学　术

　　加强我校各学科之间的学术交流，搭建教师学术交流平台，促进教师学术水平提升和跨学科合作，教师发展中心开展跨学科学术沙龙活动。

　　本次活动教师发展中心特别邀请阿里巴巴数据科学技术研究院的李长升算法专家，与我校师生共话Self-paced multi-task learning。具体安排如下，欢迎感兴趣的教师和研究生参加。

　　一、主　题：Self-paced multi-task learning

　　二、主讲人：阿里巴巴数据科学技术研究院 李长升 算法专家

　　三、时　间：2017年6月2日（周五）上午9:30－10:30

　　四、地　点：清水河校区宾诺咖啡

　　五、主持人：段立新 教授

　　六、交流内容：

　　多任务学习是通过挖掘任务之间的共享信息来达到提高模型泛化能力的目标。多任务学习是机器学习中的热点问题，它在计算机视觉和数据挖掘领域有着广泛的应用。先前的多任务学习方法在训练模型的时候通常把所有任务、所有样本放在一起进行学习。不同于这些方法，本次讲座将介绍一个全新的多任务学习机制，即通过分析任务及样本的复杂度，在学习的过程中引入由易到难的学习机制，以此来模仿人类在学习过程中由易到难的认知过程，从而进一步提高模型的泛化性能。因此，提出的模型能够自步伐的学习任务间的相关信息。

　　七、主讲人介绍：

　　李长升，博士，2013年7月毕业于中国科学院自动化研究所模式识别与智能系统专业。目前就职于阿里巴巴数据科学技术研究院，担任算法专家。曾于2010-2011年就职于香港理工大学，担任研究助理。曾于2013-2016年就职于IBM中国研究院，担任高级研究员。他的主要研究兴趣为机器学习及其在计算机视觉、数据挖掘中的相关应用。近年来在CVPR/AAAI/IJCAI/CIKM/MM/ICMR/TNNLS/TC/TIP/PR上发表论文20多篇，并担任NIPS/AAAI/UbiComp/TKDE/TNNLS/TC/TMM审稿人。在IBM工作期间，他主研了多项重大横向项目，并因此获得IBM Research Division Award （IBM全球个人技术成就奖，2016）和IBM Manager's Choice Award （IBM全球业绩优异者，2015）。另外，他拥有2项美国专利授权，6项专利申请，3项IBM通过专利。

　　八、主办单位：人力资源部教师发展中心

　　　　承办单位：计算机科学与工程学院　大数据中心

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　人力资源部教师发展中心

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2017年5月26日