时间：2023.5.4 14:30—17:00

地点：北一区综合楼314会议室

主讲人：武智融

主持人：莫伯峰

主办单位：文学院

主讲人简介：

现任微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员。2013年本科毕业于清华大学自动化系，2017年博士毕业于香港中文大学多媒体实验室。2013年至2015年在美国普林斯顿大学视觉组做访问博士生，2017年至2018年于美国加州伯克利大学从事博士后研究。2018年加入微软亚洲研究院任研究员。发表学术会议期刊论文20余篇，论文引用量9000余次。做出过3D ShapeNets和InstanceDiscrimination等突破性工作。当前的研究兴趣为视觉计算中的迁移学习和自监督学习。

主讲内容简介：

机器视觉(computer vision)的发展有五十余年的历史。近十年，视觉的研究以深度学习和数据驱动的方法为主导，取得了质的飞跃。报告将从宏观角度介绍机器视觉的基本问题和研究方法。

报告将分为三个部分：1. 深度学习之前的机器视觉，学科的起源，三维几何，视觉重建，特征工程，物体模型等。2. 深度学习和神经网络的基本知识，基于数据驱动的表征学习研究方法。3. 自监督学习，如何不依赖于人工标签从数据中提取有效监督的表征学习方法。

报告将减少对于技术细节的讨论，而着重于技术发展带来的应用成果。希望这些技术对古文字研究可以起到一定的推动作用。