清华大学助理教授Gerard de Melo以“Towards Deep Learning with Heterogeneous Supervision”为题，为大家讲解了如何用异构监督学习来学习异构数据之间的规律，深入讨论了关于深度学习里涉及此类异构监督学习的问题，并且通过介绍与自然语言和Web挖掘相关的具体例子阐述以上理论。西交利物浦大学黄开竹副教授介绍了一种针对对抗性样本的统一梯度正则理论，用于解决模式分类等问题。山东大学王雅芳副教授以“Methods and Tools for Temporal Knowledge Harvesting”为题，针对知识图谱的表示、抽取、存储、推理、问答等提出了建模分析方法，并对加入时间特性、进一步消除实体歧义进行了深入的讲解。浙江大学李英明博士以“Learning with Marginalized Corrupted Features and Labels Together”为题，提出了一种多标签学习方法，该方法在文本多标签学习上能够取得较好的性能。
徐增林教授作为研讨会主讲人之一，在报告中从他的具体研究“大规模张量并行分解”开始，介绍了其团队在这方面开展的相关工作，包括非线性的张量分解以及几个大规模在线学习的算法。他还为师生们介绍了人工智能的发展历程和未来发展方向的前沿性扩展。
在互动交流环节，学者们和与会师生就人工智能前沿的相关问题进行了深入探讨。
本次研讨会由人力资源部教师发展中心主办，计算机科学与工程学院承办。教师发展中心、计算机科学与工程学院相关负责人参加学术研讨会。
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为加强我校师生与海内外知名学者的合作交流，由人力资源部教师发展中心组织，学校举行学术研讨会系列活动，鼓励和支持老师广泛邀请海内外知名学者齐聚学校，围绕一至两个领域集中开展研讨和交流，为我校师生带来水平先进、视野全面、研讨深入的学术见解，加强学术思想碰撞，营造相互包容、承认差异、相互欣赏的活跃学术文化交流氛围，促进师生成长。
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