闭门交流会报名 | 吴佳俊成为斯坦福助理教授后的首次线上交流

等你报名的 将门创投 今天

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既昨天与赵行博士在线上的火热面基之后,「料见」独家闭门交流会第四期这周日继续安排!图片

北京时间1月17日(周日)10点,将门-TechBeat社区邀请到我“门”的老朋友、AI届的“顶流”传奇人物——吴佳俊博士,与大家在线交流!
清华特奖、姚班毕业生
MIT学霸
超高产论文作者
获AAAI首个博士论文奖项...
头顶无数光环
成为斯坦福大学计算机科学系助理教授后的他
首次线上亮相
图片 就在TechBeat 


机会难得,欲报从速~

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活动信息


  • 交流形式:腾讯会议视频交流

  • 交流时间:北京时间1月17日(周日) 上午10点,预计1小时

  • 人数限制:20人

  • 报名方式:扫描下方二维码或点击文末“阅读原文”,审核通过后主办方会在24小时之内联系你,请保证微信/邮箱畅通~

  • 报名截至:北京时间1月16日(周六)中午12点



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快来扫码报名!

或复制下方链接到浏览器:
https://www.techbeat.net/activity?id=j61xrLQ03b3SlamN%20ScVcA%3D%3D


本期嘉宾


吴佳俊
斯坦福大学计算机科学系 助理教授


吴佳俊,2020年加入斯坦福大学任助理教授。他于2019年在麻省理工学院获得博士学位,2014年本科毕业于清华大学姚班。他的研究兴趣包括物理场景理解、多模态感知和生成视觉模型。吴佳俊曾获2019年ACM 博士论文奖荣誉提名、首届AAAI/ACM SIGAI 博士论文奖和麻省理工学院George M. Sprowls人工智能与决策博士论文奖。

了解他更多科研工作,请访问其个人主页>>
https://jiajunwu.com


聊点儿啥?


吴佳俊博士非常期待与大家的线上交流,主动抛出了两个问题,感兴趣的同学可以思考起来啦:

① 符号(symbols)是否还需要在现代人工智能模型中存在?

② 可微渲染(differentiable rendering)和可微物理模拟(differentiable physics)的意义。


预习资料


在2017和2019年,仍在MIT攻读博士的吴佳俊已经来将门技术社区分享了两次Talk啦,扫描下方二维码直接观看:


生成和识别三维物体


融合深度学习与图形学用于三维场景建模



注意事项


*请仔细阅读

 

1. 请确认好自己在活动当天(北京时间1月17日周日10点)时间充裕,如果报名后但未按时出席,将影响日后参与类似活动的信用记录。

2. 请保证填写信息的真实性,据说填写得越完整,通过的几率将越大哦!

3. 报名提交后,主办方会根据所填信息对人员名单进行筛选,审核通过后主办方会在24小时之内联系你,请保证微信/邮箱畅通~

 

关于料见


「料见」是将门-TechBeat社区全新推出的闭门交流活动,不定期邀请大家熟知的AI青年科学家、优秀的在读博士生与大家进行线上的闭门视频交流,以满足大家与技术大咖的“面基”需求。


在「料见」活动中,大家可以实时与嘉宾进行高效、直接、自由的交流,主题不设限,想问你就来!希望在与嘉宾的交流中,大家能够各有所得、收获满满~

 

往期嘉宾:

第一期:在读博士生带你走进MIT HAN Lab

第二期:深动科技首席科学家+ECCV Oral北大一作闭门交流会

第三期:清华叉院助理教授赵行博士近日回国, 与你在线探讨自动驾驶的奥义



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关于TechBeat社区

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