一场被低估的战争——记讲座《智能时代与高精地图》(来源:浙江图书馆官网)

2019年7月7日星期日上午9:30,在浙江图书馆一楼文澜演讲厅,加拿大阿尔伯特大学博士、狗万遭主人抛弃后_为什么狗万进不去_狗万注册智库专家陈羡博士受邀为大家带来了一场名为《智能时代与高精地图》的讲座。 ? 讲座伊始,陈羡博士便为在座的听众介绍了近几年来AI技术的发展状况和趋势。由于人工智能技术得到了迅猛发展,推动了AI技术广泛应用至各行业,特别在物联网部署规模进一步扩大后,各界有能力获得无线数据,并经过AI技术处理,企业可以从中实现快速创新,国家可以利用大数据洞悉未来商业经济。高精地图便是其中之一。 ? 接着,陈博士告诉大家,高精地图有“三大价值”,即高精地图是自动驾驶的“千里眼”、“透视镜”和“安全员”。陈羡介绍道“高精地图是服务于自动驾驶系统的专题地图,蕴含更为丰富细致的静态信息,并且包含动态信息,制作难度远高于传统的地图。高精地图所具有的地图匹配、辅助环境感知和路径规划在自动驾驶中具有强需求和无可替代性。” ?陈羡博士在讲座中为大家详细介绍了目前高精地图的实现状况,从侠义的高精地图到广义的高精地图,直接为我们构建了个真实的三维世界。 ? 讲座的最后陈博士总结道:机器视觉加上高精度地图记忆,通过高精地图中的特征定义,结合机器视觉的解算和判断,可以直接实现精准位置定位。详细定义真实世界的一切,尽可能精准的测量并绘制成数据,最终实现高精度的位置定位,这才是高精地图的未来。 在互动环节,多位听众带着各自的问题与大家分享,并得到了陈博士的专业解答,大家纷纷感到受益匪浅。 ? 发布时间: 2019-07-07????????来源:阅读推广部 https://www.zjlib.cn/zxbghd/55906.htm

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跟着天体物理博士一起户外观星吧(海创科学沙龙走进浙图)

2019-08-14 07:10:00 杭州网 康德说:“世界上有两件东西能震撼人们的心灵:一件是我们心中崇高的道德标准;另一件是我们头顶上灿烂的星空。”可是,在今天的都市,仰望星空似乎成了一种奢侈。 本周五晚,快抱想邀请你共赴一场浪漫的约会——和您一起来观星。 8月16日(周五)晚,浙江图书馆联合狗万遭主人抛弃后_为什么狗万进不去_狗万注册,特邀浙江工业大学理学院副教授武强,在馆内带来一场科普讲座和观星实践活动。 周五晚,浙图广场空地上将架起几台专业级天文望远镜,在天文专家指导和解读下,一起欣赏璀璨星空。 每台天文望远镜,能容纳20人轮流观看。其中有一台是快抱“专属”,20个名额全部通过“快抱”App产生。 观星前,图书馆还贴心准备了一场科普讲座“我们的星空和宇宙”。 主讲人武强,毕业于美国贝勒大学物理系,理论物理博士,现为浙江工业大学理学院副教授,主要研究方向为天体物理、宇宙学。他将带你走进观星世界的大门,普及星星如何命名、亮度分级、双星和变星、星团和星云等等基础知识。同时还将介绍天文和宇宙学领域最新的发现和科学进展,教你如何使用天文望远镜观测月亮、木星、土星。 仰望星空,没有年龄限制,只要你对宇宙、星空感兴趣,就欢迎报名参加,一共20个名额。如果是孩子报名,可以亲子家庭(一大一小)的身份算一个名额。 报名方式:下载快抱App,找到相关活动文章,并填写报名表 报名截止:8月15日 15:00 活动时间:8月16日(周五)18:30 活动地点:浙江图书馆二楼集体视听室(讲座)浙江图书馆广场(观星) 活动内容:半小时讲座+2小时户外观星 来源:都市快报 ?记者 潘卓盈 编辑:高婷婷 责任编辑:方志华https://hznews.hangzhou.com.cn/wenti/content/2019-08/14/content_7245399.htm

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强化学习的一种系统思想性理解和整体思维方式的认识 — 聆听海创科学沙龙第15场《强化学习应用》的收获与感想 (陈广普)

狗万注册狗万遭主人抛弃后2019年8月3日聆听了海创院和高促会主办的海创科学沙龙第十五场主题为《强化学习应用》的报告。该场报告在浙江海外高层次人才创新园进行,主讲人是李玉喜博士,主持人是陈羡博士。(因为从下沙赶去,)我在报告进行40分钟后才到达报告厅,过了报告最精彩的开场和一些主要内容。基于一些有监督和无监督分类或聚类算法的应用实践,听了李博士的报告,尤其听了他在报告中提到Yinlam Chow等人2019年初发表的一篇有关于李雅普诺夫稳定性理论在强化学习中的应用的文章,我从机器学习方面理解和领悟到了一些系统性思想,从而对整体思维方式有了进一步的认识。 当前的机器学习算法大致有三大类,即有监督学习、无监督学习和强化学习,深度学习是一种属于监督学习的机器学习。这些机器学习跟人的思维活动在结构上有共性,即系统的结构。无论是机器还是人,都会根据目前(或当前)的信息或状态作为系统的输入,经过其系统控制中心(机器的智能体或人的大脑)进行运算或决策,输出期望的信息或结果。 强化学习作为一个系统,其输入信息也叫输入变量是当前环境的状态和智能体从当前环境获得的奖励值,其输出是这两个输入变量的更新。强化学习有两个特点,一是将环境纳入其系统控制中心的范围(从这一点可以把环境当成系统的一部分),二是存在更新迭代过程。如果把强化学习的系统结构看成是一个函数,x为输入变量,那么就可以将强化学习理解为存在迭代过程xn+1=G(xn)。如果把这个系统结构当成一个连续函数,那么就可以把它理解为一个动态系统dx/dt=F(x)。其实,迭代过程也是一种动态系统。无论把强化学习理解程哪种系统结构,其动作和转移函数都是系统函数的内容。尽管报告中提及的论文目前只对连续函数感兴趣,有了动态系统,就可以将动态系统的稳定性理论用于研究强化学习的闭环稳定性(closed-loop stability of the agent)。Yinlam Chow等人的那篇有关于李雅普诺夫稳定性理论在强化学习中的应用的文章,就是应用李雅普诺夫函数的稳定性理论给出safe approximate policy 和value iteration algorithms。理解了李雅普诺夫稳定性理论在强化学习中的应用的思想,这是我在本场海创科学沙龙报告中最大的收获。 也许以上我对强化学习的系统函数理解有偏差,但这并不影响我的思想收获。在报告中,我收悉了一些基础思想方法,也获悉了一些相关论文,这给我以后更进一步在此方面获取知识开辟了道路。 由此收获,使我联想到以前曾经听的一个科技讲座。在那场讲座听到了关于哲学思维方式对中国科学技术影响的评述。有人说:“中国古代知识分子(儒家)对复杂的社会系统有深入的研究,发展了辩证的整体思维方式(道家),善于对政治和军事等复杂问题作综合的判断,但不善于作定量的数学分析和形式逻辑的推理“。其实我国古代知识分子重视群体意识形态的稳固,一方面是效忠国家和阶级利益的需要,另一方面是维护社会正常运行的世界观的需要,中国古代知识分子孕育和发展了辩证的整体思维方式。听了海创科学沙龙关于《强化学习应用》的报告,理解和领悟了系统性思想在强化学习中的应用,更进一步使我认识到中国古代知识分子的这种整体思维方式更能推进新时代中国科技文化的发展。要知道,进入20世纪后,科学技术的发展沿着两条双绞线并行,就像DNA的两个螺旋链一样选择上升,一条是科学发现和理论创新,一条是技术革命和产品研发。前者主要来源于个体思想的创造性开发,而后者主要源自集体智慧和整体努力,这也正适合中国古代知识分子的辩证的整体思维方式的继承和发展。

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人工智能一定是未来的方向——记8月3日海创科学沙龙活动

查沁 杭州者印文化(国际猎头) CEO 海创院和高促会于8月3日中午组织大家在海创园集中学习,请来了人工智能届的大咖李玉喜博士来和大家分享人工智能的趋势,感受很深。 李玉喜博士是学界大咖,他的背景及不必多说,整场活动围绕人工智能的模型创建,近期学界的一些论文展开其中干货满满,收获很多。 由于我个人工作的关系对人工智能的实际落地应用还有一些粗浅的理解,我就结合我实际碰到的一些例子聊聊人工智能的落地的情况,因为和他们都签署了保密协议所以不能提到公司名只能讲讲大致应用的方向和方式。 我们自己公司主要是做高端人才的猎头的工作,而AI落地的企业占了我们合作企业的一半。由于国内多年受物价和房价的影响人力成本已经到了咋舌的地步,一个好一点的大数据研究生刚刚毕业的薪资已经到了30K,对于大多数这方面的创业企业来说已经不堪重负。但是他们不知道的是国际上这方面的人才不仅技术好而且用工成本是国内的一半。所以我们帮我们的合作企业用非常实惠的价格招聘FPGA 嵌入式 大数据算法的工程师,广泛应用在了医疗,网络安全,工业物联网,无人驾驶的相关领域。我可以结合我们合作伙伴的研究方向来和大家聊聊目前已经在落地的一些方向。 1)工业物联网方向。这个方向上我们有一家合作企业是行业内的隐形冠军,做的是流程工业的ERP系统。他们将危险控制,运料,备货,压力等一干要素融合在了一套系统之上,基于他们独有的图谱,运用大数据分析目前在国内有独特优势。他们下一步会结合图像识别技术利用无人机进行海上风力发达机组的巡检。我们帮他们用10K的价格招到了无人机工程师,15K的价格招到了FPGA工程师为他们节省了大量的成本。 2) 无人驾驶领域。目前我们和全国最好的无人驾驶领域的公司开展紧密的合作。因为他们是全国最好的无人驾驶领域的企业,人员流失是他们最大的问题。我们同样帮他们用国内三分之一的价格招聘外籍工程师同时保证了稳定性。这家公司在无人驾驶领域主要是用在卡车的连续驾驶的监控上。目前他们是唯一一家进入美国交通部采购名录的中国公司。 3)医药领域。目前我们和好几家医药公司开展国家人才的交流合作。他们主要的方向还是通过大数据的采集通过机器学习来筛查早期的癌症。他们挑战主要是前期数据太脏,需要投入的科研人员数量很大。我们联合开展国际人才的合作,使他们员工的稳定性技术专业度大幅提高还降低了成本。 目前很多企业都已经在人工智能领域迈出了步伐,有些已经在盈利。未来一定是属于AI的时代。

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海创科学沙龙第十五场 强化应用学习 参后感 by 卞志鹏博士

今日有幸参加了海创院与高促会组织的“海创科学沙龙”活动,聆听了来自阿尔伯塔大学的李玉喜博士的专题讲座。就我个人感受而言,与其说是一个讲座,其实更像是一个研讨会,大家坐在一起,探讨技术、交流工作中的心得体会。 李博士详细地向我们讲述了强化学习在各个领域中的应用,首先,就是强化学习在游戏领域中的应用,目前来说,在这一块领域中,强化学习的应用相对成熟,覆盖的游戏种类有:星际争霸、dota、CS等,李博士提到,由于在游戏领域中,容忍度相对较高,因此强化学习的操作空间大,可以充分地进行探索尝试,算法的优势得到了体现。 然后,李博士向我们介绍了强化学习在推荐系统中的应用,在这一领域中,强化学习的落地应用也是比较多的,例如阿里、京东等公司都会使用强化学习来提升用户体验,增加用户黏度。在推荐系统中使用强化学习的好处之一就是,由于强化学习能够进行探索,因此会给用户带来一些新的推荐产品,带给用户更好的体验。 接下来,李博士给我们讲述了一些他推荐的论文,这其中包含了来自谷歌、Facebook、阿里等团队的研究成果。随后,大家就当前的热点话题进行了充分的沟通与讨论。今天的活动进一步拓宽了我的思维与眼界。 其实,就我个人的经验而言,强化学习也可以应用于交通等领域,例如使用强化学习算法来控制交通灯,但是通过实践,我觉得强化学习不仅需要我们能够设计出合理的状态和回报函数,还需要依托足够多的训练样本,这样训练得到的策略才能在实际中使用,才能应对实际中的各种问题。 最后附上今天的活动照片,留作纪念。 再次感谢主讲人李玉喜博士、主办方海创院与高促会。

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参加李玉喜博士主讲的海创科学沙龙第15场“强化学习应用”有感 by 沈煜斌

通过今天的讲座交流,了解了强化学习的基本情况,首先他和监督学习,无监督学习是类似的,是一种统称的学习方式。 以游戏为例,如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分,那么就进一步「强化」这种策略,以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。相当于就是反馈机制,得到好的结果,该种策略就会有一个好的reward。 监督式学习就好比你在学习的时候,有一个导师在旁边指点,他知道怎么是对的怎么是错的,但在很多实际问题中,例如 chess,go,这种有成千上万种组合方式的情况,不可能有一个导师知道所有可能的结果。 而这时,强化学习会在没有任何标签的情况下,通过先尝试做出一些行为得到一个结果,通过这个结果是对还是错的反馈,调整之前的行为,就这样不断的调整,算法能够学习到在什么样的情况下选择什么样的行为可以得到最好的结果。 就好比你有一只还没有训练好的小狗,每当它把屋子弄乱后,就减少美味食物的数量(惩罚),每次表现不错时,就加倍美味食物的数量(奖励),那么小狗最终会学到一个知识,就是把客厅弄乱是不好的行为。 两种学习方式都会学习出输入到输出的一个映射,监督式学习出的是之间的关系,可以告诉算法什么样的输入对应着什么样的输出,强化学习出的是给机器的反馈 reward function,即用来判断这个行为是好是坏。 非监督式不是学习输入到输出的映射,而是模式。例如在向用户推荐新闻文章的任务中,非监督式会找到用户先前已经阅读过类似的文章并向他们推荐其一,而强化学习将通过向用户先推荐少量的新闻,并不断获得来自用户的反馈,最后构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。 比如在 Flappy bird 这个游戏中,我们需要简单的点击操作来控制小鸟,躲过各种水管,飞的越远越好,因为飞的越远就能获得更高的积分奖励。 这就是一个典型的强化学习场景: 机器有一个明确的小鸟角色——代理 需要控制小鸟飞的更远——目标 整个游戏过程中需要躲避各种水管——环境 躲避水管的方法是让小鸟用力飞一下——行动 飞的越远,就会获得越多的积分——奖励 然后今天的讲座还了解到类似于星际争霸这样的游戏,里面充满了各种挑战,比如部分可观察性,不完美信息,巨大的动作空间以及策略迭代。 另外,我们还看到了强化学习在推荐系统算法方面也有应用,据研究可以达到点击率提升 25-30%; 登陆页的收益提升18%的效果,这个和传统的机器学习LR算法这些比较,在A/B test方面会更加高效。 为了让强化学习产业化,我们需要的必要的资源有:人才、计算力、数据/模型/模拟?、金钱。 所以,未来可以畅想,有了强化学习,我们向着强人工智能又进了一步。 2019/8/3 Hangzhou

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强化学习应用 (海创科学沙龙系列活动)

主办: 狗万遭主人抛弃后_为什么狗万进不去_狗万注册 时间: 8月3日(周六)上午10-12点 地点: 海创园/杭师大仓前校区沿线(只告诉通过报名的同学) 主讲人: 李玉喜,加拿大阿尔伯塔大学计算机系博士 主持人: 陈羡,加拿大阿尔伯塔大学计算机系博士,狗万遭主人抛弃后_为什么狗万进不去_狗万注册智库专家 内容简介:强化学习在AlphaGo、星际争霸、推荐系统等领域取得了成功,那么它还有什么实际应用?挑战和机遇是什么? 李玉喜博士前不久组织了ICML 2019 强化学习研讨会,召集了学术界和工业界对强化学习实际应用感兴趣的国际一流专家学者,一同探讨这些重要的话题。这个研讨会是ICML 2019最受欢迎的研讨会,有近600人参加。本讲座对研讨会做了总结、讨论和展望。研讨会的网站为:https://sites.google.com/view/RL4RealLife. 主讲人: 李玉喜博士在加拿大创办人工智能公司attain.ai. 致力于强化学习(reinforcement learning)、机器学习 (machine learning)、人工智能 (AI)等前沿技术及其应用,10余年研发经验。担任机器学习顶级会议ICML 2019强化学习落地研讨会 Reinforcement Learning for Real Life Workshop https://sites.google.com/view/RL4RealLife 联合主席。 发表《深度强化学习综述》Deep Reinforcement Learning: An[…]

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海创院拟邀加拿大人工智能专家到访杭州

加拿大阿尔伯塔大学(University of Alberta)计算机系博士。 曾在加拿大创办人工智能公司,致力于强化学习(reinforcement learning)、机器学习 (machine learning)、人工智能 (AI)等前沿技术及其应用,10余年研发经验。担任机器学习顶级会议ICML 2019强化学习落地研讨会联合主席。 担任国际人工智能顶级会议 AAAI 2019组委会(TPC)成员。担任人工智能前沿大会 AI Frontiers Conference 组委会成员。发表深度强化学习着作,引起广泛关注。曾在在美国波士顿地区任资深数据科学家。 博士将于8月初来华,拟邀8月10日前来杭州,有意邀请交流的请与海创院联系。 office@sci.zj.cn

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海创院特邀德国斯图加特大学博士陈胜华先生作客海创科学沙龙,分享机器人和工业物联网知识

本次主题围绕物联与传感技术在机器人装备、自主驾驶、智慧城市、智慧医疗等应用领域的技术研发与应用,向大家分享物联与传感器技术的最新进展。 欢迎相近行业的朋友与会交流。 时间在7月27日前后,具体时间请关注海创院官网。 有关涉及上述问题的疑惑,各位可回复本帖,或邮件至 office@sci.zj.cn ,陈博士将根据有关问题调整分享重点。 有关陈博士介绍,请参阅 2018年12月25日海创饭谈第九十弹。

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一场被低估的战争——智能时代与高精地图(海创科学沙龙走进浙江图书馆)

主题???:一场被低估的战争——智能时代与高精地图主讲:陈羡博士主办:浙江图书馆、狗万遭主人抛弃后_为什么狗万进不去_狗万注册时间:2019年7月7日(星期日)上午9:30地点:浙江图书馆一楼文澜厅(曙光路73号)主讲简介:陈羡,加拿大阿尔伯塔大学博士、狗万遭主人抛弃后_为什么狗万进不去_狗万注册智库专家 ?主要内容:人工智能技术的发展,开启了人类历史的新篇章,也使得人类的未来有着无限的可能。在不久的将来,汽车不再需要人类驾驶,出行将变得更加智能和便捷。为此,人类正孜孜不倦探索着智能驾驶的方方面面,如何将传统的地理信息系统技术,与智能驾驶有机地结合,让汽车变得聪明,变得如人一般能看、能听、能想,是工程师和科学家们努力的方向。

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