会议时间：2019年5月12日（周日）上午8:30
会议地点：北辰校区西教六建艺学院110报告厅
报告题目：深度学习解释性:从“能”到“不能”
报告嘉宾：桑基韬
内容简介：随着深度学习的研究深入和应用拓展，学术界从探索深度学习“能”做什么，发展到思考深度学习“不能”做什么。此次报告首先介绍深度学习“不能”做什么，以及与深度学习解释性三个层次的关联；然后介绍深度学习解释性的研究现状和一些初步思考，探讨从三个层次改善深度学习解释性的可能思路。
嘉宾简介：教授，博士生导师，北京交通大学计算机科学系副主任。曾获ACM中国新星奖、中科院院长特别奖、中科院百篇优博等。现任中国计算机学会多媒体专委会副秘书长、SIGMM中国执委会委员等。主要研究方向为多媒体计算、网络数据挖掘、机器学习等。已出版Springer英文专著一部，发表论文70余篇，其中包括会议获奖论文7篇、IEEE/ACM汇刊近30篇。担任SCI期刊Neurocomputing和KSII TIIS编委，国际多媒体会议ACM Multimedia 2018/2019和国际模式识别会议ICPR 2018 领域主席，曾担任国际会议PCM2015（CCF-C类）和ICIMCS2015（SIGMM China旗舰会议）程序委员会主席。承担国家自然科学基金重点项目，以第二完成人获得中国电子学会自然科学一等奖和北京市科学技术奖。
报告题目：基于时序与结构视角的数据精细化建模
报告嘉宾：严骏驰
内容简介：时序与结构是数据科学中的两个核心研究对象，通过对其精细化建模，充分刻画与挖掘物理空间、网络空间中事物运行的规律与机理，实现对时序与结构信息的理解、预测乃至调控，是数据科学的一个重要研究方向。本次报告将介绍讲者在事件序列学习和图结构信息融合方面的一些研究工作，及其相关应用。并对下一步的工作内容作出了展望。
嘉宾简介：严骏驰，上海交通大学计算机科学与工程系长聘副教授（特别研究员、博士生导师），CCF优博、ACM中国优博提名，于20152015年在上海交通大学获得博士学位（委培）。2011年至2018年在IBM中国研究院担任（主管）研究员，2013年在IBM美国沃森研究中心担任访问研究员。于2017年起担任研究院工业视觉首席科学家，主导了华星光电等多家龙头企业的工业检测和预防性维护项目与产品的研发和落地。主要研究方向为机器学习与模式识别，特别是基于时序与结构视角的数据精细化建模。任期刊IEEE TNNLS，PRLetters责任客座编辑，IEEE ACCESS编委，中国图象图形学学会副秘书长、SIGMM中国执委和复旦大学大数据学院校外研究生导师。
报告题目：强化学习——寻找最优决策
报告嘉宾：俞扬
内容简介：基于强化学习技术，人工智能系统已在围棋、视频游戏等领域展示出了可超越人类的决策能力。然而在大量的实际应用中，如此强大的决策能力仍然难以获得。报告将简要介绍强化学习的基本知识，探讨发展方向、面临的瓶颈、以及可能的解决途径。
嘉宾简介：俞扬，博士，南京大学教授。主要研究领域为机器学习、强化学习。入选2018年IEEE Intelligent Systems杂志评选的“国际人工智能10大新星”，获2018亚太数据挖掘"青年成就奖”，受邀在IJCAI’18作关于强化学习的"青年亮点"报告，获得4项国际论文奖励和2项国际算法竞赛冠军。
报告题目：数海淘金：数据定价的挑战与初探
报告嘉宾：吴帆
报告简介：被喻为21世纪新金矿的大数据，其内在价值已经得到了广泛的关注，并已经成为世界各国竞相发展的关键领域。然而，现有的数据大都被其拥有者内部分析和使用，缺乏流通、共享，形成了大量的数据孤岛，成为大数据产业发展的瓶颈。因此需要开放的数据交易平台来促进数据在互联网上的交易和流通，进一步挖掘大数据的经济价值，发现各类数据背后的应用潜力。本报告将从计算机科学研究的角度介绍数据商品展现出的新特性，以及对数据商品进行定价的技术挑战和开放问题。最后以感知数据为例介绍数据商品的构造方法和动态适应市场供需变化的数据定价机制。
嘉宾简介：吴帆，上海交通大学计算机科学与工程系教授、博导、副系主任。在无线网络与移动计算、博弈论算法与应用、数据资产管理等领域取得了一系列科研成果，已发表学术论文160余篇，论文发表在JSAC、TON、 TMC 、TPDS、TOC、TKDE 等国际著名期刊，以及MOBICOM、MobiHoc、CoNEXT、INFOCOM、ICDE、VLDB、KDD等重要国际会议。曾获教育部自然科学奖一等奖（第三完成人）、国家自然科学基金优秀青年科学基金、ACM中国新星奖、CCF-腾讯犀牛鸟卓越奖、CCF-Intel青年学者提升计划、上海市浦江人才等。研究项目得到了科技部、国家自然科学基金委、上海市科委、腾讯公司、Intel公司等的资助。
