报告时间：9月26日（周三）下午2:30

报告地点：电气学院A104

报告题目：机器学习，Machine Learning

报告人：李晓荃 技术副总裁 美国神经形态有限责任公司

报告人简介：

学习简历

1985-1989       中国,    电子科技大学, 电子工程专业学士

1990-1997     澳大利亚  悉尼大学      电子信息工程专业博士

工作简历

1994-1997,澳大利亚悉尼大学电机与信息工程学院，助教、助研，

 从事科研和教学，建立软件系统体系结构基于分组信息处理机、子带视频压缩算法的优化。

1998-1999, 西门子公司,研发工程师，

 建立信息安全，音频加密和解密模式

1999-2000, 英国航空航天公司,研发工程师

 建立信息安全，音频加密和解密模式

2000-2005，美国俄勒冈健康与科学大学生物医学工程系, 研究员，

 从事科研和教学，人工智能、机器学习，图像处理，信息融合以及人机交互

2006-2010 美国达丽星网络公司,高级研发工程师

 研发语音识别，视频通信呼叫建立速度技术

2011-2018，美国神经形态有限责任公司技术副总裁，合伙创始人

 负责技术工程部， 运用机器学习、人工智能技术研发并完成智能陪护机器人产品的主要技术和软件

2013-2017，美国国际科技大学计算机系.兼职教授，

 教授机器学习、人工智能技术研究生课程

2015-2018，美国索菲亚大学计算机系.兼职教授

 教授机器学习、人工智能技术研究生课程

近期学术成就

·        具有数十年的教学和产品研发综合知识及专业经验。

·        曾经参与过澳大利亚，美国政府重大的科研项目，拥有监实的先进技术和管理经验。

·        在国际性杂志和会议上发表了数十篇重要学术论文，申请了多项发明专利，具有深厚的

    科研及产品开发经历。（见附件）

·        第九届“春晖杯”中国留学人员创新创业大赛优胜奖

主要报告内容：    

机器学习是一个快速发展的领域，有许多最新的多种应用。机器学习的目标是构建能够产生有用信息的计算机模型，无论是预测，关联还是分类。许多机器学习研究人员的最终目标是构建可自动适应并从他们的经验中学习的计算系统。

本课程将学习机器学习中的理论和实际算法。回顾了机器学习的内容，过去60年来的演变过程，为什么今天很重要，基本概念和范例，关键技术，挑战和窍门。它还涵盖了如何在现实世界中使用/应用机器学习的示例，并向学生展示了构建和使用机器学习算法的一些经验。本课程还将讨论机器学习的最新应用，例如机器人控制，语音识别，人脸识别，数据挖掘，自主导航，生物信息学以及文本和数据处理。