報告題目：人工智能、神經網絡及應用
報告時間：2019年12月28日 上午9：30
報告地點：計算機大樓A521
報告人：杜穎虹
報告人簡介：
杜穎虹博士，聖何塞州立大學（SJSU）工程學院教授，機器人、傳感器和機器智能實驗室負責人，美國機械工程師學會（ASME）Fellow，曾于2014至2015年期間聘為麻省理工機械工程系的客座教授。她的研究和教學領域是傳感器、機器人、機電一體化、自動化和控制，重點是醫療保健和生物醫學應用。她曾教授了20門本科和研究生課程，著書三部，發表了50多篇同行評審的期刊和會議論文，負責或參與研究項目50餘項。2010年，她被授予美國機械工程師學會（ASME）Fellow，以表彰她在工程領域的傑出成就和對工程專業的貢獻。杜教授曾獲得ASME國際獎（2004）、ASME D區學生指導獎（2007、2011和2013）、理查德·菲茨傑出教員獎（2005）和SJSU的查爾斯·戴維森學院工程學院的卓越獎學術研究獎（2012）、曼兄弟卓越獎（2014），以及卓越教師服務獎（2018）等諸多獎項。
報告内容簡介：
本次報告的主題為人工智能、人工神經網絡及其應用。人工智能（AI）可以描述為機器所展示的智能。為了使機器能夠複制大腦的功能，它必須成功地實現基于計算機（人工版本）的大腦神經元網絡。這是高級統計技術和稱為人工神經網絡（ANN）的術語的起源。由于具有“通用函數逼近”功能，因此ANN提供了一種簡單而高效的方法來實現高度非線性的複雜系統。 ANN的特征通常包含：（1）沿着神經元之間的路徑的自适應權重，可以通過學習對其進行調整以改善模型；（2）學習所需要解決的非線性函數。然而，具體實現人工神經網絡将面臨着一些挑戰，例如訓練過程所需的工作量，執行過程所需的計算複雜性，過度拟合，以及缺乏能夠采用系統操作環境的任何變化的簡單硬件設計。AI和ANN已廣泛地應用于系統建模、語音識别、抵押評估和股票市場預測等。
主辦單位：
伟德国际BETVlCTOR
伟德国际BETVlCTOR軟件學院
伟德国际BETVlCTOR計算機科學技術研究所
符号計算與知識工程教育部重點實驗室
伟德国际BETVlCTOR國家級計算機實驗教學示範中心
