主 講 人：Bj?rn W. Schuller教授

地　　點(diǎn)：物信學(xué)院祥聯(lián)廳

主 辦 方：物理與信息工程學(xué)院

開(kāi)始時(shí)間：2018-05-14 09:30

Bj?rn W. Schuller教授簡(jiǎn)介：

       IEEE FELLOW，博士畢業(yè)于德國(guó)慕尼黑工業(yè)大學(xué)，德國(guó)奧格斯堡大學(xué)W3終身教授（德國(guó)最高教職），現(xiàn)任英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院Reader。長(zhǎng)期致力于人工智能、音頻識(shí)別、情感計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法和應(yīng)用研究。曾在國(guó)際著名學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文100余篇，在國(guó)際知名學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表論文400余篇。并成功舉辦了十屆INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge。擔(dān)任大會(huì)主席：IEEE ACII 2019, IEEE ACII Asia 2018, ACM ICMI 2014

報(bào)告內(nèi)容簡(jiǎn)介：

 Artificial Intelligence has recently gained tremendously both in performance and popularity owing to a large extent to the advances in Deep Learning and exploitation of increasingly Big Data. This has opened up new opportunities in the domain of human-centred A.I. The idea of the latter is to enable next-generation intelligent systems to considerably better understand humans, such as by the inclusion of socioemotional artificial intelligence. In this respect, recent advances in modelling and profiling of users by deep learning will be presented including benchmarks and findings from several challenge events organised by the presenter at leading outlets in the field. At the same time, ensuring better understanding of A.I. by humans is crucial for the acceptance and optimal usage and exploitation of A.I. by humans. Along these lines, increasde of transparency and “white-boxing“ in deep learning frameworks will be discussed. Finally, deep learning empowered computational creativity will be touched upon as third component of human-centered A.I. before showing opportunities in terms of application domains. The talk will be concluded by a presentation of current challenges in the field.