概述

  • 日期: 2020年06月23日

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在这一特殊时期,我们都经历了大大小小的难关,但“危”与“机”总是相伴而生,疫情也带来了数字经济、互联网经济、新兴行业生态等更多的转折和契机。如何能够站在新的风口上应对挑战?如何能够更好地利用人工智能提高企业在新形势下的竞争力?这需要我们加速新技术与行业现实需求的融合,更快地赋予各行业的业务和服务以智能化的数字基因。

在此,我们组织这场聚焦于数据智能领域的技术研讨会,希望与您共同探讨如何帮助更多的企业用户以更轻松和便捷的方式从现有数据中提取出知识和信息并加以更有效地利用。届时,微软亚洲研究院副院长张冬梅博士以及资深研究员韩石博士、楼建光博士、林钦佑博士将发表主题演讲,并进行在线答疑,您将会体验到:

  • 提升 扩大视野、收获数据智能领域的深度专业技术与最前沿的科研成果
  • 创新 结合行业需求,将人工智能新技术创新地应用到自己的工作中
  • 合作 探索各行各业与微软亚洲研究院的合作前景

我们期待与您在线互动!

 

筹委会

  • Portrait of Susan Dumais
    崔颖文博士
    微软亚洲研究院学术合作总监
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    韩石博士
    微软亚洲研究院DKI首席研究员

日程

时间 主题 主讲人
13:30-13:35 欢迎致辞 潘天佑博士

微软亚洲研究院副院长

13:35-13:50 数据,知识,智能:研究概览及应用原则 张冬梅博士

微软亚洲研究院副院长

13:50-14:25 数据分析智能的研究与实战启发 韩石博士

微软亚洲研究院首席研究员

14:25-15:00 对话式数据分析——技术与实践 楼建光博士

微软亚洲研究院首席研究员

15:00-15:35 知识计算的研究与应用 林钦佑博士

微软亚洲研究院首席研究员

15:35-16:05 问答环节
16:05 结束

主讲嘉宾

潘天佑博士,微软亚洲研究院副院长

潘天佑博士全面负责微软亚洲研究院与亚太地区高校、研究机构及政府的学术交流和研究合作,拥有获得美国圣路易斯华盛顿大学(Washington University in St. Louis)电机工程博士学位。潘博士具有20余年计算机相关工作经验,曾成功创立两家专注于智能卡芯片和大规模银行系统的技术公司。潘天佑博士2005年至2007年曾任职微软亚洲研究院学术合作部。出于对人才培养和学术合作的激情,2012年潘天佑博士选择再次加入微软亚洲研究院。

潘天佑博士连续十年担任台湾圣约翰科技大学校董,义务授课并就计算机技术和高科技创业发表演讲。潘天佑博士同时是一名信息系统安全专家,拥有CISSP等相关工业认证。

 

张冬梅博士,微软亚洲研究院副院长

张冬梅博士负责大数据分析,知识计算和可视化方面的研究工作。张博士拥有卡内基梅隆大学机器人专业博士学位以及清华大学硕士和学士学位。张冬梅博士于2004年加入微软亚洲研究院,于 2009年创立微软亚洲研究院软件分析组 (Software Analytics Group),带领团队在软件分析这一结合大数据分析、机器学习与软件系统学科的交叉研究方向上进行了开创性的研究和技术创新,研究成果发表在ICSE,FSE,ISSTA,KDD等相关领域顶级会议上,多项研究成果已经成功转化到微软公司多项商业产品中。张博士曾任ISSTA 2019大会主席,现任ISSTA Steering Committee主席。

 

韩石博士,微软亚洲研究院首席研究员

韩石博士的主要研究方向包括机器学习和数据挖掘技术在软件分析、数据智能等领域的应用。2003年本科毕业于浙江大学竺可桢学院混合班并获得竺可桢特优荣誉证书。2006年于浙江大学计算机系获得硕士学位后加入微软亚洲研究院,长期专注于研究并解决微软核心产品中的前沿问题。代表性的技术转化成果包括Windows 7中、日、韩文手写识别引擎,基于大规模运行时数据的Windows 8操作系统性能分析平台,基于人工智能和多维数据挖掘的Office 365、Power BI洞见分析等等。同时,研究团队的相关技术发表在ICSE、FSE、ASE、ISSTA、ASPLOS、SIGMOD、VLDB、AAAI等涵盖软件工程、系统及体系结构、数据库、人工智能等多领域的顶级会议及期刊。

 

楼建光博士,微软亚洲研究院首席研究员

楼建光博士多年来主要从事机器学习和人工智能技术在商业智能(Business Intelligence)数据分析、大规模在线软件系统分析(Software Analytics) 等方面的研究与应用工作。研究兴趣包括交互式数据分析机器人、自动数据理解、程序自动生成、大规模在系统智能诊断与运维等方面。多项成果在微软公司的大规模在线系统实践中得到广泛应用,典型案例有Azure中的自动诊断和故障预测系统、微软PowerBI Mobile及Excel产品中基于自然语言的交互式数据分析功能。部分工作发表在人工智能、自然语言处理、计算机软件、系统及数据挖掘相关的知名国际会议(ACL,AAAI,IJCAI, EMNLP, ICSE,FSE,ATC,ASE,KDD,ICDM等)。同时,积极参与学术活动,担任SDM2019、SDM2020、ASE2019、ICSE2021等国际会议的程序委员和ICSME2020的industry track联合程序主席。

 

林钦佑博士,微软亚洲研究院首席研究员

林钦佑自1994年来一直从事自然语言处理、知识计算、人工智能研究。对文本摘要、语义计算、知识挖掘等有独到的见解。领导开发了世界第一的文本摘要自动评价系统ROUGE,自2004年发布,十几年来一直是学术界、工业界的自动评价标准,对自动摘要方法和系统的研究改进产生巨大的影响力。在微软研究院领导团队参加2013年美国国家标准局(NIST)主导的知识库植入(KBP)评价的实体链接(Entity Linking)评测中获得总体最佳正确率,参加2013、2014年的知识库加速器(KBA)的渐增引文推荐(CCR)评测中获得总体最佳F1。2016年在微软Build大会推出实体链接智能服务API (Entity Linking Intelligence Service), 为需要大量语义标注的工业界和学界提供高效、方便、易用的语义分析服务。在ACL、SIGIR、KDD、WWW、AAAI、IJCAI、WSDM、CIKM、COLING、EMNLP等国际核心会议上发表文章100余篇, Google Scholar h-index 为54。获得美国和国际专利批准33项。现任SIGDAT Secretary-Treasurer (2020-2021)。曾经担任过2012年国际计算机语言学会(ACL)程序委员会主席、2011年AAAI AI & Web程序委员会主席、2016年NLPCC程序委员会主席,多次ACL、COLING、EMNLP等会议的领域主席、国际期刊Transactions of Association for Computational Linguistics, Computational Linguistics编委等。目前担任哈工大-微软联合实验室共同主任、曾任香港科技大学-微软联合实验室共同主任。