刘宇，博士，上海人工智能实验室青年科学家，OpenDILab开源决策智能平台项目负责人，博士毕业于香港中文大学MMLab，研究方向为大规模深度学习优化问题和决策AI，发表人工智能领域顶会顶刊30余篇，总引用量达到2000+。曾为2019年GooglePhDFellowship得主，并且在人工智能世界级重量竞赛ImageNet2016、OpenImage2019、MMIT2019、LFR2019、ActivityNet2020等获得冠军。

报告内容：感知与决策是通用人工智能的两大基石。感知类AI诸如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域在过去10年享受了深度学习所带来的性能红利，而决策AI随着诸如强化学习与深度学习的结合在近年也表现出了很大的想象空间。本次分享回顾计算机视觉在深度学习时代的发展，从ImageNet等单一学术问题的革命性突破到真正实现大量复杂场景可用可落地的发展过程，围绕环境标准化、算法平台化、模型通用化等几大议题，分析和畅想决策类AI在未来大规模落地和发展可能性。

 

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除