学术讲座

• “高屋建瓴AI公开课”第15期：Context Autoencoder for Scalable Self-Supervised Representation Pretraining

  03-16

  主讲专家：百度 AI 计算机视觉首席科学家王井东

• 学术前沿讲座2022年第三期：Deep Generative Models for Molecule Optimization

  03-15

  主讲嘉宾：美国俄亥俄州立大学副教授宁夏

• BDAI重点实验室研究生沙龙第20期:General Approximate Cross-Validation for Model Selection: Supervised, Semi-supervised and Pairwise Learning

  03-15

  本周研讨会由刘勇准聘副教授指导的学生朱博炜介绍自己的研究工作。

• BDAI重点实验室研究生沙龙第19期:COTS: Collaborative Two-Stream Vision-Language Pre-Training Model for Cross-Modal Retrieval

  03-09

  本周研讨会由卢志武教授指导的博士生卢浩宇和高欣讲座教授指导的学生周觉晓(Juexiao Zhou)分别介绍各自的研究工作。

• 学术前沿讲座2022年第二期：Human-centered Explainable AI

  03-09

  2022年 3月10日（周四）上午11:00-12:00

• 学术前沿讲座2022年第一期：多智能体强化学习与分布式优化

  03-04

  报告题目：多智能体强化学习与分布式优化

• BDAI重点实验室研究生沙龙第18期：DynamicRetriever: A Pre-training Model-based IR System with Neither Sparse nor Dense Index

  03-01

  本周研讨会由硕士生姚菁和博士生刘炯楠分别介绍各自的研究工作

• “高屋建瓴AI公开课”第14期：Moving offline learning to rank online, from theory to practice

  12-10

  主讲嘉宾：Dr. Hongning Wang；邀请人：高瓴人工智能学院准聘助理教授毛佳昕

• BDAI重点实验室研究生沙龙第17期：Social Network Inspired Long Document Modeling

  12-07

  本周BDAI重点实验室研讨会由信息学院博士生周雨佳、胡安文分别介绍各自的研究工作。

• “高屋建瓴AI公开课”第13期：AI音乐理解与生成

  12-06

  主讲人：微软亚洲研究院主管研究员谭旭；邀请人：高瓴人工智能学院长聘副教授严睿

• “高屋建瓴AI公开课”第12期：人工智能芯片的进展与挑战

  12-01

  主讲人：清华大学教授尹首一；邀请人：高瓴人工智能学院执行院长文继荣

• BDAI重点实验室研究生沙龙第16期：Refining BERT for Better Robustness and Effectiveness

  11-30

  本周由高瓴人工智能学院博士生周昆和信息学院博士生赵展浩分别介绍各自的研究工作。

• “高屋建瓴AI公开课”第11期：Decision Making and Reinforcement Learning

  11-30

  主讲人：英国伦敦大学学院汪军，邀请人：高瓴人工智能学院准聘助理教授陈旭

• BDAI重点实验室研究生沙龙第15期：Approximate Graph Propagation

  11-24

  本期BDAI重点实验室研讨会由信息学院博士生王涵之介绍自己的研究工作。

• 国际学术会议| KAUST-GSAI人工智能前沿线上研讨

  11-23

  中国人民大学高瓴人工智能学院（GSAI）与沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）AI Initiative将联合举办“人工智能前沿线上研讨”

• “高屋建瓴AI公开课”第10期：Maximal Information Propagation via Lotteries

  11-09

  主讲嘉宾陈婧 Algorand 首席科学家，邀请人祁琦长聘副教授

• BDAI重点实验室研究生沙龙第13期：Self-Organized Hawkes Processes

  11-09

  本周研讨会由高瓴人工智能学院博士生袁深和信息学院博士生孙路明分别介绍各自的研究工作。

• “高屋建瓴AI公开课”第9期 Physics-informed machine learning for computational fluid mechanics

  11-05

  This talk will briefly discuss our recent developments of scientific machine learning techniques for fluid problems.

• BDAI重点实验室研究生沙龙第12期：BernNet: Learning Arbitrary Graph Spectral Filters via Bernstein Approximation

  11-02

  由高瓴人工智能学院博士生何明国和信息学院博士生郭若杨分别介绍各自的研究工作。

• BDAI重点实验室研究生沙龙第11期：点、边权重图中的点集合斯坦纳树算法研究&Single Candidate Voting for Two-Winner in Euclidean Space

  10-26

  由信息学院孙亚辉老师和高瓴人工智能学院博士生任泽宇分别介绍各自课题组的工作。