机器人学习—迈向自主服务机器人

所属专题:主会场

嘉宾 : 张益民 | 英特尔中国研究院首席科学家

讲师介绍

主题演讲嘉宾:张益民

英特尔中国研究院首席科学家

张益民博士目前担任英特尔中国研究院首席科学家、首席研究员(Principal Engineer),主要研究领域包括持续学习、个人服务机器人自适应交互、计算机视觉以及算法硬件加速等。张益民博士多年来一直从事人工智能相关领域的研究。他于 2000 年 3月加入英特尔,曾从事自然语言处理、统计计算方面的研究工作。自 2005 年起他负责应用研究实验室的研究工作,主持在计算机视觉方面的研究工作。2013 年他带领团队开发的人脸分析技术在英特尔认知计算开发工具包中被采用,为英特尔在感知计算方面的推进做出了重要贡献。2014 年他主持研发了基于实时人脸跟踪技术的口袋阿凡达应用原型并成功孵化为产品,因此获得英特尔最高奖—英特尔成就奖(IAA-Intel Achievement Award),他也于同年被提升为首席研究员。从 2015 年起他开始带领团队进行机器人方面的研究,实现了一系列机器人软硬件原型,包括自适应机器人交互软件库、HERO 计算平台、平板机器人/瑞宝等服务机器人原型,也在和产品组/业界伙伴进行进一步合作把这些技术带入到未来产品。他是计算机学会杰出会员、智能机器人专业组常务委员、计算机视觉专委会委员。张益民博士 1999 年毕业于上海交通大学计算机软件专业,获博士学位。此前分别于 1993 年和 1996 年在复旦大学和上海海运学院获学士和硕士学位。他已在国际会议和期刊上发表学术论文 80 多篇,拥有技术专利多项。

议题介绍

演讲:机器人学习—迈向自主服务机器人

机器人是人工智能一个非常重要的应用领域,而其中的学习能力则是机器人能够进行更智能地服务的一个关键能力。不同于目前主流的监督学习的方法,机器人学习面临更多的挑战,从而迫切需要自学习(Self Learning)和持续学习(Continual Learning)的能力, 这些也是人工智能进入实际应用的关键瓶颈问题。英特尔研究院过去几年在自学习和持续学习方面进行了一些探索,并获得了一些不错的进展。本次报告将会介绍机器人学习方面的研究现状,并进一步介绍英特尔中国研究院在机器人学习方面的一些研究进展,也会介绍一些相关的研究如 OpenLORIS 数据集、持续学习相关的软件库等,最后会介绍一个正在筹备的室内机器人学习全球挑战赛,并展望下未来AI技术趋势和商业化落地场景。

内容大纲

1. 机器人学习的挑战

2. 我们的机器人学习研究介绍

·   自适应机器人交互

·   自学习/持续学习

3. 相关的研究成果

·    HERO 平台和机器人

·    自适应机器人交互库

·    OpenLORIS 数据集

4.  室内机器人学习全球挑战赛

5.  未来AI技术趋势解读和商业化落地场景展望

听众受益

1. 让听众了解机器人学习的研究现状;

2. 了解这方面的最新研究进展;

3. 了解相关可用的一些资源如数据集等;

4. 了解未来的AI技术趋势和商业化落地场景。

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