2020全球人工智能技术大会将于7月25-26日登陆杭州未来科技城。除了令人瞩目的大会主旨论坛，同期举行的20场专题论坛嘉宾层次高、主题范围广，聚焦模式识别、脑科学与人工智能等人工智能多个热门领域，内容精彩纷呈，观点将极具创见和现实针对性。

　　机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。7月26日上午，由清华大学人工智能研究院，基础理论中心主任、教授朱军；上海交通大学人工智能教育部重点实验室研究员严骏驰担任论坛主席的机器学习专题论坛将拉开帷幕。未来，机器学习将在各行各业中扮演怎样的角色？哪个方向的机器学习人才最紧缺？让我们提前锁定本场论坛，且听专家解析机器学习的发展趋势。

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　　曾任卡内基梅隆大学兼职教授。主要从事机器学习基础理论、高效算法及应用研究。在国际重要期刊与会议发表论文百余篇，担任IEEE TPAMI的副主编和编委。担任ICML2014地区联合主席, ICML、NIPS、IJCAI、AAAI等领域主席20余次。获CCF自然科学一等奖、北京市教学成果一等奖、ICME最佳论文奖等，入选国家“万人计划”青年拔尖人才、MIT TR35中国先锋者以及IEEE Intelligent Systems “AI’s 10 to Watch”。获首届“对抗样本攻防竞赛”国际大赛所有任务冠军、2018年ViZDoom国际竞赛等7项冠军。

　　博士生导师，上海交通大学人工智能教育部重点实验室主任助理，交大ACM班AI方向项目导师。主持国家自然基金面上/青年等多个项目。主要研究兴趣为图与时序数据的机器学习，特别是组合优化问题的机器学习。曾任IBM中国研究院主管研究员/认知计算首席科学家。发表CCFA类论文60余篇，授权美国发明专利20余项，连续两届被评为IBM全球发明大师。任CVPR Area Chair、CIKM Senior PC、IEEE TNNLS、Pattern Recognition、PRLetters等期刊责任客座编辑。

　　曾任迪斯尼研究中心科学家，卡耐基梅隆大学机器学习系和iLab博士后研究员。主要研究方向为机器学习的实用理论以及将原理性的算法设计推向实际应用。研究已应用于信息检索、推荐系统、文本分类、从丰富的用户界面中学习、分析隐性的人类反馈、数据驱动的动画、行为分析、体育分析、科学的实验设计、蛋白质工程、程序综合、学习加速优化、机器人和自适应规划与分配问题等领域。

　　清华大学交叉信息学院兼职教授。主要研究方向为机器学习理论。在顶级会议、期刊发表论文100余篇。兼任TPAMI编委、NeurIPS、ICML领域主席，是首位入选AI’s 10 to Watch的亚洲学者。

　　博士生导师，西安交通大学大数据算法与分析技术国家工程实验室机器学习教研室负责人。主要研究兴趣为机器学习、计算机视觉与人工智能的基础研究问题。共发表论文100余篇，其中IEEETrans.长文36篇、CCFA类会议论文37篇。谷歌学术引用7千余次。现任TPAMI、FCS、Science China: Information Sciences等期刊编委。曾获陕西省科学技术一等奖、陕西省青年科技奖、陕西省优秀博士论文奖。

　　博士生导师。主要研究领域为深度神经网络的结构设计与优化方法，提出了主流深度神经网络模型DenseNet。在顶级会议和期刊发表学术论文40余篇，Google Scholar引用14,000余次。获CVPR最佳论文奖、世界人工智能大会SAIL先锋奖、全国百篇最具影响国际学术论文、吴文俊人工智能科学技术奖自然科学一等奖和优秀青年奖等荣誉。

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