吉林大学王湘浩人工智能杰出学者系列讲座——陈雷教授主题讲座

 讲座题目：Effective Data Preprocessing for Deep Learning报告人：Lei Chen Chair Professor in Data Science and Analytics at HKUST (GZ)ACM Fellow  and IEEE Fellow .讲座时间：2025年5月24日（星期六）下午16：30讲座地点：正新楼3楼智慧教室Abstract:Deep learning models, particularly large-scale models, have shown exceptional performance in many applications. However, the success of these models is sign...

2025年春季学期-人工智能前沿讲座（第五讲）——美国密西西比州立大学助理教授陈东学术报告

报告题目：多智能体强化学习在智能系统控制中的应用探索报告人：陈东 美国密西西比州立大学助理教授报告摘要：近年来，智能系统（如机器人、自动驾驶车辆和智能电网）在提升各类系统效率和可持续性方面展现出巨大潜力, 广泛应用于智能交通, 工业自动化和能源管理等领域。 这些系统通过与本地通信网络连接, 形成可扩展且具鲁棒性的“连接系统”。然而, 由于状态空间和动作空间维度高, 系统内部组件交互复杂, 如何对这些连接系统...

人工智能学院系列学术活动（第59场）——中国科学院深圳先进技术研究院胡政研究员学术报告

报告题目：高分辨细胞谱系追踪与肿瘤演化解析报告人：胡政 中国科学院深圳先进技术研究院 研究员报告摘要：细胞谱系追踪与动态解析是揭示发育和疾病机制的关键。我们最近利用一种新型哺乳动物碱基编辑条形码系统，实现了小鼠体内高分辨单细胞谱系树的精确重构，揭示肠癌从多克隆至单克隆转换的演化模式，为理解肿瘤发生提供新的理论框架。针对人体组织谱系追踪的瓶颈，我们发展基于内源性线粒体DNA突变的人体谱系追踪方法，实现...

人工智能学院系列学术活动（第58场）——英国格拉斯哥大学教授吴鸿汉学术报告

报告题目：自动化临床编码：从深度学习到人机协作报告人：吴鸿汉 英国格拉斯哥大学健康与福祉学院教授报告摘要：临床编码是将临床医生在电子病历（EMR）中记录的医疗信息转换为结构化代码的过程，这些代码通常采用国际标准如ICD-10。它是医疗体系中的重要组成部分，为医疗护理、保险、审计、公共卫生和科研提供关键数据。然而，临床编码主要依赖人工完成，因此成本高、耗时长且容易出错。在本次讲座中，我将介绍我们团队在利用...

2025年春季学期-人工智能前沿讲座（第四讲）——复旦大学研究员/博士生导师马兴军学术报告

报告题目：大模型安全研究报告人：马兴军 复旦大学计算机科学技术学院研究员/博士生导师报告摘要：随着各类大模型的广泛部署应用，其安全性问题也日益突出，引发了国内和国际社会各界的广泛关注。在本次讲座中，我将从大模型蓬勃发展的形势出发，举例介绍当前大模型存在的安全可信问题，然后围绕大语言模型、视觉模型以及多模态模型这三类主流模型，分别展开介绍团队在近期的研究工作，与大家一起探讨构建安全可信大模型的可行...

2025年春季学期-人工智能前沿讲座（第三讲）——北京大学助理教授刘畅学术报告

报告题目：人工智能驱动下的运动规划-从单机决策到集群协同报告人：刘畅 北京大学工学院助理教授报告摘要：运动规划作为智能机器人系统的核心基础能力，其传统方法主要依赖于环境几何信息来生成安全高效的运动轨迹。然而，在面对复杂动态的未知环境时，这一经典范式面临着显著的技术瓶颈。随着人工智能技术的快速发展，运动规划的能力边界在多个维度得到了实质性拓展。本报告将系统阐述人工智能技术在三个关键方向对运动规划的...

人工智能学院系列学术活动（第57场）——中科院自动化所助理研究员姚满学术报告

报告题目：类脑基础模型研究报告人：姚满 中科院自动化所助理研究员报告摘要：    类脑脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）以神经动力学和事件驱动稀疏计算为主要特点，能在神经形态芯片上高效运行。本报告首先介绍报告人在近三年取得的一系列积极进展，通过鉴定并解决神经形态计算的若干内在局限，SNN在传统视觉任务上的性能已经能比肩人工神经网络，且具有显著低功耗优势。进一步地，本报告借鉴大脑信息处理机...

2025年春季学期-人工智能前沿讲座（第二讲）——吉林大学准聘副教授王琪学术报告

报告题目：视觉语言模型驱动的GUI智能体报告人：王琪 吉林大学人工智能学院准聘副教授报告摘要：大语言模型（LLM）可通过调用多种工具与API来完成复杂任务。作为最强大且通用的工具，计算机有望被训练有素的LLM智能体所操控。借助计算机的强大能力，可以构建更通用的智能体，协助人类完成各类日常数字工作。本报告介绍一个视觉语言模型（VLM）驱动的智能体。首先，构建一个与真实计算机屏幕交互的环境，在这一环境中，智能体能...

2025年春季学期-人工智能前沿讲座（第一讲）——吉林大学助理教授王元宏学术报告

报告题目：面向数学的人工智能技术报告人：王元宏 吉林大学人工智能学院助理教授报告摘要：    在人工智能时代， AI4MATH作为交叉领域前沿，正推动数学研究范式的革新。数学问题求解是人类智能的核心体现，而人工智能的发展为突破传统数学研究的边界提供了新路径。本讲座聚焦人工智能在数学领域的核心价值与关键技术，系统阐述其理论基础、方法体系及前沿应用。讲座将分别从机器辅助计算、自动求解、定理证明、机器学习驱动的数...

人工智能学院系列学术活动（第56场）——深圳大学助理教授龚元浩学术报告

报告题目： 曲率驱动的三维世界报告人：龚元浩 深圳大学助理教授报告摘要：    大千世界，万里山河，芸芸众生，大自然中充满了各种各样的几何形状。这些几何形状覆盖了从微观到宏观的多个尺度，在生物、医学、材料、工程、影视娱乐等多个领域有非常重要的应用。曲率，作为描述几何形状的关键特征之一，有着非常悠久的历史，也是微分几何的基本量之一。针对曲率的优化问题，传统的方法是基于几何流的逐步演变。虽然几何流在...