Keynote Speaker-01
Lawrence O. Hall
Đồng Giám đốc – Viện Trí tuệ Nhân tạo + X
Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính, ENG030
Đại học Nam Florida.
TIÊU ĐỀ PHÁT BIỂU: Khám phá Dữ liệu LỚN và Dữ liệu Nhỏ với Học sâu
TÓM TẮT: Bài nói này thảo luận về cách học sâu, được giới thiệu ngắn gọn, có thể hiệu quả như thế nào với các bộ dữ liệu thời gian rất lớn để dự đoán các hoạt động trên mạng xã hội (GitHub, Twitter và Reddit). Ở đầu kia của phổ kích thước dữ liệu, nó thảo luận về cách học sâu có thể hiệu quả như thế nào với các tập dữ liệu hình ảnh y tế nhỏ (Hình ảnh CT phổi) để đưa ra dự đoán trong hai năm tới. Sẽ có một cuộc thảo luận ngắn về các kết quả mới cho thấy các mô hình đã học sâu từ hình ảnh chụp kích thước vật thể.
Giới thiệu người phát biểu:
LUẬT SƯ O. HALL là Giáo sư Đại học Xuất sắc tại Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính tại Đại học Nam Florida và là đồng Giám đốc của Viện Trí tuệ Nhân tạo + X. Ông đã nhận bằng Tiến sĩ. trong Khoa học Máy tính của Đại học Bang Florida năm 1986 và bằng B.S. trong Toán học Ứng dụng của Viện Công nghệ Florida vào năm 1980. Ông là thành viên của IEEE. Anh ấy là thành viên của AAAS, AIMBE và IAPR. Anh đã nhận được giải thưởng Norbert Wiener vào năm 2012 và giải thưởng Joseph Wohl vào năm 2017 từ IEEE SMC Society. Ông là Chủ tịch trước đây của IEEE Systems, Man and Cybernetics Society, cựu EIC của tổ chức hiện là Giao dịch IEEE trên Điều khiển học, và hiện là thành viên của hội đồng Xuất bản, Sản phẩm và Dịch vụ IEEE (PSPB), là Thủ quỹ và là một phần của một ủy ban hoạch định chiến lược TAB / PSPB chung. Sở thích nghiên cứu của anh ấy là học từ dữ liệu lớn, máy học phân tán, hiểu hình ảnh y tế, tin sinh học, nhận dạng mẫu, mô hình hóa không chính xác trong quá trình ra quyết định và tích hợp AI vào xử lý hình ảnh. Anh ấy tiếp tục khám phá cách học không giám sát và bán giám sát bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận mờ có thể mở rộng. Ông đã là tác giả hoặc đồng tác giả của hơn 90 ấn phẩm trên các tạp chí, cũng như nhiều bài báo hội nghị và các chương sách. Ông đã nhận được hơn 6 triệu đô la tài trợ nghiên cứu từ các cơ quan như Quỹ Khoa học Quốc gia, Viện Y tế Quốc gia, Bộ Năng lượng, DARPA và NASA.
Keynote Speaker-02
Nadia Magnenat Thalmann
Giám đốc MIRALab / C.U.I.
Đại học Geneva, Thụy Sĩ
TIÊU ĐỀ PHÁT BIỂU: Robot xã hội hình người: có gì mới và tiếp theo là gì?
TÓM TẮT: Trong cuốn sách về chính trị của mình, Aristotle đã mơ ước có những bức tượng và đồ vật thể hiện cuộc sống và thay thế nô lệ. Sau đó, Leonardo da Vinci đã tạo ra một số robot tự động cơ khí có thể di chuyển và phục vụ con người. Vào thế kỷ 18, nhiều ô tô tự động đã được sản xuất với vẻ ngoài tuyệt đẹp và chúng có thể hát, viết hoặc cúi chào. Thế kỷ trước đã khai sinh ra những người máy đầu tiên được hướng dẫn bằng phần mềm. Những robot này có thể tương tác với giọng nói và thực hiện các hành động. Và gần đây hơn, robot hình người xã hội thực tế có thể tương tác và nhận ra con người và phân tích cảm xúc.
Những người máy đồng hành này là gì? Họ có thể làm gì trong thực tế? Tương lai của họ là gì? Tại sao chúng hữu ích cho Xã hội? Bài thuyết trình của chúng tôi sẽ trình bày một số nghiên cứu điển hình bao gồm các bản trình diễn của robot xã hội Nadine. Một cuộc thảo luận sẽ diễn ra sau: https://en.wikipedia.org/wiki/Nadine_Social_Robot
Về người phát biểu:
Nadia Magnenat Thalmann là Người sáng lập và Giám đốc của MIRALab, một phòng thí nghiệm liên ngành về Mô hình Máy tính Con người, tại Đại học Geneva, Thụy Sĩ. Cô cũng là Giám đốc và là Giáo sư trợ giảng tại Viện Đổi mới Truyền thông ở Singapore. Lĩnh vực nghiên cứu của cô là Robot xã hội, Con người ảo, Thực tế hỗn hợp và Mô hình con người kỹ thuật số. Tại Singapore, cô đã phát triển robot Nadine giống mình, có thể nói, nhận dạng con người và cử chỉ, thể hiện tâm trạng và cảm xúc cũng như ghi nhớ hành động.
Trong suốt sự nghiệp của mình, cô đã nhận được một số giải thưởng nghệ thuật và khoa học, chẳng hạn như Giải thưởng Nghiên cứu Humboldt năm 2012, Giải thưởng Sự nghiệp Eurographics, và hai Tiến sĩ Honoris Causa (từ Đại học Hanover ở Đức và từ Đại học Ottawa ở Canada) . Cô là Tổng biên tập của Tạp chí Máy tính Trực quan do Springer xuất bản và là Thành viên của Học viện Khoa học Kỹ thuật Thụy Sĩ (SATW).
Keynote Speaker-03
Grady Booch
Thành viên IBM
Nhà khoa học trưởng về kỹ thuật phần mềm
TIÊU ĐỀ PHÁT BIỂU: Làm Người Có Ý Nghĩa Gì?
TÓM TẮT: Trong Việc sử dụng con người đối với con người, Norbert Wiener nhận thấy rằng chúng ta hiện đang ở trong “một thời kỳ đặc biệt trong lịch sử thế giới”. Ông ấy không biết lĩnh vực điều khiển học đã phát triển đến mức nào kể từ thời của ông ấy – và chúng ta còn phải đi xa hơn nữa. Trong bài phát biểu quan trọng này, chúng ta sẽ phản ánh lại các giả định và kỳ vọng của các hệ thống nhận thức trong thời đại của Wiener và von Neumann, sau đó chúng ta sẽ khám phá bối cảnh của hiện tại. Trên đường đi, chúng tôi sẽ thống kê những tiến bộ cũng như những thất bại của lĩnh vực này, sau đó dự kiến cho tương lai, với một số quan sát về quỹ đạo của nghiên cứu đương đại và những tác động của nó đối với cá nhân, đối với xã hội và đối với nền văn minh.
Về người phát biểu:
Grady Booch là Nhà khoa học trưởng về Kỹ thuật phần mềm tại IBM Research, nơi ông lãnh đạo nghiên cứu và phát triển của IBM về nhận thức thể hiện. Có nguồn gốc từ thuật ngữ và thực hành thiết kế hướng đối tượng, ông được biết đến nhiều nhất với công việc thúc đẩy các lĩnh vực kỹ thuật phần mềm và kiến trúc phần mềm. Là đồng tác giả của Ngôn ngữ mô hình thống nhất (UML), thành viên sáng lập của Liên minh Agile và là thành viên sáng lập của Nhóm Hillside, Grady đã xuất bản sáu cuốn sách và hàng trăm bài báo kỹ thuật, bao gồm một chuyên mục liên tục cho Phần mềm IEEE. Grady cũng là người được ủy thác cho Bảo tàng Lịch sử Máy tính. Anh ấy là Thành viên IBM, Thành viên ACM và IEEE, đã được trao Huân chương Lovelace và đã đưa ra Bài giảng Turing cho BCS, và gần đây được vinh danh là Người tiên phong về Máy tính IEEE. Anh ấy hiện đang phát triển một bộ phim tài liệu xuyên truyền thông lớn để phát sóng công khai về sự giao thoa giữa máy tính và trải nghiệm con người.