在MIT做AI研究是一种怎样的体验？

计算机视觉，这一基于计算机算法以实现自动化识别图像内容的领域，由1960年代左右的人工智能和认知神经科学衍生而来。

50年后，通用的图像识别仍难大规模普及，但图像识别领域的蓬勃发展已经取得了显著的进步，视觉算法已经开始覆盖广泛的受众群体，特别是商业上的成功，包括交互式分割算法，图像检索，人脸识别，和人体运动捕获。这些领域的成功还得归结于过去20年来机器学习的迅速发展。

那么，如何设计用于机器学习的高效算法与硬件系统，将AI设备平民化，降低数据运行深度学习的成本呢？

活动介绍

在后图像网络时代，计算机视觉和机器学习研究人员正在使用更大的数据集来解决更复杂的AI问题，从而对计算机的处理能力有了更高的要求。然而，现在的计算机单位成本和功率的增量已经不再以其历史速度增长。这种计算机供需之间的不匹配，激发了设计高效机器学习算法和特定领域硬件架构的需求。

韩松博士对应用程序驱动和计算机特定领域的体系结构研究感兴趣。同时，他比较感兴趣追求高效算法，通过研究应用领域的特性，定制硬件架构来达到更高的效率转化，并且还对硬件友好的高效算法进行创新。

韩 松

MIT 助理教授

深鉴科技创始人

韩松博士，清华大学电子系本科，斯坦福大学电子系博士，师从NVIDIA（英伟达）首席科学家William J. Dally教授。现任麻省理工学院（MIT）电气工程和计算机科学系助理教授。他是深鉴科技的联合创始人、首席科学家，该公司已被Xilinx（赛灵思）收购。

韩松的研究广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR2016最佳论文，论文ESE 稀疏神经网络推理引擎2017年曾获得芯片领域顶级会议——FPGA最佳论文奖，引领了世界深度学习加速研究，对业界影响深远。

近两年，韩松博士的一系列论文获得了工业界与学术界的广泛关注，加州伯克利大学和纽约大学均把论文内容纳入专题课程。而工业界中，Google, Facebook、Baidu、NVIDIA、Xilinx等诸多大型科技公司也开始采用“深度压缩”技术，应用于云端和移动端的人工智能产品中。

活动详情

时间：2019年1月8日（周二）10:30-12:00

地点：上海市长宁区仙霞路333号东方维京大厦16楼

门票：Free

主办：Y-CITY全球创新学院

MIT上海校友会

活动议程

10:00-10:30 签到

10:30-11:10 嘉宾演讲《如何应用计算机视觉和机器学习解决复杂的AI应用问题》

11:10-11:30 互动问答

11:30-12:00 自由交流

报名方式