Technologie AI Revue de presse : Après-midi 15 mai l'Union des jeunes et AI Pengcheng scientifiques de laboratoire, le travail de l'Indus ensemble pour créer la première phase de « AI » Les scientifiques série Salon a eu lieu avec succès en laboratoire Shenzhen Pengcheng, le thème de l'événement de « l'intelligence artificielle recherche exploratoire « dans le domaine académique, lineup des invités comprend Département des statistiques, Université Purdue professeur titulaire Cheng Guang, professeur de l'Institut avancé de Finance Université Jiaotong de Shanghai et de l'Université de Shanghai Jiaotong professeur Li Xianglin, » Docteur Wu Wenjun intelligence artificielle « la politique des enseignants Lu I, trois du Département des statistiques, ministère des Finances, ministère de l'informatique et les meilleurs professeurs dans le domaine de part la recherche de pointe dans leurs domaines académiques de l'IA aux participants.

L'événement a été présidé par le Dr lettre krypton fondateur Technologie et chef de la direction, l'Union of Concerned Scientists jeunes AI (fondation) directeur exécutif Zhu Mingjie. Avant que les invités à partager, il a d'abord invité Zou Peng, directeur adjoint du laboratoire Pengcheng faire des remarques d'ouverture.

Zou Peng, directeur adjoint du Laboratoire Pengcheng

Son discours d'ouverture, le directeur adjoint Zou Peng a présenté brièvement vient d'avoir un an cette année laboratoire Pengcheng. Il a mentionné que l'orientation de base Pengcheng Guangdong, Hong Kong laboratoire est la réalisation d'une grande région de la baie Interagir sur la base d'informations pertinentes sur la recherche, l'intelligence artificielle et de la finance, il est également basé sur cette position de base, dans l'année temps, laboratoire Pengcheng de se développer très rapidement.

Ce qui, des contacts et des ressources humaines est une des conditions de base pour les chercheurs de faire des résultats scolaires. Par conséquent, Zou Peng, directeur adjoint des finances et de l'intelligence autour artificielle, AI et alliances au laboratoire Pengcheng jeunes scientifiques comme l'arrière-plan d'une série d'activités pleines d'attentes, il a dit: « Nous attendons avec impatience cet événement serait un bon début, mais aussi J'espère que vous pouvez prêter attention, comprendre et participer au laboratoire Pengcheng, l'ensemble de ces disciplines de base de travail des recherches approfondies à poursuivre ».

Avant le partage des invités officiels, le Dr Zhu Mingjie premier à introduire le rôle de l'Union des jeunes scientifiques · AI échange Indus entrepris: la recherche liée tous les milieux de vie, de jouer un rôle de « connecteur », mais aussi à l'aide des premiers membres à se joindre à l'alliance dans de nombreux géants de l'Internet et de la technologie, les grandes entreprises de technologie de l'intelligence artificielle et bien connus des experts et des chercheurs du réseau d'alimentation d'amis et de pouvoir plus diffus, le partage des ressources pour promouvoir divers sujets.

Krypton lettre Technology Dr, fondateur et chef de la direction, l'Union of Concerned Scientists jeunes AI (fondation) directeur exécutif Zhu Mingjie

Il a déclaré que les membres de la coalition avaient soit dans la recherche ou dans le processus entrepreneurial, sont passés par beaucoup de détours, mais plus a accumulé une riche expérience, et donc l'avenir de la jeune génération de scientifiques et d'entrepreneurs dans le domaine, la l'Union ne peut pas simplement leur donner un cercle de puissance plus diffus d'amis, il y a des politiques sur le soutien scolaire et même de guider la direction future de la route.

Par la suite, professeur titulaire au Département de statistique de l'Université Purdue, le lecteur optique pour amener le thème de « l'apprentissage en profondeur de l'innovation théorie statistique moderne conduite » dans le rapport que les premiers invités à partager le jeu.

Cheng Guang, Département de la statistique, professeur titulaire de l'Université Purdue, est diplômé de l'Université de Tsinghua, est diplômé de l'Université du Wisconsin, la science des données de recherche et d'apprentissage de la machine, a présidé la théorie des grandes données de laboratoire (www.science.purdue.edu/ BigData), il est NSF, CAREERAward, NoetherYoung Scholar Award, Simons en bourse gagnant mathématiques.

Le professeur Cheng a dû partager cette lumière autour d'une série de travaux effectués par les Etats-Unis dans la promotion du développement scientifique des mathématiques. Avant cela, il a d'abord été présenté à cette science et les mathématiques émergentes ne sont pas encore l'histoire des disciplines distinctes. Il a dit plus tôt connaître la parole, ou en 1997, mais il y a 20 ans, les statisticiens dans son discours inaugural, décrit plus enclins à utiliser concept statistique lorsque les statistiques appliquées, sans égales par ailleurs statistiquement aux sciences mathématiques. Plus précisément, les Sciences Mathématiques (sciences mathématiques) comprend la recherche multidisciplinaire, en plus des mathématiques, les sujets ont également inclus une série de propriétés mathématiques et méthodes d'évaluation, et ces concepts sont mis à jour avec les progrès des temps.

, Le professeur Cheng Guang ensuite dit que maintenant les États-Unis, principalement des universités et de gouvernement pour promouvoir le développement des sciences mathématiques. En ce qui concerne les universités, les États-Unis ont actuellement environ quatre universités ont ouvert une statistique spéciale de discipline, dont le dernier mis en place (l'année dernière) de cette discipline est l'Université de Californie, San Diego (UCSD).

Au niveau du gouvernement, le professeur Cheng a présenté la mise au point de lumière sur le développement des (National Science Foundation) Projets relatifs-NSF, les NSF-TRÉPIEDS (données de recherche interdisciplinaire des principes scientifiques) est proposé par la NSF en 2017 pour promouvoir le développement des données scientifiques le projet est divisé en deux étapes, le but ultime est d'établir des données des institutions scientifiques. À l'heure actuelle, le projet vise à les mathématiques, les statistiques et la théorie de l'informatique polymérisation trois disciplines, et de développer la base théorique des données scientifiques par voie étude croisée, étude croisée comprend cinq directions principales sont les suivantes: les données scientifiques de base, les algorithmes de la science des données et les systèmes, les informations données scientifiques et d'ingénierie des données intensives infrastructures ainsi que l'éducation et à l'emploi du perfectionnement du personnel.

Enfin, le professeur Cheng Guang a conclu: « Pour la science des données, la recherche fondamentale est pas assez de lumière il y a, en plus de développer également des données scientifiques interdisciplinaires appropriées pour sensibiliser les gens lui-même est pas soumis éthérée illusoire, mais seulement le processus de résolution des problèmes spécifiques de la recherche fondamentale est vraiment ce qui doit être fait pour trouver ".

Le partage de la deuxième place jeu invité est professeur d'Institut Supérieur des Finances Finance Université Jiaotong de Shanghai Li Xianglin, il fait l'objet du rapport « L'investissement dans les applications technologiques financières », principalement sur les défis auxquels font face actuellement les institutions financières, la technologie financière peut changer l'avenir de l'industrie financière comparer plusieurs aspects de la méthode traditionnelle et la méthode était grande partage des données.

Li Xianglin, professeur Institut supérieur de Finance Université Jiaotong de Shanghai, a, ainsi qu'un de doctorat de baccalauréat en statistique de l'Université de actuariat Waterloo au Canada, administration des affaires et un diplôme de maîtrise en économie et en mathématiques, est l'Institut de recherche China Finance, co-directeur du Master en Finance avant de rejoindre la haute teneur en or, le professeur Lee plus de 20 ans dans les principales institutions financières chinoises et étrangères, a une riche expérience de la haute direction dans le domaine de la gestion des risques, financer le développement de nouveaux produits et de la recherche, la gestion d'actifs, l'assurance et de la technologie de l'information, il a servi la Chine internationale directeur des risques financiers Ltd. produits dérivés de crédit comme l'un des premiers pionniers, formule le prix portefeuille de crédit de son invention est largement reconnue par le marché et le monde universitaire.

Au début du discours, le professeur Li a très modestement auto a plaisanté: « Vous ne pouvez pas avoir entendu parler des personnes 60 qui font encore l'IA, les invités d'aujourd'hui constituent le plus grand nombre de mon âge, je ne peux pas parler naturellement la technologie AI, il est pour tout le monde parler de l'histoire ".

Il a évoqué les défis actuels auxquels sont confrontées les institutions financières de tous les côtés, y compris: Tout d'abord, l'industrie financière de plus en plus sophistiqué doit s'adapter progressivement grandi à l'ère d'Internet consommateurs jeune génération question, le second est l'huissier de l'industrie dans un environnement réglementaire plus strict : différentes exigences réglementaires de diverses compétences réglementaires, le troisième est susceptible de faire face à long terme et la faiblesse persistante des taux d'intérêt et de l'environnement à faible rendement des investissements, quatrième, face à caractère scientifique / ou une grande chaîne de blocs de données, y compris l'utilisation de la technologie du plus prévisible de nouvelles entreprises technologiques et autres concours financiers, y compris les fournisseurs de services financiers alternatifs.

Pour la technologie financière peut changer le secteur financier futur, le professeur Li Xianglin pense que la réponse est oui, et ce changement a lieu dans. « Par exemple, lorsque la reconnaissance vocale en cours dans les applications de l'industrie financière, la technologie de reconnaissance d'images sont de plus en plus en termes de précision, lorsque le taux de précision a atteint une proportion considérable de l'industrie financière est liée à un très grand changement va se passer. »

Partager Enfin, le professeur Li a présente également un résumé certains pensent que l'utilisation d'une grande pensée de données des méthodes financières traditionnelles réalisées:

• Tout d'abord, les méthodes financières traditionnelles pour calculer la valeur attendue est souvent utilisée pour prédire le taux de rendement, la variance au risque de mesure, mais de penser gros volumes de données n'a pas besoin de faire cela, pour étudier une information unique sur les gains en valeurs mobilières peuvent utiliser toute la distribution.

• En second lieu, dans le calcul de la relation entre les différents titres à revenu, nous linéaire liés à l'utilisation de la technologie traditionnelle et une grande pensée de données, l'utilisation de la technologie de corrélation non linéaire (codeur automatique) pour étudier la corrélation entre tous les titres.

• Le dernier objectif est d'optimiser le problème. Grande pensée de données, peut utiliser la méthode moyenne-variance traditionnelle de calcul basée autour de la probabilité de la queue, pour obtenir une optimisation maximale du programme d'investissement dans son ensemble en optimisant autour de la queue du problème de probabilité.

Shanghai Jiaotong professeur de l'Université «PhD Wu Wenjun Intelligence artificielle » professeur Lu ma politique comme dernier invités finale, ce qui porte le thème de « la connaissance la compréhension du comportement visuel de conduite, » le rapport, cette fois-ci, il met l'accent sur le comportement de la vision par ordinateur détection défis actuels, et partagé les derniers résultats de son équipe de recherche --HAKE (moteur de connaissances Hmuan activité, la connaissance du moteur du comportement humain).

politique I Lu, professeur de l'Université Jiaotong de Shanghai, "Wu Wenjun PhD Intelligence artificielle" enseignant, a été sélectionné en 2016 des milliers nationaux de la jeunesse de plans, d'ici 2018, "MIT Technology Review" du nom de l'âge de 35 ans de 35 Pionniers Technologiques (MITTR35), la même année sélectionné « remarquables jeunes scientifiques chinois scientifiques » Union de la jeunesse de scientifique AI (fondateur) de directeur exécutif. Professeur Lu avant de retourner au laboratoire d'intelligence artificielle à l'Université de Stanford postdoctoral (instructeur: Li Feifei, LeoGuibas).

Tout d'abord, je tiens à exprimer professeur de politique Lu, la vision par ordinateur est d'étudier la vision humaine, se compose de deux parties: l'une est l'objet, l'objet est de former la base du monde entier, le second est un comportement, qui est la plus part importante du visuel de base. Du point académique des dividendes en vue, les dividendes aspects recherche de l'objet est pas grande, et dans l'espace de recherche sur le comportement est relativement important, parce que la profondeur de l'apprentissage est toujours pas une bonne solution au problème de comportement, et donc dans ce sens est encore long chemin à parcourir.

À cet égard, le professeur politique Lu a également expliqué que la raison pour laquelle la profondeur de l'apprentissage ne peut pas résoudre des problèmes de comportement, il y a deux raisons principales: un bruit sémantique est particulièrement importante, l'apprentissage en profondeur est difficile d'extraire des informations utiles dans le cas de beaucoup de bruit, l'autre est problème de longue queue, car la détection de comportement appartiennent à problème inconnu dans la plage naturelle, plus de données ne peut pas être trouvé pour résoudre ce problème, de sorte que le problème de la longue queue par rapport à la détection d'objet, la détection de comportement de la longue queue est beaucoup plus grave.

Sur cette base, le professeur Lu faire mon équipe de direction a fait COLIN, peut être utilisé pour répondre à la recherche actuelle sur la détection des comportements face:

• Tout d'abord, cette approche peut être l'attitude et le comportement de chaque objet est représenté par une connaissance directe de celui-ci, comme une photographie chez les athlètes qui jouent au football, COLIN peut être « faire la tête », « faire ses pieds ces informations « que sur, les chercheurs seront en mesure d'améliorer la précision du comportement de détection en recueillant des données plus comportementales.

• En second lieu, le bruit dans le discours, en raison du comportement de chaque partie de la situation humaine sont limitées, et peut donc être marquée par l'utilisation de merlus marquée pour effectuer une partie de la méthode de chaque personne de classer et faire problème de détection de comportement peut être transformé en les problèmes de comportement de vecteur pour réduire directement l'impact du bruit sur les données de comportement vocal.

• Alors que pour le vecteur en train de faire de comportement lorsque la compréhension du comportement humain, pas tout le comportement humain lors de la course ou le saut, est souvent plus se livrer à un comportement ne peut pas être appelé par son nom. Le COLIN de la part de l'image devient des points épars, jusqu'à l'espace pour analyser ce problème. Par exemple, pour un baiser photo entre l'homme et l'homme et un enfant avec photo chiot baiser par le point de clairsemés deux photos sous forme maître / chien à faire la cartographie, à l'espace entre le point d'alignement la distance, en liaison avec l'arrêt du comportement humain / chien pour déterminer dans la photo.

comportement COLIN basé sur l'ensemble des données existantes, il est possible de donner un exemple de comportement des parties du corps humain et la partie de l'étiquette du comportement de l'étiquette associée (États partie), le comportement humain peut améliorer considérablement les performances de détection. Lei Feng réseau informé AI Technology Review, sera bientôt ouverte à la majorité des chercheurs utilisent l'élément.

2019 Sommet mondial sur l'intelligence artificielle et robotique

Organisé par la Fédération chinoise informatique, Lei Feng réseau et l'Université chinoise (Shenzhen) Hong Kong co-hôte du Sommet mondial 2019 sur l'intelligence artificielle et robotique (CCF-GAIR 2019), sera 2019 Nian 12 Juillet à 14 Tenue à Shenzhen.

D'ici là, le lauréat du prix Nobel JamesJ. Heckman, académicien étranger, président du haut du monde, bien connu Fellow, un certain nombre d'invités poids lourds seront personnellement Zuozhen , Pour discuter de l'intelligence artificielle et sur le terrain complexe de situation de survie de la robotique, la production, l'investissement et ainsi de suite.

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