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。