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大模型时代人工智能技术创新与应用研讨会成功举办
发布时间:2024-09-12 10:41 浏览:[]

2024年8月23日下午14点,大模型时代人工智能技术创新与应用研讨会在哈尔滨工业大学(深圳)信息楼L416成功举办。计算机应用研究中心主任王轩教授作为嘉宾出席了本次会议,参加本次研讨会的还有哈尔滨工业大学(深圳)施少怀教授、张加佳副研究员、漆舒汉副教授、王强助理教授、吴宇琳助理教授、哈尔滨工程大学关键副教授、刘泽超副教授以及计算机应用研究中心的在读博士们,共同探讨了大模型时代下人工智能技术的最新发展与应用。

图1 会议现场


会议首先由主持人哈尔滨工业大学(深圳)吴宇琳助理教授介绍了研讨会的背景和目的,并期待与会者能够分享和交流各位学者的研究成果和实践经验。吴宇琳助理教授是硕士生导师,目前担任深圳移动互联网应用安全产业公共服务平台、哈工大(深圳)人工智能应用研究所、哈工大(深圳)+平安科技粤港澳智慧金融研究中心、哈工大(深圳)-香港大学联合实验室等科研平台主任助理。研究方向为人工智能安全,隐私计算,安全智能博弈。

图2 吴宇琳助理教授主持会议


哈尔滨工程大学刘泽超副教授就工控系统安全关键技术进行了演讲,强调了保护工控系统免受网络攻击的重要性,深入分析了当前典型工控协议存在的安全隐患,以Modbus TCP和MQTT为例,展示了基于国密算法的协议安全增强设计方案和仿真效果。此外,他还介绍了基于知识图谱的工控网络安全态势相关技术,以及自己在相关领域的研究成果。刘泽超副教授是博士生导师,CCF高级会员,中国密码学会会员,黑龙江省网络空间安全专委会委员。主要研究方向为工控系统安全、人工智能安全、数据安全和密码学。获省部级科技进步二等奖和三等奖各1项。在产学研方面,与中船、航天、中电科等大院大所保持紧密合作关系。获评哈工程计算机学院首届年度教师金榜“科研标兵奖”。

图3 刘泽超副教授发表演讲


哈尔滨工业大学(深圳)张加佳副研究员发表了题为《大模型时代的新博弈决策技术应用》的报告。报告中,他从智能体“感知、认知、决策、行动”循环的角度分析了大模型和决策智能研究之间的区别和联系,探讨了大模型技术与博弈决策技术的结合点。最后,他通过战略博弈场景和公安智能审讯场景分享了大模型与博弈决策技术融合的案例。张加佳副研究员是计算机应用研究中心副主任,博士生导师,计算学部决策智能研究所所长助理,计算机学院人工智能应用研究所副所长,广东省决策智能重点实验室副主任,中国电子科技集团客座教授,中国人工智能学会机器博弈专委会常委,哈工大(深圳)-平安科技粤港澳智慧金融研究中心副主任。

图4 张加佳副研究员发表演讲


哈尔滨工业大学(深圳)漆舒汉副教授做了题目为《基于开悟平台的多智能体博弈课程教学探索》的人工智能教学案例,该案例是在教育部产学合作协同育人项目《多智能体与复杂决策课程建设》支持下,以《面向领域的软件设计与实践》课程为出发点构建的一个通过项目驱动、以实践为导向的教学案例。在分享过程中,漆舒汉重点围绕如何培养学生在多智能体博弈方面的知识技能,提高学生利用相关理论解决实际问题的能力,如何挖掘多智能体系统在教育领域的潜力和创新进行了分析,并通过“兴趣驱动、场景教学、迭代开发、竞赛考核”等方式充分调动学生学习的积极性,并采用了课程与思政相结的方式在教学中对学生进行爱国主义教育。漆舒汉副教授是博士生导师,城实验室双聘研究学者,中国计算机学会(CCF)会员,CCF-多媒体专委会执行委员,YOCSEF(深圳)学术秘书,获中国高校计算机教育大会教学案例大赛特等奖目前的研究领域是机器学习、人工智能,主要研究方向是计算机视觉、多媒体信息处理、机器博弈,强化学习。

图5 漆舒汉副教授发表演讲


哈尔滨工程大学关键副教授介绍了无监督工业异音检测技术在制造业中的应用前景,强调了其在提升生产效率、提高产品质量以及降低维护成本等方面的作用。同时,剖析了该技术在工业应用中所面临的主要难点和挑战,并介绍了最新的解决策略和研究成果,展示了听觉智能创新理论与工业制造业相结合在推动工业智能化,产生新质生产力的重要价值。关键副教授是硕士生导师,天地一体化信息技术全国重点实验室客座教授。中国计算机学会(CCF)语音对话与听觉专委会执行委员,黑龙江省人工智能学会听觉智能专委会委员,黑龙江省计算机学会智慧农业专委会副秘书长。ICASSP 2023分会主席(Session Chair),ICASSP 2024领域主席(Area Chair)。主要兴趣为人工智能技术驱动的信号处理基础理论及应用研究。

图6 关键副教授发表演讲


最后,由哈尔滨工业大学(深圳)施少怀教授介绍了大模型训练加速技术。首先,他全面介绍了大模型训练中在计算和通信两方面存在的性能挑战。然后,介绍了当前学术界和工业界在这一领域最近的研究进展,如芯片的发展、网络互联的发展以及软件框架的发展等。紧接着,他介绍他的研究团队在这一领域最新的技术贡献,包括数据压缩技术和任务调度技术来提高大规模模型训练的效率和速度,为人工智能应用的发展提供了有力支持。施少怀教授是博士生导师,2022年入选国家级青年人才计划,“鹏城孔雀计划”特聘岗位B档。担任ACM MobiSys 2021研讨会 EMDL程序委员会共同主席、多个顶会(如NeurIPS, ICLR, ICDCS等)程序委员会成员以及多个顶刊(如TPDS, TMC, TNSE等)审稿人。

图7 施少怀教授发表演讲


本次研讨会为与会者提供了一个宝贵的机会,让他们能够了解和分享大模型时代人工智能技术的最新进展和应用。与会者纷纷表示,通过这次研讨会,他们获得了许多有价值的见解和启发,并期待未来的合作与交流。

大模型时代人工智能技术创新与应用研讨会的成功举办,进一步推动了人工智能技术在各个领域的应用和发展,为构建智能化社会做出了积极贡献。(审核:王轩)


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