前沿论坛与短期课程

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机器学习与计算视觉的现代优化方法(Modern Optimization Methods in Machine Learning and Computer Vision)
日期:2019-06-17 点击:

课程名称及简介:

机器学习与计算视觉的现代优化方法(Modern Optimization Methods in Machine Learning and Computer Vision),本课程以魁北克大学高等工程学院讲授的人工视觉与神经网络等本科高年级课程为基础,结合最近10年机器学习、神经网络和计算视觉等领域的研究进展为基础,充分将相关研究领域涉及的数学背景知识以及产生的新思路融入教学,是一门涉及多个新学科的,极有特色的课程。主要包括以下部分:机器/深度学习与计算机视觉的数学模型简介及其重要优化算法;深度学习的典型优化模型与算法;无监督学习中的数学模型与优化方法;弱监督与半监督深度学习方法。

时间:2019年6月27日,星期四,8:30-11:30

地点:数学楼423


 

主讲人及简介:

Ismail Ben Ayed 教授是魁北克大学医学图像与机器学习的讲席教授。在机器学习及其优化算法创新,及其在计算视觉等应用方面都有突出成绩,已经出版4部专著,并在IEEE PAMI,IJCV等重要学术期刊及会议上发表近100篇论文。同时在CVPR,ICCV,ECCV,NIPS,ICML等顶级学术会议任区域主席。

 

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