Machine Learning Day

Đăng ký tham dự

Machine Learning Day

Time: 08:30 to 17:00 Ngày 24/08/2019

Venue/Location: Tại hội trường T45, Đại học thuỷ lợi, 175 Tây Sơn, Đống Đa, Hà Nội

Content:

1. Giáo sư Nguyễn Hùng Sơn

Giáo sư Nguyễn Hùng Sơn đang làm việc tại Đại học Warsaw. Ông nhận bằng Ph.D. năm 1997 và D.Sci. năm 2008. Các nghiên cứu chính của ông là các bài toán cơ bản và ứng dụng của lý thuyết tập thô, khai thác dữ liệu, khai thác văn bản, tin sinh học, hệ thống đa hệ thống thông minh, điện toán mềm và nhận dạng mẫu. Về những chủ đề này, ông đã xuất bản hơn 140 bài báo trong các sách, tạp chí quốc tế và hội nghị. Ông đã tham gia vào nhiều dự án nghiên cứu và thương mại bao gồm công cụ tìm kiếm dựa trên hộp thoại (Nutech), phát hiện gian lận cho Bank of America (Nutech), dự án logistic cho General Motors (Nutech), Công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, xây dựng bản thể học y tế, hệ thống hỗ trợ quyết định thông minh cho công tác chữa cháy ở Ba Lan, RID - Phát triển hệ thống giao thông sáng tạo… Ngoài Huy chương Bạc trong Olympic Toán quốc tế lúc học phổ thông, GS Sơn còn nhận nhiều giải thưởng cho các kết quả nghiên cứu của mình.

2. Giáo sư Nguyễn Xuân Long

Giáo sư Nguyễn Xuân Long nhận bằng thạc sĩ tại ĐH bang Arizona, và tiến sĩ tại ĐH California, Berkeley, chuyên về học máy thống kê, ở một trong những phòng thí nghiệm đào tạo ra nhiều nhà khoa học có ảnh hướng trong lĩnh vực học máy trong hơn một thập kỷ qua. GS Long hiện làm việc tại ĐH Michigan, và là một chuyên gia hàng đầu về học máy và thống kê toán học. Ngoài Huy chương Đồng trong Olympic Toán quốc tế lúc học phổ thông, GS Long còn được nhận Best Student Paper Award 2004 khi là nghiên cứu sinh và gần đây cùng với nghiên cứu sinh của mình nhận Best Paper Award năm 2014 tại hội nghị ICML, hội nghị quốc tế uy tín hàng đầu trong ngành học máy. GS Long nhận được giải bài báo xuất sắc của tác giả trẻ do Hội xử lý tín hiệu của IEEE trao tặng năm 2007. Năm 2014, ông nhận được CAREER award của Quỹ nghiên cứu khoa học quốc gia NSF, Hoa Kỳ. Các lĩnh vực nghiên cứu hiện tại của GS Long bao gồm thống kê Bayes vô hạn tham số, các thuật toán học máy theo phương pháp biến thiên trong hệ thống phân phối, và các phân tích dữ liệu về thời-không gian và về hàm số. http://dept.stat.lsa.umich.edu/~xuanlong/

3. Tiến sĩ Bùi Hải Hưng

Tiến sĩ Bùi Hải Hưng là Giám đốc Nghiên cứu của VinAI, Vinroup, Việt Nam. Nghiên cứu của ông bao gồm các mô hình đồ thị xác suất, mô hình sâu cho tạo sinh, suy luận Bayes, đặc biệt là các mô hình cho dữ liệu chuỗi và quan hệ với các ứng dụng trong nhận dạng hoạt động/ý định của con người, hiểu video và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Những lợi ích này xoay quanh vấn đề thách thức về cách làm cho máy hiểu rõ hơn về con người - một vấn đề đóng vai trò trung tâm trong các công nghệ hỗ trợ thông minh, hỗ trợ cá nhân và quản lý đối thoại.

Trước khi gia nhập VinAI, ông đã làm việc tại Google DeepMind, Adobe Research và Nuance Natural Language Understanding Lab, và cũng đã dành gần 10 năm tại Trung tâm AI, SRI International (trước đây là Viện nghiên cứu Stanford), nơi ông lãnh đạo nhóm nghiên cứu đa tổ chức trong việc phát triển xác suất các công nghệ suy luận để hiểu các hoạt động của người dùng trong dự án CALO (tại thời điểm đó, dự án AI lớn nhất trong lịch sử, còn được gọi là dự án tách ra khỏi Siri). Trước nữa, ông là giáo sư trợ lý tại Đại học Curtin, Úc (2000 - 2003), và tốt nghiệp tiến sĩ ngành khoa học máy tính (Curtin, 1998).

4. GS Phùng Quốc Định

GS Phùng Quốc Định làm nghiên cứu về Học máy và Khoa học dữ liệu tại Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Monash. GS Định là nhà nghiên cứu xuất sắc về học máy, học sâu tạo sinh, mô hình chủ đề Bayes và mô hình đồ thị, công bố hơn 200 bài báo và được biết đến nhiều với sự đóng góp trong các mô hình đồ thị phân cấp, mô hình không tham số Bayes và công việc gần đây trong các mô hình học sâu. Bên cạnh nghiên cứu cơ bản, một nghiên cứu của GS Định là áp dụng học máy vào các ứng dụng thực tế, như sức khỏe tâm thần, chăm sóc sức khỏe lan tỏa, dự đoán tự tử, chẩn đoán sớm bệnh bại não… GS Định tham gia trong Ban Chương trình của hơn 40 hội nghị được xếp hạng hàng đầu về AI và học máy... https://research.monash.edu/en/persons/dinh-phung

5. Giáo sư Hồ Tú Bảo

Giáo sư Hồ Tú Bảo làm nghiên cứu, ứng dụng và giảng dạy về Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) từ khi tốt nghiệp kỹ sư (1978) tại Khoa Toán-Lý, Đại học Bách khoa Hà Nội. Trong quá trình này ông đã phát triển một số phương pháp học máy như CABRO (học luật phân loại), OSHAM (học cấu trúc phân cấp của các đối tượng với dữ liệu hỗn hợp), trừu tượng hoá từ dữ liệu thời gian... và thực hiện nhiều đề tài nghiên cứu về phát triển các phương pháp học máy trong y học và tin sinh học, trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt… Từ 4.2018 ông là Giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học dữ liệu của Viện Nghiên cứu Cao cấp về Toán (VIASM), Giám đốc Khoa học của Viện John von Neumann của ĐHQG HCM, và là Giáo sư danh dự của Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản (JAIST), sau 25 năm làm việc tại đây, http://www.jaist.ac.jp/~bao/

Đăng ký tham dự: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSepoNyflVK5bGEVWEdJjChQjC00fll3fo-B7xH4nmLvFsmB2g/viewform