题 目: 神经元网络和深度学习---序言与历史

时 间：2019年5月27日，下午2:00 - 4:00

地 点：武汉光电国家研究中心A301

报告人：孙毅博士 纽约城市大学城市学院

邀请人：黄振立教授、袁菁教授

报告内容简介：

本次报告将分为两个部分。第一部分将讨论三类数据分析技术（统计学方法、确定性方法和神经元网络）的内容、优势和劣势。第二部分将简要介绍神经元网络的从感知器到深度学习的发展历史。

报告人简介：

孙毅博士现为纽约城市大学城市学院电子工程系副教授，终身教职，哥伦比亚大学兼职副教授。孙毅博士曾获得上海交通大学电子工程学士（1982年）和硕士（1985年）学位，美国明尼苏达大学电子工程博士（1997年）学位。孙博士的研究集中在系统建模、参数估值、算法发展、性能分析、基于统计和信息理论的图像处理方法等，其应用领域包括人工神经网络和机器学习、超分辨单分子显微术、无线通信与网络、机器源头搜索、图像认知、功率谱分析，基于组织荧光的癌症检测、基于DCE-MRI/磁共振血管造影成像/关系建模的肿瘤和动脉硬化症新血管评估等。