遷移學習導論
遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法,在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域都得到了廣泛的應用?!哆w移學習導論》的編寫目的是幫助遷移學習及機器學習相關領域的初學者快速入門。全書主要分為背景與概念、方法與技術(shù)、擴展與探索及應用與展望四大部分。除此之外,本書還配有相關的代碼、數(shù)據(jù)和論文資料,最大限度地降低初學者的學習和使用門檻。
《遷移學習導論》適合對遷移學習感興趣的讀者閱讀,也可以作為相關課程的配套教材。
王晉東
微軟亞洲研究院研究員、中國科學院計算技術(shù)研究所博士,主要從事遷移學習、機器學習和深度學習方面的研究。
研究成果發(fā)表在IEEE TNNLS、ACM TIST、CVPR、IJCAI、ACMMM、UbiComp等頂級期刊和會議,獲得國家獎學金、中國科學院優(yōu)秀博士論文獎、中科院計算所所長特別獎學金等。擔任國際會議IJCAI 2019的宣傳主席、頂級國際期刊會議IEEE TPAMI、TKDE、ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR等的審稿人或程序委員會委員。
熱心知識分享,在知乎的博客文章瀏覽次數(shù)逾700萬次。
陳益強
中國科學院計算技術(shù)研究所所務委員、研究員、CCF Fellow,主要研究人機交互與普適計算,聯(lián)邦學習與遷移學習等。
任北京市移動計算與新型終端重點實驗室主任、中科院計算所泛在計算系統(tǒng)研究中心主任;曾入選國家“萬人計劃”科技創(chuàng)新領軍...
王晉東
微軟亞洲研究院研究員、中國科學院計算技術(shù)研究所博士,主要從事遷移學習、機器學習和深度學習方面的研究。
研究成果發(fā)表在IEEE TNNLS、ACM TIST、CVPR、IJCAI、ACMMM、UbiComp等頂級期刊和會議,獲得國家獎學金、中國科學院優(yōu)秀博士論文獎、中科院計算所所長特別獎學金等。擔任國際會議IJCAI 2019的宣傳主席、頂級國際期刊會議IEEE TPAMI、TKDE、ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR等的審稿人或程序委員會委員。
熱心知識分享,在知乎的博客文章瀏覽次數(shù)逾700萬次。
陳益強
中國科學院計算技術(shù)研究所所務委員、研究員、CCF Fellow,主要研究人機交互與普適計算,聯(lián)邦學習與遷移學習等。
任北京市移動計算與新型終端重點實驗室主任、中科院計算所泛在計算系統(tǒng)研究中心主任;曾入選國家“萬人計劃”科技創(chuàng)新領軍人才、科技部中青年科技創(chuàng)新領軍人才、北京市科技新星等;國務院特殊津貼專家,東京大學、南洋理工大學兼職教授,IEEE計算智能等6個刊物的編委,IEEE可穿戴與智能交互技術(shù)委員會創(chuàng)始委員等。獲IJCAI-FL等人工智能和普適計算領域最佳論文獎6項;相關成果獲國家科技進步二等獎及中國計算機學會技術(shù)發(fā)明一等獎等。
