及生成、基于视觉的机器臂控制及抓取等。本人已在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI), IEEE CVPR, ECCV, ICCV,等计算机视觉与模式识别、机器学习、多媒体领域顶级国际期刊及会议发表论文共80多篇。
江汉儒,巴比特副总裁,矩池云负责人。 领导团队为人工智能教学和实训提供技术保障,致力于AI+区块链的行业创新,面向ML领域的云计算、雾计算、边缘计算的融合,多计算多存储多网络的全链路虚拟化及虚拟设备池化的研究,长期从事于国产AI平台、算法、GPU/芯片生态的推广。
邱怡轩,上海财经大学统计与管理学院副教授,博士毕业于普渡大学统计系,曾任卡内基梅隆大学博士后研究员。 主要研究方向为统计计算、贝叶斯计算与推断、深度生成模型等。长期担任统计学科普网站“统计之都”的编辑与管理员,是众多流行开源软件包的作者,并翻译了一系列统计建模、R语言及数据可视化方面的书籍。
王有为,复旦大学管理学院教授、博士生导师。东北大学系统工程专业博士,加拿大McMaster University、University of Western Ontario、美国University of Washington (Seattle)访问学者。 研究领域包括平台电子商务、大数据、人工智能等领域的管理学实证研究。在MIS Quarterly、Information Systems Research、Marketing Science等UT Dallas 24学术期刊上发表论文多篇,出版教材和专著3本。主持国自科项目4项,后评估结果均为优秀或特优。入选上海市浦江人才计划和教育部新世纪优秀人才计划。获中国信息经济学优秀成果奖和上海市哲学社会科学优秀成果奖。撰写的MBA教学案例入选全国百篇优秀管理案例。任学术期刊Electronic Commerce Research and Applications资深主编、阿里研究院活水学者理事会副理事长、中国管理科学与工程学会信息系统与数字化创新分会秘书长,以及中国信息经济学会常务理事等职务。
周静,中国人民大学统计学院副教授,应用统计科学研究中心研究员,硕士研究生导师,北京大学光华管理学院博士。 研究方向为社交网络、深度学习等,在Journal of Business & Economic Statistics,Statistic Sinica,Neurocomputing,Electronic Commerce Research and Applications,管理科学,营销科学学报等国内外核心期刊发表论文二十余篇,主持国自科、北社科、国家统计局等多项省部级以上课题。担任人民邮电出版社数据科学与统计·商业分析系列教材编委会委员。
翁翕,北京大学光华管理学院应用经济学系长聘教授,博士生导师,教育部青年长江学者,SSCI期刊Mathematical Social Science副主编。 他的主要研究领域为信息经济学、组织经济学和行为经济学。他本科、硕士均毕业于北京大学,博士毕业于美国宾夕法尼亚大学。他的研究成果发表或即将发表于国外顶级学术期刊,如Journal of Finance, Management Science, Economic Journal, American Economic Journal: Microeconomics, Journal of Economic Theory (两篇), International Economic Review (两篇), Rand Journal of Economics, Economic Theory, Journal of Economic Behavior & Organization, 和Journal of Economics & Management Strategy。他主持国家自然科学基金面上项目“组织经济学理论与应用”。翁博士曾获奖项有:2020第八届高等学校科学研究优秀成果奖(人文社会科学)青年成果奖,2020中国信息经济学优秀成果奖,2019光华管理学院第十三届厉以宁科研奖,2019北京大学教学优秀奖,2017中国信息经济学青年创新奖,2017北京大学教学优秀奖,2017第十三届北京大学人文社会科学研究优秀成果一等奖,2016北京大学北京银行奖教金,2016中国信息经济学乌家培奖等。
周帆,上海财经大学统计与管理学院助理教授,美国北卡罗莱纳大学教堂山分校生物统计学博士。 主要研究方向包括深度学习,强化学习,图网络,因果推断,多项研究成果发表于JASA,Biometrics, Nature Genetics等国际统计期刊和NeurIPS, IJCAI,MICCAI等国际人工智能会议。担任包括NeurIPS, IJCAI在内的多个人工智能顶会的程序委员会成员,获得了泛华统计协会的New Researcher Award, 北卡教堂山分校生统系2020年的Barry H. Margolin Award等奖项,并入选上海市扬帆计划。
王汉生,北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授,系主任。北京大学商务智能研究中心主任。微信公众号“狗熊会”创始人。美国统计学会Fellow (2014),国家杰出青年基金获得者(2016),青年统计学家协会创始会长。在理论研究和统计建模方面,主要关注同移动互联网以及量化投资相关的数据分析。具体内容包括但不局限于:中文文本、网络结构、位置轨迹。在业界实践方面,王汉生教授是国内较早从统计数据分析角度关注并研究搜索引擎营销,社交网络数据,以及位置轨迹数据分析的学者。曾担任博雅立方科技有限公司首席科学家(2009—2015),百分点首席统计学家(2015—现在)。此外,量邦科技、考拉征信、彩虹无线、蓬景数字等众多企业有深度学术合作。涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB广告竞价、搜索引擎营销、电子商务等多个重要行业。此外,王汉生教授同腾讯、百度、阿里、奇虎360、奥迪、京东、联通等众多企业有短期项目,或者培训会议合作。

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