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主题：基于图推理的可解释性AI及其在视觉语言领域的产业应用

嘉宾：中山大学副教授/暗物智能科技高级研究顾问 梁小丹

时间：北京时间 3月12日 (周四) 20:00

地点：将门创投斗鱼直播间

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可解释性AI旨在解决目前深度学习预测不可解释和缺乏任务导向的认知推理能力，近期受到了广泛关注。基于图模型推理的范式作为一种可解释AI的研究方向，可以更好对领域知识建模和显式推理，从而极大改善视觉语言领域中的AI产业落地遇到的瓶颈。

本次分享的具体内容有：

• 对图模型推理领域的主要研究进展回顾；

• 介绍作者在大规模物体理解，视觉语言导航、自动解数学应用题，人机对话系统的相关研究进展及其如何和行业结合并落地。

嘉宾介绍

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梁小丹

中山大学副教授

暗物智能科技高级研究顾问

梁小丹于中山大学博士毕业之后在CMU做博士后研究，现于中山大学副教授并兼任暗物智能科技高级研究顾问。主要研究方向包括计算机视觉、机器学习和自然语言处理。相关研究工作已被同行引用5500余次（Google scholar）。

荣获2019阿里巴巴达摩院青橙奖，2019CSIG石青云青年女科学家奖和吴文俊人工智能优秀青年奖，CCF优秀博士论文奖，ACM China 优秀博士论文奖和ACL 2019最佳展示论文提名奖。学术服务方面担任CVPR 2020, ICCV2019 Area Chair, CVPR 2021 Tutorial Chair（大会组委会成员）。

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（截止时间：直播前一小时）

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