上海交大吴文俊人工智能博士班来源

1个本科生能拿3个博士学位?!发表多篇国际顶级论文,放弃美国全奖,交大小伙,牛!

人工智能(AI) 离我们有多远?

其实就在身边!

有这样一位交大本科生,

他以第一作者身份在AI国际顶级会议

发表4篇论文,

作为第四代AI代表接受新华社专访

他拿到北美计算机前十的AI方向全奖博士

但放弃后选择加入上海交大吴文俊班

致力在祖国人工智能领域大展宏图

……

当交大青年遇上人工智能博士班,

用智慧与汗水,

践行着AI人工智能的梦想,

今天就让我们走近他们的故事~

本文由机器之心经授权转载自上海交通大学,禁止二次转载。

新华社专访四代AI人,交大学子说:

“我相信我能应对所有挑战”

方浩树作为第四代AI代表接受新华社专访
人工智能(AI)学科诞生于60多年前达特茅斯学院举行的一次会议上。如今,它在金融、医疗、教育、交通等领域已真正得到应用,为产业发展和生活方式带来巨大变革。近日,新华社对四代AI人做了采访,包括第一代的图灵奖获得者Reddy院士,第二代的微软全球副总裁、美国工程院院士沈向洋博士,第三代AI人,MIT TR35,氪信科技创始人朱明杰博士,而采访的第四代AI人代表正是吴文俊人工智能博士班首届学生方浩树同学。

方浩树
上海交大吴文俊人工智能博士班首届学生,目前为计算机大四学生。在2015年开始从事人工智能的研究,他的研究方向主要为人类行为理解,包括人体姿态识别,语义部位分割,动作识别等。

方浩树在本科生阶段即以一作身份在CVPR,ICCV,ECCV及AAAI会议上发表4篇论文,其中3篇一作CCF A类论文(CVPR,ICCV,AAAI),1篇一作CCF B (ECCV)类论文。CVPR,ICCV及ECCV是计算机视觉的三大顶级会议,AAAI为人工智能领域的顶级会议。其中,CVPR,ICCV,AAAI属于中国计算机学会CCF推荐列表的A类推荐类别,指国际上极少数的顶级刊物和会议,鼓励我国学者去突破。值得一提的是,方浩树同学本科阶段论文发表成果已达博士毕业标准。

他基于ICCV 2017论文的开源代码AlphaPose更是在开源社区Github上排名前万分之一(按star数量),并受邀作为多个顶级会议及期刊的审稿人,包括TPAMI(IF=9.5),IJCV(IF=8.2)等。

方浩树CVPR参会并作报告
除了丰富的科研成果和研究经验,方浩树同学还积极参加各项赛事,获得了很不错的成绩、荣誉及各类奖学金。对于自己的未来方向,下一步,他希望将人类行为理解与机器人技术结合起来,让机器人具有理解人类,学习人类的能力,从而使机器人具备走入家庭的能力。

方浩树荣获商汤奖学金
我希望机器人能够通过学习的方法进行一些复杂的操作。这个问题需要感知与控制的融合,目前仍然存在许多挑战。我在姿态估计,语义分割和三维视觉方面的经验也可以应用于机器人感知。同时,我希望探索多模态感知的领域。在我看来,智能系统不仅需要视觉输入,还需要通过与现实世界的互动来获得力反馈及物体的物理属性。通过多模态学习,我希望缩小机器人学习和人类学习之间的差异。我相信我能够应对所有挑战。

——吴文俊博士班首届学生、计算机系大四

新华社专访第四代AI人代表 方浩树同学

方浩树参会ECCV18并展示研究成果

上海交大成立吴文俊人工智能博士班,助力AI时代

方浩树同学是上海交通大学吴文俊人工智能博士班(以下简称“吴班”)首届学生之一。该班级是以上海交通大学杰出校友、国际人工智能先驱、我国智能科学研究的开拓者和领军人、首届国家最高科学技术奖获得者、中国人工智能学会名誉理事长吴文俊院士命名的博士精英试点班,以探索人工智能方向精英博士生培养。

2018世界人工智能大会人工智能前沿论坛
在上海交大举行

在“2018年全球人工智能大会”上,“吴班”正式宣布成立,《麻省理工科技评论》青年科技精英获得者(MIT TR35)、人工智能研究院特别研究员卢策吾受聘为吴文俊班班主任,也是方浩树同学的博士导师。目前“吴班”吸引了大量优秀学生报名,除了方浩树同学,也包括了交大ACM班前五名,科大少年班前五名等一批优秀学生。


卢策吾受聘为2018级吴文俊班班主任

完善人才培养模式,展望科技新未来


“吴文俊人工智能博士班”以培养人工智能领域学术大师与产业领袖为目标,以一个“核心目标”,三个“视野”为办学宗旨,致力于人工智能领域人才培养。

核心目标

支持学生在博士期间做出原创性的研究工作(原创理论,原创算法,原创系统等)。

三个视野

包括国际化视野,跨学科视野以及工业界视野:

(1)支持学生与国际学术大师合作;

(2)鼓励学生探索跨学科结合,使用人工智能技术解决其他学科的重要问题,鼓励在《nature》《Science》 等重要期刊上发表学术成果;

(3)同时吴班已经与国内外多家工业界AI研究院达成联合培养意向,希望帮助学生在博士阶段做出原创性的工作。

吴文俊人工智能荣誉博士班正式成立
吴文俊人工智能博士班进一步完善了上海交通大学对于人工智能人才贯通培养的模式。本科生重视人工智能的基础理论及能力的学习和培养,研究生人工智能研究院为平台重点探索行业内的前沿内容,吴文俊博士班则着重培养潜在的人工智能领域的领军人才。上海交通大学在过去近20年探索了ACM班、IEEE试点班等拔尖人才培育模式,在人工智能领域培养了诸如依图科技林晨曦、第四范式戴文渊、商汤科技徐立、云天励飞陈宁等一批具有影响力的创新创业人才 。

攻坚克难,挑战自我,

创新实践,人才辈出,

厉害了,吴文俊人工智能博士班!

未来可期!

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原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/WRjoRVMwQiIF9zyWcokj-w

理论计算机机器人人工智能
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相关数据
依图科技机构

依图科技是全球极少数拥有全栈AI核心自研技术的创新企业,在计算机视觉、语音识别、语义理解、智能决策、AI芯片等领域达到全球领先水平,是国内唯一具有提供超大规模、复杂环境下亿级规模城市的智能化运营管理技术能力的AI公司。

https://www.yitutech.com/
商汤科技机构

作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是全球总融资额及估值最高的人工智能创新企业。 商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲最大的AI算法提供商。 商汤科技在多个垂直领域的市场占有率位居首位,业务涵盖智能手机、互联网娱乐、汽车、智慧城市、以及教育、医疗、零售、广告、金融、地产等多个行业。目前,商汤科技已与国内外700多家世界知名的企业和机构建立合作,包括本田、SNOW、阿里巴巴、苏宁、中国移动、OPPO、vivo、小米、微博、万科、融创等。

http://www.sensetime.com
Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
第四范式机构

第四范式成立于2014年,是国际领先的人工智能平台提供商,利用机器学习技术,帮助企业提升效率、降低风险,获得更大的商业价值。第四范式坚持以“Empower AI Transformation and Inspire AI For Everyone”为企业愿景,依托于AutoML、迁移学习等技术与企业级人工智能PaaS平台,不断推动人工智能快速、规模化的产业落地。目前,第四范式已在银行、保险、政务、能源、智能制造、零售、医疗、证券等领域积累超过上万个AI落地案例,助力各行各业AI创新变革。

https://www.4paradigm.com/
氪信科技机构

上海氪信信息技术有限公司(以下简称“氪信”),是一家以机器学习、自然语义处理、图卷积神经网络为核心技术的人工智能企业。

http://www.craiditx.com/
相关技术
沈向洋人物

微软全球执行副总裁,美国工程院院士。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

多模态学习技术

现实世界中的信息通常以不同的模态出现。例如,图像通常与标签和文本解释联系在一起;文本包含图像以便更清楚地表达文章的主要思想。不同的模态由迥异的统计特性刻画。例如,图像通常表示为特征提取器的像素强度或输出,而文本则表示为离散的词向量。由于不同信息资源的统计特性不同,发现不同模态之间的关系是非常重要的。多模态学习是一个很好的模型,可以用来表示不同模态的联合表示。多模态学习模型也能在观察到的情况下填补缺失的模态。多模态学习模型中,每个模态对应结合了两个深度玻尔兹曼机(deep boltzmann machines).另外一个隐藏层被放置在两个玻尔兹曼机上层,以给出联合表示。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

语义分割技术

语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类。图像语义分割是AI领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。

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