加州伯克利分校教授馬毅到訪碼隆科技 共同探討技術發(fā)展

近日，美國加州大學伯克利分校教授馬毅，作為碼隆技術咨詢委員會(TAB, Technical Advisory Board)成員到訪碼隆科技，并向團隊分享了其在計算機視覺技術領域的最新研究進展。會上，碼隆科技首席科學家黃偉林及算法部成員們也結合近期研究成果，進行了交流展示。

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　　美國加州大學伯克利分校教授、碼隆技術咨詢委員會成員馬毅教授與大家交流技術進展

活動現(xiàn)場，碼隆科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO碼特表示：“非常榮幸能夠邀請到馬毅教授來到碼隆科技進行技術分享。馬毅教授不僅在計算機視覺研究領域有很高建樹，他為計算機科學人才培養(yǎng)所做的貢獻也對學界有著深遠影響。同時，馬毅教授也是碼隆科技的技術咨詢委員會成員，有了他的加入，我們可以合作將前線實踐和前沿研究做更好的結合，為學界、產(chǎn)業(yè)界創(chuàng)造出更多新的價值。”

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　　碼隆科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO碼特致歡迎辭

作為計算機視覺技術領域的領軍學者，馬毅教授也表示人才培養(yǎng)是分享理念、發(fā)展技術的關鍵途徑，也是自己一直以來非常重視并樂于投入的事情。同時，他分享道：“早期去參加CVPR會議時，參會人數(shù)只有不到200人， 而今年的參會人數(shù)已經(jīng)超過9000人，可以看到計算機視覺領域正在蓬勃發(fā)展，并獲得了來自世界各地越來越多的技術人才的關注。碼隆科技對這一技術的研究和應用就是一個很好的例子。”

在談及深度學習的發(fā)展趨勢時，馬毅教授分享了自己對于監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習技術應用趨勢的觀點。馬毅教授說道：“目前，碼隆科技所鉆研的弱監(jiān)督學習算法來進行圖像分類的應用是很有趣的。”他認為目前無監(jiān)督學習涉及的很多方面還需要進一步探究，而此前大部分研究者都專注在監(jiān)督學習算法上，而如何將這兩者進行平衡與結合，這將是技術發(fā)展的重要趨勢。他相信，未來這類技術在真實場景的應用將會更廣泛。

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　　馬毅教授分享對技術應用趨勢的觀點

此后，碼隆科技首席科學家黃偉林博士帶領算法團隊成員們展示了團隊取得的最新技術進展，包括在弱監(jiān)督學習、深度度量學習、遷移學習、生成模型等方面的研究探索，以及在CVPR、ICCV、ECCV等計算機視覺會議的論文發(fā)表情況，得到了馬毅教授的寶貴建議與肯定。

　　碼隆科技首席科學家黃偉林博士(上)與算法團隊成員(下)展示最新技術進展

碼隆技術咨詢委員會(TAB, Technical Advisory Board)是由多位計算機科學領域專家學者組成的技術咨詢委員會，旨在為人工智能技術在應用到實際產(chǎn)業(yè)過程中提供相應的新興技術研究建議、人才培養(yǎng)建議，并共同推進人工智能技術在學界和產(chǎn)業(yè)界蓬勃發(fā)展。

　　馬毅教授與碼隆科技算法團隊合照

關于馬毅教授

馬毅，美國加州大學伯克利分校電子工程與計算機系教授，ACM和IEEE Fellow，擔任過國際期刊《IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence》的副主編，現(xiàn)任《IEEE Trans. on Information Theory》、《International Journal on Computer Vision》、《SIAM Journal on Imaging Science》和《IMA Journal on Information and Inference》的副主編，并入選“全球最具影響力的計算機科學領域作者TOP 50”名單，是計算機視覺領域的重要代表人物。

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