重庆11月CMAI医学人工智能大会

Sat, 23 Nov 2019 08:30:00 GMT ~ Fri, 29 Nov 2019 17:00:00 GMT
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2019 CMAI医学人工智能大会





1.会议简介

      在中国科学院大学建校41周年之际,2019第二届人工智能雁栖高端论坛暨2019第二届中国医学人工智能大会将于2019年11月23-24日在重庆市渝北区双鱼座A15楼中科院计算所西部高等技术研究院召开,同期于11月25-29日举办医疗AI和AI HPC两场培训。

       本次大会由中科院计算所西部高等技术研究院主办,中国医疗人工智能AI产学研创新战略联盟协办,中国科学院大学计算机与控制学院、北京中科图云科技有限公司共同承办。大会将主要关注人工智能领域的最新进展以及面临的挑战,重点讨论医学人工智能领域的前沿课题、未来研究方向以及产业化热点。届时将邀请国内外人工智能领域著名专家到会作专题报告并进行研讨。

       本次大会感谢您的关心和支持,并邀请您届时莅临参加!

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2.上届回顾


       去年, 在中国科学院大学建校40周年之际,2018中国医学人工智能大会(CMAI2018)暨首届人工智能雁栖高端论坛于9月22-23日在北京市雁栖湖畔成功召开。中国科学院院士、国科大副校长徐涛研究员,中国科学院院士、北京大学程和平教授,IEEE Fellow、中国科学院分子影像重点实验室主任田捷研究员,中华医学会放射学分会候任主任委员、上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远教授,中国信息协会医疗卫生和健康产业分会宋新会长等150多位医学和人工智能领域的专家学者、企业界代表齐聚一堂,共同探讨分享人工智能在医学领域的最新研究成果和应用场景。
       在去年的大会上,华西医院副院长龚启勇教授与观众分享了题为“脑医学与人工智能发展前沿”的精彩专题报告。
龚启勇教授在大会中指出,人工智能和多模态核磁共振等新兴技术极大地促进神经放射诊断学的快速发展并催生了精神放射影像学科新方向,推动并形成了精神疾病客观标志物研究与应用新领域。上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远教授与会观众分享了题为“中国医学影像AI发展现状与思考”的精彩专题报告。刘士远教授认为,医学影像将成为医学领域落地较快的一个方向,但是医疗AI影像产品目前也存在诸多难题,因此需要医生、学者专家、公司和政府通力合作,踏踏实实创新和实干,才能推动医疗人工智能行业的健康成长。除此之外大会还有更多精彩分享。

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媒体报道:

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正值中国科学院大学41周年校庆之际,2019第二届人工智能雁栖高端论坛暨2019第二届中国医学人工智能大会又将携众多顶级专家学者共同分享医学人工智能学科发展近况,研究探讨医疗AI可行方案,洞察医学人工智能产学研最新动向。




3.时间地点


大会 2019/11/23-2019/11/24

培训 2019/11/25-2019/11/29


重庆渝北


 双鱼座A15楼中科院计算所西部高等技术研究院
 

(报道时间为11月22日10:00-23:00)






4.参会费用

2天大会:会议注册费1000元,注册人数限1000人,按注册先后顺序确认。

5天医疗AI培训:收费5000元。

5AI HPC培训:收费5000元。(两场培训同期举行,只能二选一)

会议+培训:收费5000元。

可开具“会议费”或“培训费”发票。





5.酒店预订

本次会议提供酒店预订服务,参会人员交通住 宿费用自理。




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  •  2018年上届特邀报告供参考


程和平

简介:

        程和平,中国科学院院士。1980-1987年就读于北京大学力学系,获学士和生物工程专业硕士学位,同时辅修生物学系生理学专业,获第二学士学位;1987-1989年任教于北京大学无线电电子学系;1990-1995年留学美国马里兰大学(Baltimore)医学院胜利西,获博士学位。

        曾任美国NIH老年研究所心血管科学实验室钙信号研究室主任,资深研究员(Senior Investigator,Tenured)。1998年在北京大学组件细胞钙信号研究室,获国家杰出青年科学基金。2000年获聘教育部长江特聘教授。现全职担任北京大学分子医学研究所钙信号研究室主任。2007年,程和平教授担任首席科学家,获得科技部973项目“心脏的重大基础和疾病机理研究”,2013年12月增选为中国科学院院士。九三学社第十四届中央委员会委员。

田捷

简介:

       田捷,中国科学院分子影像重点实验室主任。2002年获国家杰出青年基金;2007年获教育部长江学者;作为第一完成人在2002和2004年两次获得国家科技进步奖,2010年和2012年两次获得国家发明奖。2012年获得何梁何利奖;2017年全国创新争先奖。

       IEEE TIM(生物医学成像)、TBE(生物医学工程)、JBHI(生物医学与信息)、Eur.Rad(欧洲放射)等多种国际期刊编委;IEEE、SPIE、IAMBE、AIMBE、OSA、ISMRM和IAPR(国际电电子电器工程学会、国际光学工程学会、国际生物医学工程学会、美国生物医学工程学会、美国光学会、国际医用磁共振学会和国际模式识别学会)的Fellow。

报告题目:基于人工智能和医疗大数据的影像组学及其临床应用

      

刘士远

简介:

       刘士远,主任医师,教授,博士研究生导师,海军军医大学长征医院影像医学与核医学科主任。专业方向:项目疾病影像诊断。学会兼职:亚洲胸部放射学会候任主席,中华医学会放射学分会候任主任委员,中国医师协会放射医学分会副会长。

报告题目:肺结节胸部CT标注数据集构建规则介绍

        摘要:介绍了用于深度学习AI鲁棒性检测的肺结节标准库构建规则和过程,包括肺结节影响学分类和定义,肺结节标记规则和方法,具体实施步骤,标准库基本特征等。

龚启勇

简介:

       龚启勇,华西医院副院长,放射科主任医师,杰青,长江学者,基金委创新群体带头人,国际医学磁共振学会ISMRM研究院,国际医学磁共振学会ISMRM精神磁共振学组候任主席,国际华人医学磁共振学会OCSMRM主席,SCI期刊精神病学前沿(2017年IF=2.532)主编,第23届ISMRM大会新Horizons讲座荣誉冠名主题演讲专家。

报告题目:脑科学与人工智能发展前沿

       摘要:神经精神疾病是造成个人、家庭与社会负担重要的一种,特别的英文对神经认知状语从句:精神障碍认知与精神障碍的诊断主要依赖,尚缺乏客观有效的可用于临床。因此,对神经精神疾病的脑机制研究将具有长远的意义。

孟祥飞

简介:

       孟祥飞,理学博士,国家超级计算天津中心教授级高工、应用研发部部长,国家发改委“大数据处理技术与应用”国地联合实验室主任工程师,中国计算机学会CCF高性能计算专委会常委、中国医促会医学数据与医学计量分会副主委。主要研究方向设计高性能计算技术研发,超级计算与大数据、人工智能融合平台构建与应用,获得多项省部级科技进步奖,当选天津市131人才计划的第一层次、创新团队领军。先后主持国家“十三五”重点研发计划项目、国家自然科学基金、国家高技术服务业项目等,获得知识产权、发表科研成果近50项。

报告题目:天河人工智能进展:医学影像人工智能平台

       摘要:天合智能创新一体化服务平台通过在“天河”超级计算机异构环境和新一代“飞腾”自主环境下的资源协同处理、高性能计算优化工作,打通了天河一号、天河三号验证系统、GPU集群等不同体系结构下的计算、存储资源调度管理。平台通过开展大规模机器学习算法实现、交互式深度学习应用等共性关键技术研究,面向具体应用领域和业务,高度封装建模、训练和计算等细节,构建大规模超级计算支撑的智能开发一体化环境,从而有效降低医学、工业等飞信息专业领域用户、科研用户使用难度,全面服务智能应用创新。

廖洪恩

简介:

       廖洪恩,博士,清华大学终身教授,博士生导师,国家“千人计划”特聘专家,医学院学术委员会副主任,生物医学工程系副系主任,国家自然科学基金国家重大科研仪器研究项目、国家重点研发计划重点专项等项目负责人。

报告题目:精准检诊疗的创新与挑战

       摘要:智能化精准诊疗一体化目前已成为医学领域的必然发展趋势之一。医学三维影像的采集、处理与显示技术在医学与生物学的研究与应用中体现出了日益显著的重要性,成为在介入治疗中提升操作精准性、手术安全性必不可少的关键技术。

孔德兴

简介:

       孔德兴,复旦大学理学博士、哈佛大学博士后。现任:浙江大学求是特聘教授、博士生导师,浙江大学应用数学研究所所长、浙江大学理学部图像处理研发中心主任;兼任中国人民解放军总医院(北京301医院)客座教授、中国人民解放军国防科技大学可做教授、英国Northumbria University客座教授等。

       曾任:理论物理国际中心(意大利)访问科学家,日本学术振兴会特别研究院,香港城市大学特约教授,德国爱因斯坦研究所访问教授,美国纽约大学柯朗研究所数学访问学者。到目前为止,在国际著名学术期刊上发表学术论文130多篇,申请国家发明专利22项。

报告题目:医学人工智能及其临床应用

张道强

简介:

       张道强,南京航空航天大学计算机科学与技术学院教授,副院长,国家优秀青年基金获得者,“万人计划”青年拔尖人才,江苏省333工程中青年领军人才;担任中国图学学会图学大数据专委会副主任、中国图象图形学会理事、中国人工智能学会机器学习专委会常委、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、江苏省人工智能学会医学图像处理专委会主任。近年来围绕脑影像智能分析及其在脑疾病早起诊断中的应用等方面开展研究,发表论文200余篇,被SCI收录100余篇。

报告题目:脑影像智能分析与脑疾病早期诊断

       摘要:近年来,“脑科学计划”吸引了各国政府和公众的广泛关注。脑影像技术是研究脑科学的重要工具之一,然而由于脑影响数据所固有的高纬度、多模态、以后和时变等特性,对其进行快速有效分析是当前研究的关键问题之一。在本报告中,我们将首先简要介绍脑影像分析的基本方法,然后重点介绍我们近几年在基于机器学习的脑影像/脑网络智能分析方面的相关工作,并介绍其在脑疾病早期诊断、影响遗传学、脑认知与脑解码中的应用。

刘江

简介:

       刘江,中科院宁波工研院慈溪医工所首任所长、高级研究员、国家“千人计划”专家、新加坡国家眼科研究中心首席科学家。iMED新加坡和iMED中国团队创始人。

报告题目:人工智能眼科图像处理-iMED团队科研介绍

       摘要:iMED团队(imed.nimte.ac.cn)过去10多年的科研工作集中在人工智能医疗影像方向。刘江的报告介绍团队开发的基于医学图像、眼科影像的自动人工智能疾病筛查算法及技术。

郑海荣

简介:

       郑海荣,中国科学院深圳先进研究院副院长,研究院,博士生导师,Paul C.Lauterbur生物医学成像研究中心主任,中国超声医学工程学会仪器开发专业委员会副主任委员,中国生物医学工程学会常务理事/青年工作委员会主任等,国家重大科研仪器研制专家委员会委员等,是973首席科学家,国家杰出青年基金获得者。主要研究领域:超声与医学成像术,图像与信号处理等。

韩璎

简介:

       韩璎,首都医科大学宣武医院神经内科主任医师,教授,博士生导师。北京认知神经科学学会第一届理事长;中华医学会放射学会磁共振学组委员;国家老年疾病临床医学研究中心(宣武医院)-中国AD临床前期联盟主席;中华神经科杂志等国内外多家学术期刊编委、审稿专家;国家自然评审专家;在国内外学术期刊发表论文近200篇。

报告题目:中国AD临床前期联盟--开启我国阿尔茨海默病临床研究的新时代

余轮

简介:

       余轮,教授,博士生导师,德国汉堡大学医学院高访学者,获得国家政府特殊津贴,福州大学生物医学与健康工程研究院首席科学家,研究院院长;曾长期担任农历图象图形学会副理事长,医学影像专委会委员,农历生物医学工程学会信息与控制分会委员等职务;近20年专注于眼底影像的分析。

报告题目:人工智能与医学钱呀技术之我见

       摘要:智能影像处理与深度学习为我们提供了一个很好的处理方法与工具。本报告扩展结合国内外人工智能医疗的最新研究进展。课题组多年来在眼底医学影像分析领域的工作,就人工智能与医学前言亟需的应用技术的解决,人工智能在医眼底医疗影像中的应用目标、评价体系、影响医疗分析走向人工智能化的关键要素等问题展开讨论。

卢洁

简介:

       卢洁,博士生导师,教授,国家自然科学基金优秀青年获得者,国家科技部中青年科技创新领军人才,北京科技新星,北京市卫生系统高层次卫生技术人才,第六届北京优秀医师。首都医科大学宣武医院放射科主任,专业方向为影像医学与核医学。

报告题目:阿尔茨海默病的MRI应用研究

       摘要:阿尔茨海默病(AD)是一种进展性的神经退行性疾病,患者的主要临床表现为记忆力及其他认知能力的进行性下降。轻度认知智能障碍,是AD的临床前期之一,是指患者存在一定程度的记忆力下降,但会尚未达到AD诊断标准的一类疾病,本报告介绍了MRI在阿尔茨海默病上的应用。

徐军

简介:

       徐军,教授,博士生导师,2004年于电子科技大学应用数学学院获得理学硕士学位,2007年毕业于浙江大学控制科学与工程系,获得博士学位,2008年至2011年在美国罗格斯大学生物医学工程系任博士后研究。美国凯斯西储大学生物医学工程系访问。

报告题目:影响和病理组学及其对精准医学的贡献

       摘要:医学图像包含了丰富的患者疾病信息,因此在影响和数字化组织病理图像中包含了大量可挖掘的有用信息,通过开发计算机图像分析方法,我们可以从影响和常规的组织病理切片中识别亚图像视觉特征定量地描述疾病。运用适当图像分析工具不仅可以客观、定量、规范化的站端疾病,而且可以预测患者的风险,治疗反应和预后信息。

孙毓忠

简介:

       孙毓忠,中国科学院百人计划入选者,中国科学院计算技术研究所研究员。

报告题目:端云结合的异构医疗大云数据平台的建设及儿科预诊应用示范

       摘要:端云融合是当今互联网医疗最重要的模式,医疗数据的隐私性和敏感性导致对医疗云计算平台在性能和安全等多方面的要求,我们将介绍我们发展的Rainbow医疗大数据平台及其在虚拟计算环境安全的工作。同时,我们也将介绍运行在端云模式下的儿科预诊AI系统“康康”,借助知识图谱挖掘和异构知识源梳理构建医生鉴别诊断的思维过程的研究和进展。

何晖光

简介:

       何晖光,中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,中国科学院大学人工智能学院脑认知与智能医学教研室主任,岗位教授,中科院青年创新促进会优秀会员,中国图象图形学会视觉大数据专委会常务委员。

报告题目:从神经影像计算与分析到视觉信息编解码

       摘要:我们将首先介绍课题组在医学影像分析方面的几个工作,包括利用多模态影像分析对青光眼、小儿抽动秽语症的大脑结构和功能改变的分析。接着介绍视觉信息编解码的工作。视觉信息编解码是通过计算方法建立从视觉系统与外界视觉刺激信息之间的映射模型,探索大脑视觉信息处理的过程与机理,其研究不仅有助于探索视觉的加工机制,而且可促进计算机视觉的类脑研究。

夏勇

简介:

       夏勇,西北工业大学教授,中组部国家青年千人计划。

报告题目:基于深度学习的医学影像小数据分析

       摘要:近年来,以深度学习为代表的人工智能技术得到了迅速发展和广泛关注并且在图像分类,人脸识别,语音识别,机器翻译和自然语言理解等领域取得了巨大的成功。这些成功,激励研究者们将人工智能技术应用于医学影像分析,旨在提高医疗资源的使用效率,加惠更多医生和患者。深度学习的成功,在于不仅使用它的统一模型实现对数据的标识和分类识别,从而避免了对经验的国度以来,也在于它可以使用庞大的训练。

施俊

简介:

       施俊,上海大学教授,博士生导师。中国科学技术大学电子工程与信息科学系本硕博连读,2005年获生物医学工程博士学位,读博期间曾任香港理工大学研究助理,香港理工大学短期访问学者,美国北卡罗来纳大学-教堂山分校访问学者。

报告题目:面向不同模态医疗影像的及其学习方法研究

       摘要:随着人工智能技术的发展,基于医学影像的智能医疗已经成为学术和工业街的热点。医学影像的多样性导致不同的模态需要不同的机器学习方案进行有针对性的处理。本报告主要介绍针对以下三种医学影像模态所研究的机器学习方法:(1)面向脑疾病与肿瘤的多模态超声图像处理;(2)面向MRI的机器学习方法研究;(3)基于无监督深度学习的病理图像分类。

赵地

简介:

       赵地,中国科学院计算技术研究所副研究员,获得美国路易斯安那理工大学计算机与应用数据专业博士学位,曾在美国哥伦比亚大学医学中心和美国俄亥俄州立大学医学中心从事博士后研究工作。

报告题目:深度学习与医学影像分析

       摘要:医疗大数据主要包括电子病历数据、医学影像数据、基因数据等。其中,医学影像数据占现阶段医疗数据的绝大部分。如何将医疗大数据运用于临床实践是医学和计算机研究人员都很关心的问题。而智能影像与深度学习提供了一个很好的答案。本报告结合医学影像大数据分析的最新研究进展和本课题组在医学影像大数据分析领域的工作,特别是在阿尔茨海默病的核磁共振早期诊断为例,介绍智能影像和深度学习在医疗大数据分析与疾病早起诊断领域的应用。

周丰丰

简介:

       周丰丰,教授,博士生导师,中国科学院拜仁计划,IEEE高级会员,团队主要从事健康大数据挖掘核心算法的研究。

报告题目:Integrated biomarker detection form the heterogeneous biomedical big data

肖立

简介:

       肖立,中国科学院计算技术研究所副研究员,中科院“百人计划”青年俊才,长期从事动力学建模与并行化模拟,研发了多尺度模型模块作为国际色的重要组成部分获得贾斯丁-朗伯研究生基础论文优胜奖和国家优秀自费留学生奖学金。

报告题目:人工智能在医学影像分析中的应用

       摘要:近年来,人工智能与影像图像数据结合,辅助进行疾病诊断,已成为国内外研究热点。本报告主要讨论医疗健康大数据的发展以及一次为驱动的人工智能医学影像研究的进展,并介绍报告人与卫计委、北医三院等多家研究机构开展的人工智能医学影像研究是思路和进展。

王瑞轩

简介:

       王瑞轩,新加坡国立大学博士,中山大学数据科学与计算机学院副教授,2017年年校“百人计划”引进人才,曾参与多项英国及欧盟科研基金项目,在计算机视觉与医学影像分析的顶级国际期刊和会议上发表论文近30篇。

报告题目:医学影像智能分析的可解释性

       摘要:基于深度学习的医学影像智能分析在越来越多种疾病的诊断中达到甚至超过人类医生的平均诊断水平,大师由于已有深度学习模型难于提供详细的诊断过程,导致人类医生与患者无法建立起对智能系统足够的信任,我们这里将简要总结如何利用深度学习可解释性的研究成果来增加深度学习在疾病诊断过程中的透明性,从而让智能诊断系统更好更快的服务于实际的医疗诊断。

王新宴

简介:

       王新宴,主任医师,空军总医院特诊科主任,国家基础条件平台人口与健康空军总医院平台中心主任,国家科技信息资源综合利用与公共服务中心研究员。大数据联合实验室首席科学家,中国医疗保健国际交流促进会医学数据与医学计量分会主任委员,中国医疗保健国际交流促进会常务理事,中国开放对象标识联盟副理事长,“中国科学数据”编委,“空军医学杂志”副主编,北京邮电大学客座教授。

报告题目:沃森为什么会误诊

谢国彤

简介:

       谢国彤,认知医疗领域知名科学家,平安医疗科技研究院副院长,平安医疗科技副总经理,前IBM认知医疗研究总监,负责平安医疗科技相关业务,整合并构建平安医疗人工智能平台。

柴象飞

简介:

       柴象飞,博士,于2014年创办汇医慧影公司并兼任CEO,汇医慧影公司专注医学影像人工智能产品研发,公司拥有医学影像深度学习和医疗大数据分析核心技术和多项专利技术,提供基于云计算、大数据和人工智能的一整套医疗诊断和医学数据分析解决方案,打造了医学影像的数字化,移动化,智能化,是国内唯一一家从诊疗到科研全流程覆盖的高科技创新公司。

报告题目:基于医学影像人工之鞥的临床决策系统

       摘要:随着深度学习技术在计算机视觉的应用,医学影像人工智能在肿瘤和心血管等领域不同于人脸识别等常规计算机视觉领域,医学影像人工智能算法模型建立需要专业的知识,汇医慧影公司通过产学研进行研医、模型建立和产品开发。

Hao Chen

简介:

       Dr.Hao Chen serves as the CEO at lmsight Medical Technology , a leading AI Medical startup in China focusing on radiology and histology image analysis. Previously he received the PhD from The Chinese University of Hong Kong and obtained the award of HKPFS in 2013.

报告题目:3D Deep Learning and Its Application to Volumetric Medical Image

许燕

简介:

       许燕,现任北京航空航天大学生物与医学工程学院副教授,硕士生导师。获得“北京市青年英才”、北京航空航天大学“蓝天新秀”和微软亚洲研究院“铸星计划”等荣誉,同时也是微软亚洲研究院的访问研究院。研究方向包括人工智能、深度学习、机器学习和医疗大数据,尤其擅长精湛医疗方面的研究。

报告题目:弱监督学习在医学影像中的探索

       摘要:we develop a new weakly supervised learning algorithm to learn to segment cancerous regions in histopathology images. This paper is under a multiple instance learning(MIL) framework with a new formulation, deep weak supervision; We also propose an effective way to introduce constraints to our neural networks to assist the learning process. The contrubutions of our algorithm are three fold.

张成文

简介:

       张成文,北京邮电大学计算机学院副教授,中国人工智能学会智慧医疗专委会委员,中国教育发展战略学会人工智能与机器人专委会委员,国际信息研究学会中国分会委员。完成了国家973计划项目,国家863计划重大项目。

报告题目:医疗人工智能技术及产业发展思考

       摘要:医疗人工之鞥呢采用人工智能这个工具来解决医疗特定场景下的特定问题,内容包括人工智能的特点,都有哪些技术特性,发展方向,一次来了解适合人工智能解决的医疗场景,以及医疗人工智能的发展方向昂想,并在此基础上,思考医疗人工智能产业的发展方向。




  • AI HPC 5天培训大纲初版:

 

强化学习

第一节

PythonTensorFlow

解释器Python2.7/3.6IDEAnaconda/Pycharm
 
列表/元组/字典//文件
  numpy/scipy/matplotlib/panda
的介绍和典型使用
  scikit-learn
的介绍和典型使用
  TensorFlow
典型应用
  Soble/Prewitt/Laplacian
算子与卷积网络

代码和案例实践:
 
 

第二节

卷积神经网络CNN

神经网络结构,滤波器,卷积
 
池化,激活函数,反向传播
 
目标分类与识别、目标检测与追踪
  AlexNet
VGGNetGoogleLeNet
  Inception-V3/V4
  ResNet
DenseNet

代码和案例实践:
 
数字图片分类
 
卷积核与特征提取
 
卷积神经网络调参经验分享

第三节

图像视频的定位与识别

视频关键帧处理
 
物体检测与定位
  RCNN
Fast-RCNNFaster-RCNNMaskRCNN
  YOLO
  FaceNet

代码和案例实践:
 
迁移学习
 
人脸检测
 
 

第四节

循环神经网络RNN

RNN基本原理
  LSTM
GRU
  Attention
  CNN+LSTM
模型
  Bi-LSTM
双向循环神经网络结构
 
编码器与解码器结构
 
特征提取:word2vec
  Seq2seq
模型

代码和案例实践:
 
看图说话
 
视频理解
 
作诗机器人

循环神经网络调参经验分享

第五节

自然语言处理

语言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram
 
分词
 
词性标注
 
依存句法分析
 
语义关系抽取
 
词向量
 
文本分类
 
机器翻译
 
文本摘要
 
阅读理解
 
问答系统
 
情感分析

代码和案例实践:
 
输入法设计
  HMM
分词
 
文本摘要的生成
 
智能对话系统和SeqSeq模型
 
阅读理解的实现与Attention

第六节

生成对抗网络GAN

生成与判别
 
生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型
  GAN
对抗生成神经网络
  DCGAN
  Conditional GAN
  InfoGan
  Wasserstein GAN

代码和案例实践:
 
图片生成
 
看图说话
 
对抗生成神经网络调参经验分享

第七节

强化学习RL

为何使用增强学习
 
马尔科夫决策过程
 
贝尔曼方程、最优策略
 
策略迭代、值迭代
  Q Learning
  SarsaLamda
  DQN
  A3C
  ELF

代码和案例实践:
  DQN
  DDPG
汽车驾驶游戏

HPC

第一节

共享内存编程

OpenMP基础:概念介绍、环境搭建、基本用法、编程模型、性能分析

OpenMP线程操作:线程同步、数据同步、多线程并发、并行循环计算详解

OpenMP任务和数据处理:数据共享模式、作用范围制导语句、task指令的使用

深入了解OpenMP的内存模型和硬件基础

Hello_world

基本指令的使用

积分法计算圆周率PI

 

第二节

CPU并行计算与编程基础

并行机体系机构与编程模型概述

 共享存储结构

 共享地址空间

 消息传递

 数据并行

 SMPGPU集群

并行计算的模型与分析

 并行执行时间评估模型

 并行算法的效率特性

 并行计算拓展性分析

MPI并行编程一

 MPI基本概念与定义 

 MPI运行环境

 MPI基础:MPI程序初始化与终止、进程设置与获取、消息发送与接

 进程间的通讯:通讯模式、阻塞与非阻塞通讯

MPI并行编程二

 集合通信:数据广播、归约、分发、搜集、all to all 通讯、归约操作

 MPI派生数据类型

混合并行编程:MPI+OpenMP

 多线程编程与openMP概述

 openMP指令介绍

求解圆周率PI

向量点乘

矩阵向量乘法

矩阵乘法

第三节

GPU编程基础与优化进阶

CUDA基础:API、数据并行、线程模型、存储模型、控制、同步、并发和通信、加速比;

CUDA开发环境搭建和工具配置;

CUDA优化进阶:线程组织调度,分支语句,访存优化,数据传输,原子操作;

GPU并行计算模式及案例分析:

分析调试:parallel nsightvisual profilercuda-gdb

CUDA生态系统和相关专业领域软件介绍;

矩阵乘

直方图

卷积

规约

第四节

GPU深度学习

深度学习GPU解决方案:

基于GPU的交互式深度学习训练平台:DIGITS

深度学习框架的GPU加速:TensorFlowCaffe等;

NVIDIA深度学习SDKcuDNNTensorRTNCCL

深度学习显卡选择;

CUDA 10新特性

PascalVoltaTuring显卡新架构

Caffe-MPI

Horovod (Tensorflow-MPI)

 



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    0
  • AICloud 25天前

    招募重庆本地的高校志愿者,提供午餐,报名请联系中科图云小助手微信:TuyunAssistant。 分论坛有征集,1、主题论坛举办时间:11月23日下午、11月24日上午、11月24日下午 2、根据本领域和方向的趋势,选定一个鲜明、通俗易懂、简练的主题。论坛鼓励围绕热点和开发问题展开; 3、论坛时长:上午 9:00-12:00 下午14:00-17:00 会务组统一准备茶歇,上午10:30-11:00期间、下午15:30-16:00期间 4、论坛形式(三选一) A、报告形式 B、Panel研讨形式 C、报告+Panel研讨 论坛目前征集,请联系yingliu@ucas.ac.cn或liuyao@ict.ac.cn 官网cmai.ucas.ac.cn/CMAI2019上线中,大会公众号:CMAI医学人工智能大会。

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  • AICloud 26天前

    早鸟票,今日继续,请关注活动行小站,获取我们更多的精彩活动,http://zhongguanyuan.huodongxing.com/ 有疑问可咨询: 13001051273或798947682@qq.com 中科图云小助手微信:TuyunAssistant 更多资讯可关注: 官方公众号:中科图云 服务号:中科图云AICloud

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  • AICloud 27天前

    分论坛有征集,1、主题论坛举办时间:11月23日下午、11月24日上午、11月24日下午 2、根据本领域和方向的趋势,选定一个鲜明、通俗易懂、简练的主题。论坛鼓励围绕热点和开发问题展开; 3、论坛时长:上午 9:00-12:00 下午14:00-17:00 会务组统一准备茶歇,上午10:30-11:00期间、下午15:30-16:00期间 4、论坛形式(三选一) A、报告形式 B、Panel研讨形式 C、报告+Panel研讨 论坛目前征集,请联系yingliu@ucas.ac.cn或liuyao@ict.ac.cn 官网cmai.ucas.ac.cn/CMAI2019上线中,大会公众号:CMAI医学人工智能大会

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  • AIHPC 27天前

    学生报名有没有优惠价?学术报名?自己出略贵,但是想去听听

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    • AICloud 27天前

      回复@AIHPC:感谢关注,微信咨询,有学术优惠,关注中科图云官网和公众号

    • AICloud 27天前

      回复@AIHPC:感谢关注,微信咨询,有学术优惠

  • DeepAI 27天前

    分论坛有征集吗?怎么参与,有没有官网

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    • AICloud 27天前

      回复@DeepAI:分论坛有征集,1、主题论坛举办时间:11月23日下午、11月24日上午、11月24日下午 2、根据本领域和方向的趋势,选定一个鲜明、通俗易懂、简练的主题。论坛鼓励围绕热点和开发问题展开; 3、论坛时长:上午 9:00-12:00 下午14:00-17:00 会务组统一准备茶歇,上午10:30-11:00期间、下午15:30-16:00期间 4、论坛形式(三选一) A、报告形式 B、Panel研讨形式 C、报告+Panel研讨 论坛目前征集,请联系yingliu@ucas.ac.cn或liuyao@ict.ac.cn 官网cmai.ucas.ac.cn/CMAI2019上线中,大会公众号:CMAI医学人工智能大会

  • DeepAI 27天前

    大会有没有对应的ai比赛?奖金

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    • AICloud 27天前

      回复@DeepAI:暂时没有,请关注大会公众号,我们会定期更新进度

  • DeepTech 27天前

    会安排参观游览吗?培训是多位老师讲吗?

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    • AICloud 27天前

      回复@DeepTech:安排参观附近相关企业,培训是多位老师讲授+上机,高比例上机操作

  • DeepAI 28天前

    今年有几位院士?

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    • AICloud 28天前

      回复@DeepAI:阵容不逊于第一届,值得期待

  • DeepTech 28天前

    医疗ai培训主要讲啥?

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    • AICloud 28天前

      回复@DeepTech:几位医疗大咖讲ai+医疗,物超所值

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