通用人工智能人才培养体系
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作者编者:朱松纯|责编:曾琬婷
出版社北京大学出版社
ISBN9787301347935
出版时间2024-01
装帧平装
纸张胶版纸
定价65元
货号ZJ:9787301347935
上书时间2024-11-09
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商品详情
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作者简介:
朱松纯
1996年获得哈佛大学计算机科学博士学位，现任北京通用人工智能研究院院长、北京大学人工智能研究院院长、北京大学讲席教授、清华大学基础科学讲席教授；曾任美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)统计学与计算机科学教授，加州大学洛杉矶分校视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。他长期致力于为视觉和智能探寻一个统一的统计与计算框架：包括作为学习与推理的统一表达和数字蒙特卡洛方法的时空因果与或图(STC-AOG)。他在计算机视觉、统计学习、认知、人工智能和自主机器人领域发表了400 多篇学术论文。他曾获得了多项荣誉，2003年因图像解析领域的工作成就获马尔奖，1999年因纹理建模、2007年因物体建模两次获得马尔奖提名。2001年，他获得了NSF青年科学家奖、ONR青年研究员奖和斯隆奖。因为在视觉模式的概念化、建模、学习和推理的统一基础方面的贡献，他2008年获得了国际模式识别协会授予的J.K.Aggarwal奖。2013年，他关于图像分割的论文获得了亥姆霍兹奖(Helmholtz Test-of-Time Award)。2017年，他因生命度建模工作获国际认知学会计算建模奖。2011年，他当选IEEE Fellow。他在2012年和2019年两次担任国际计算机视觉与模式识别大会(CVPR)主席。作为项目负责人，他领导了多个ONR MURI和DARPA团队，从事统一数学框架下的场景和事件理解以及认知机器人的工作。
内容简介:
本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的“通用人工智能实验班”的情况。针对研究生的人才培养，本书一方面立足于人工智能的学科内涵，另一方面立足于人工智能的学科外延，依托北京大学人工智能研究院开展工作，学生选择人工智能的交叉学科进行研究，旨在产生创新的跨学科交叉探索成果。
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