“钱学森大讲堂”暨“2017 微软AI讲堂”讲座通知

1演讲题目：Beauty of Programming

演讲摘要：教育决定着人类的未来，而年轻一代蕴藏着极具创想的智慧。“微软机器人框架”和“微软认知服务”是数十年来微软人工智能研究的集大成者，希望通过编程之美挑战赛，有更多才华横溢的青年学子可以真正接触、了解、利用这些工具和平台释放自己智慧的火花，加速推动人工智能普及化。

潘天佑（Tim Pan）

微软亚洲研究院副院长

潘天佑博士现任微软亚洲研究院副院长，全面负责微软亚洲研究院与亚太地区高校、研究机构及政府的学术交流和研究合作。他建立了一系列战略方针、积极探索商业机会，并构建了针对不同层面的多种学术交流和人才培养项目，以加强微软亚洲研究院与学术界之间的伙伴关系。

潘天佑博士拥有获得美国圣路易斯华盛顿大学（Washington University in St. Louis）电机工程博士学位。潘博士具有20余年计算机相关工作经验，曾成功创立两家专注于智能卡芯片和大规模银行系统的技术公司。潘天佑博士2005年至2007年曾任职微软亚洲研究院学术合作部。出于对人才培养和学术合作的激情，2012年潘天佑博士选择再次加入微软亚洲研究院。

潘天佑博士连续十年担任台湾圣约翰科技大学校董，义务授课并就计算机技术和高科技创业发表演讲。潘天佑博士同时是一名信息系统安全专家，拥有CISSP等相关工业认证。

2演讲题目：当机器学习遇到大视频数据

演讲摘要：AI兴起是由于有大数据, 大计算，深度学习等各方面的因素 。大数据有各种不同的形态，其中视频信号占很大比重，现在的网络上，百分之七八十的流量是由视频信号所组成的，可以说它是大数据中的大数据。这种大数据给我们带来了挑战，同时也提供了很大的机会，尤其是现在我们能够分析这个大数据，提取有价值的信息，从而去支持新的产品或者服务，所以这里面蕴藏了巨大的机会。在这个报告里，我们会向大家汇报一下微软亚洲研究院在视频分析方面做得一些工作，尤其是以人为中心的方法(Human Centric Approach)，再加上视觉方面和深度学习的一些相关技术。

曾文军

微软亚洲研究院首席研究员

微软亚洲研究院首席研究员, 网络媒体组和媒体计算组负责人，IEEE Fellow，密苏里大学，西安交大，天津大学等多所学校博士导师。1990年毕业于清华大学， 1997年获普林斯顿大学博士学位。他目前负责微软亚洲研究院视频分析和理解的研发，为微软认知服务和Azure 媒体分析服务提供技术。他是多个IEEE期刊和杂志的副主编。担任多个IEEE 会议(例如，ICME’2018, ICIP’2017) 大会共同主席或技术程序委员会主席。

3演讲题目：CNN Architecture Design

演讲摘要：在本讲座中, 将介绍一种深层神经网络的设计模式, 深层融合。由此产生的网络, 叫做"深度融合网", 是一种多路径、多尺度、权重共享网, 且层次间具有快速连接的方式。然后, 提出了两种“改进的参数”和“计算效率”的深层融合方法。一种是基于合并和运行的映射, 它通过更宽且相对浅的方法来提高ResNets。另一种是原始-对偶组卷积(PDGC)。它比Xception 和常规卷积更有效的参数和计算, 我们显示, 这是我们的方法PDGC 的特殊实例。我指出, 增加宽度是CNN 构建的另一个方向。

王井东

微软亚洲研究院主管研究员

王井东博士于2001和2004年在清华大学自动化系获得学士和硕士学位，于2007年在香港科技大学计算科学与工程系获得博士学位。2007年进入微软亚洲研究院，现任主管研究员。 发表论文100+，其中包括一本专著。他是IEEE, ACM 高级会员，中国计算机学会会员，担任了ICCV2017, CVPR 2017, ECCV 2016, ACMMM2015, ICME 2012，ICME 2014的area (track) chair, ICMR 2014 special session chair, CVPR, ICCV, ECCV, ACMMM, NIPS, IJCAI，SIGIR等多个国际会议的程序委员会委员，Transactions on Multimedia, Multimedia Tools and Applications，Neurocomputing编委会成员，以及TPAMI，IJCV，JMLR，TIP，TKDE，TMM等主流期刊的审稿人。2015年，入围ACMMM最佳论文奖. 2014年，CVPR outstanding reviewer.