机器学习与图像处理 --记夏季学期“智能监控技术及应用”系列讲座

  • 创建时间: 2014-07-23
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                                                 齐洪钢
  7月10日,计算机学院邀请了北京大学的王亦洲副教授和熊瑞勤研究员为学生作了关于机器学习和图像处理方面的学术报告。
  首先王亦州老师介绍了机器学习的发展历史。机器学习是一门包含 多个学科的信息领域交叉学科,机器学习的目的是让机器和人一样具有思考,理解等能力。机器学习经过几十年的发展,积累了雄厚的理论基础,包括各种经典的分类器,如SVM、随机森林等。在讲座中,王老师介绍了一些经典的机器学习算法,如贝叶斯决策、决策树、神经网络、遗传算法等。还介绍了近来很流行的深度学习方法,并提出了若干深度学习需要解决的问题,让学生有所思考。
  在紧接着的第二讲报告中,熊瑞勤老师介绍了其研究团队在压缩感知方面的研究成果,展示了压缩感知在图像恢复方面的神奇效果,并从理论层面,细致的讲解了压缩感知在图像恢复和图像质量增强方面的工作机理。
  两位老师讲解深入浅出,诙谐幽默,报告中穿插了与学生的互动交流,提出了若干问题让学生们深入思考,使学生们产生了浓厚的兴趣。最后在提问环节,两位老师对同学们提出的各种问题都给出了耐心细致的解答,报告现场气氛融洽和谐。
  王亦州,北京大学信息科学技术学院副教授,博士生导师,现任北京大学信息科学技术学院数字媒体研究所副所长、数字视频编解码技术国家工程实验室新媒体研究室主任,1996年毕业于清华大学,获得学士学位,2000年于新加坡国立大学电机与计算机工程系,获得硕士学位,2005年于美国加州大学洛杉矶分校计算机系,获得博士学位。主要研究方向为机器学习。
  熊瑞勤,2001年7月毕业于获中国科学技术大学,学士学位。2007年7月毕业于中国科学院计算技术研究所,获工学博士学位。2007年9月至2009年8月在澳大利亚新南威尔士大学作博士后研究。2010年被聘为北京大学研究员,博士生导师。主要从事视频图像的编码、处理、传输的理论方法与技术研究。